【摘 要】
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为降低光伏出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性与安全性的影响,提出了一种计及光伏出力预测不确定性的跨省两级优化调度策略.首先,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络作为光伏出力预测模型,通过k-means方法对多个光伏电站出力波动量进行聚类,并将聚类后的光伏出力数据集代入到LSTM模型,生成考虑空间相关性的大规模光伏日前、日内出力预测结果;其次,以日前光伏出力预测曲线和负荷需求曲线为基础,结合火电和抽水蓄能建立日前调度模型,以日前调度结果作为输入变量,进行概率
【机 构】
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东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室,吉林132012;国家电网有限公司,北京100031;国网河南省电力有限公司电力科学研究院,郑州450052
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为降低光伏出力预测不确定性对跨省优化调度运行经济性与安全性的影响,提出了一种计及光伏出力预测不确定性的跨省两级优化调度策略.首先,采用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络作为光伏出力预测模型,通过k-means方法对多个光伏电站出力波动量进行聚类,并将聚类后的光伏出力数据集代入到LSTM模型,生成考虑空间相关性的大规模光伏日前、日内出力预测结果;其次,以日前光伏出力预测曲线和负荷需求曲线为基础,结合火电和抽水蓄能建立日前调度模型,以日前调度结果作为输入变量,进行概率潮流计算完成一级调度,基于NSGA-II算法进行多目标交直流混合系统最优潮流计算完成二级调度;最后,以国内某两省实际数据及修改的IEEE 39节点为系统算例,对光伏出力不确定环境下的两级优化调度计划进行分析.算例结果表明,所提调度策略能够协调优化两省可调度资源,降低网络运行越限风险,提高电力系统的经济性与稳定性.
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利用高压实验室内的脉冲电流发生器,在间距15 mm的石墨棒电极间隙产生了具有快上升前沿的类回击电流,文中分别探究了不同电流极性及不同观测方位下的光强度波形特征.结果发现:负极性电流对应的通道光强波形下降沿总会出现一个“驼峰”,而正极性电流对应的光强波形下降沿较平滑,无“驼峰”现象;距放电间隙中心相同距离的不同方位观测电弧放电,得到的光强波形几乎没有差异.进一步通过调节电路参数,产生了26组共200个具有不同幅度及不同波形特征的正极性电流脉冲,具有相对较短的上升时间和相对缓慢的峰值后衰减过程,电流峰值2.9
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