【摘 要】
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当前配电网存在信息采集不全、在线获取电网精确模型困难的问题,导致对分布式光伏的调控存在误差,难以满足配电网安全运行的要求,因此提出了一种计及模型误差的分布式光伏配
【机 构】
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东南大学电气工程学院,国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51777031);国网江苏省电力有限公司科技项目(J2018058)
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当前配电网存在信息采集不全、在线获取电网精确模型困难的问题,导致对分布式光伏的调控存在误差,难以满足配电网安全运行的要求,因此提出了一种计及模型误差的分布式光伏配电网调控方法。基于近似灵敏度建立了光伏调控量粗略计算模型;采用极限学习机(ELM)方法建立人工智能辅助决策模型,作为光伏调控量粗略计算模型的修正;进一步地,基于上述2个模型,设计了计及模型误差的分布式光伏优化调控策略;最后进行仿真分析,结果表明提出的调控方法弥补了仅依赖电网模型进行优化带来的误差,提高了优化调控的精度。
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