【摘 要】
:
通过负荷聚合商(LA)充分挖掘负荷侧可控资源是实现配电网阻塞管理的重要手段.首先,针对LA在规模、可靠性、阻塞改善效果等多个方面存在的较大差异的问题,文中提出了基于LA优选分级的配电网多重阻塞管理方法.然后,定义了阻塞管理有效性、贡献度和违约率3个指标衡量LA阻塞管理可靠度水平,并通过灰色定权聚类对其进行优先级划分.为了计及分布式电源出力不确定性,建立了配电网阻塞管理机会约束规划模型,模型兼顾阻塞管理可靠性和经济性,并用随机模拟粒子群算法进行了求解.最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性.
【机 构】
:
上海电力大学电气工程学院,上海市 200090
论文部分内容阅读
通过负荷聚合商(LA)充分挖掘负荷侧可控资源是实现配电网阻塞管理的重要手段.首先,针对LA在规模、可靠性、阻塞改善效果等多个方面存在的较大差异的问题,文中提出了基于LA优选分级的配电网多重阻塞管理方法.然后,定义了阻塞管理有效性、贡献度和违约率3个指标衡量LA阻塞管理可靠度水平,并通过灰色定权聚类对其进行优先级划分.为了计及分布式电源出力不确定性,建立了配电网阻塞管理机会约束规划模型,模型兼顾阻塞管理可靠性和经济性,并用随机模拟粒子群算法进行了求解.最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性.
其他文献
随着可再生能源在配电网中渗透率的不断提升,其出力不确定性导致的弃风、弃光现象日趋严重.针对该问题,在高比例可再生能源背景下提出一种配电网动态重构与移动储能协同优化方法.首先,为缩减问题规模,融合时序负荷先验信息并采用模糊C均值算法划分重构时段,同时避免多余的开关操作.其次,考虑到可再生能源出力的不确定性,构建计及时空相关性且对稀疏离群点具有鲁棒性的不确定集合.然后,建立配电网动态重构策略与移动储能经济调度的两阶段鲁棒协同优化模型,第1阶段选择关键开关与充放电站,第2阶段对重构开关与移动储能进行协同优化以评
为了提高互联配电网多端背靠背柔性直流系统的直流电压控制精度,增强抗干扰能力,提出一种基于深度强化学习的直流电压控制方法,将深度学习神经网络与确定策略梯度融合,实现连续动作搜索,自适应调整电压控制策略.首先,建立多端背靠背柔性直流系统数学模型,分析直流电压控制的非线性和不确定性特征;然后,给出了基于深度强化学习的直流电压控制算法框架,设计了动作与状态空间、奖励函数、神经网络和学习流程;最后,通过仿真分析发现,相比传统比例-积分(PI)控制方法,所提方法具有更好的动静态性能,有效提高了直流电压的控制精度,减小
针对风电等新能源集中并网带来的宽频带振荡问题,需要研究具有良好精度的风电场动态等值模型,以解决详细电磁暂态建模的维数灾问题.为此,文中提出一种分析风电场小干扰稳定性的结构保持等值方法.该方法根据广义短路比(gSCR)参与因子的数值大小和所需等值精度,将场站内设备划分为保留群和等值群2组,在将保留群内所有设备动态保留的同时,将等值群内所有设备的动态用内电抗等值为电流源,具体内电抗的大小可由gSCR指标得到,而网络侧实现结构和参数的保持.该等值方法在不含摄动的场景下可以保证等值前后系统主导模态不变,在含摄动的
可再生能源高占比及特高压交直流混联电网的新形态对储能系统的功能有了更丰富而具体的要求.先进绝热压缩空气储能是实现电能大规模存储和提高电网运行水平的重要支撑技术之一.从电网实际需求及储能系统自身特性出发,文中提出一种基于盐穴储气的先进绝热压缩空气储能电站调相运行模式,在承担基本调峰任务的前提下,以微量的高压空气及热能损耗为代价实现对电网无功电压支撑的功能;建立了盐穴压缩空气储能电站释能环节的数学模型,模型中计及换热器和透平的变工况特性.仿真结果验证了盐穴压缩空气储能电站调相运行的合理性,灵敏度分析则为调相阶