基于小波-神经网络的风电功率短期预测

根据风速、风电功率变化特点,有效地预测风电功率,可降低电网调度的难度,利用小波多分辨分析法将风速序列信号分解到不同尺度上以反映不同变化频率的风速信号,分解后的风速信号经多层前向神经网络BP（Back Propagation）预测出其对应的风电功率,通过将基于小波-神经网络模型的预测结果与基于BP神经网络模型的预测结果进行比较研究,发现基于小波-神经网络的预测精度更高,效果更好,且预测精度与预测时间长短有关。     

基于主成分—遗传神经网络的短期风电功率预测

短期风电功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要的意义,建立了基于主成分分析与遗传神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型先对原始输入数据进行主成分分析,分析结果作为神经网络预测模型的输入;为克服BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小值的的缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,并使用Levenberg-Marquardt算法对网络权值和阈值进行细化训练。经某风电场实际数据验证,与GA神经网络模型、PCA-LM神经网络模型相比,预测精度明显提高,为短期风电功率预测提供了一种有效的方法。     

考虑爬坡特性的短期风电功率概率预测

短期风电功率概率预测有助于调度部门提前安排发电计划,提高风电的消纳能力。提出一种考虑爬坡特性的风电功率概率预测方法,首先通过分析不同风电爬坡定义的特点,阐述互补组合预测的思路;然后采用小波神经网络建立风电功率确定性预测模型,并在其基础上建立不同功率分区内风电爬坡率和风电功率预测误差的二维核密度估计概率预测模型;最后由二者的联合概率分布求取后者的条件概率分布,得到风电功率概率预测结果。仿真结果表明,所提模型具有很高的短期风电功率概率预测精度。     

考虑功率分布特性的微网风电功率预测模型

针对微网中风电功率预测模型输入数据分布不均匀特性导致其预测精度低的问题,在不改变原始数据的情况下,提出一种混合归一化方法改善输入数据的分布特性。目前风电预测模型主要使用的是单一的BP神经网络模型,考虑到该模型有容易陷入局部最优、预测精度低等缺点,提出混沌遗传-BP神经网络风电功率预测模型,采用混沌遗传算法优化神经网络权值与阈值,因而该模型在全局区域内能保证较好的预测精度且不会陷入局部最小。算例结果表明:该混合归一化方法能够有效地改善输入数据的分布特性,且所提预测模型有更优的预测性能。     

基于ARIMA与双层BP神经网络相结合的风电功率预测方法

为满足风电运行、维护及调度管理需要,提高风电功率预测精度,提出了一种基于ARIMA与BP神经网络的组合风电功率预测方法。介绍了时间序列法与BP神经网络法的基本原理,采用了新的结合方式,综合考虑了风速、风向、以及风电场当地的物理限制,建立了预测模型。通过对某风电场的实测数据进行分析预测及对比,结果表明,该方法能有效提高风电功率预测精度,具有较好的实际应用价值。     

基于集合经验模态和深浅层学习组合的风电场功率短期预测研究

风电功率的准确预测是减少风电接入电网的不良影响的必要前提。然而风电功率序列在时间上和空间上表现出非平稳性使其难以准确预测,因此提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和深浅层学习组合的短期风电功率组合预测方法,其中深度学习使用稀疏自编码器（SAE）而浅层学习则使用BP神经网络,从而建立EEMD-SAE-BP预测模型。该模型先用EEMD将风电功率原始序列分解为一系列按不同时间尺度分布的分量;然后针对分量中的高频分量建立SAE预测模型,对低频分量则用BP网络建立预测模型;最后将各子序列预测结果叠加得到最终的风电功率预测结果。通过比较几种预测模型的结果,本文提出的预测模型能有效地提高预测精度,有较高的实用价值。     

基于多维时间序列和BP神经网络的短期风电功率预测

由于风电的高度波动性和随机性,大规模的风电功率预测已成为制约中国风电发展的瓶颈。提出一种针对小采样间隔的风电功率数据的多维时间序列BP神经网络预测模型。通过对原始风电功率序列进行处理得到不同时间维度的风电功率均值序列进而组成多维时间序列,采用改进的嵌入维最小预测误差法求取多维时间序列相空间重构时间延迟和嵌入维,利用重构相空间中预测点的近邻点建立BP神经网络预测模型。以实际风电场数据进行验证,证明了该模型可以有效处理风电功率预测问题,算法耗时减少了约9s,同时显著提高预测精度约18.94%。     

基于经验模态分解和小波包分解的组合风电功率预测模型分析

为了提高风电场输出功率的预测精度,提出一种基于经验模态分解(empiricalmode decomposition,EMD)与小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)的组合分解方法,与纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)优化后的Elman神经网络组成组合风电功率预测模型。该模型首先利用EMD将风电功率序列进行分解,然后利用样本熵计算EMD分解后序列的复杂度。对于高复杂度序列,利用WPD对序列进行二次分解,建立EMD-WPD-CSO-Elman预测模型;对于复杂度适中的序列,采用CSO优化Elman神经网络参数,建立EMD-CSO-Elman预测模型;对于低复杂度序列,直接建立EMD-Elman预测模型。最后叠加各个序列的预测结果,得到最终的风电预测功率。以某风电场实际采集数据为例,预测提前24 h的风电功率,并与EMD-WPD-CSO-BP、EMD-Elman及WPD-Elman预测模型比较,结果表明,本文提出的风电功率预测组合模型具有更好的精度。     

基于小波去噪的BP神经网络短期风功率预测方法设计

为了减小电网波动,提高电网调度的安全性、稳定性,风功率预测的研究尤其重要。运用基于小波去噪的BP神经网络算法进行风功率预测,通过建立预测模型对历史数据进行训练、仿真调试,找到最优组合方式。与传统的BP神经网络预测对比,基于小波去噪的BP神经网络算法明显提高了预测精度。     

基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测

针对动态神经网络风电功率预测模型输入变量较多、模型复杂的问题,将神经网络和平均影响值方法相结合,提出了一种基于神经网络平均影响值的超短期风电功率预测方法。此方法综合考虑了各输入变量对输出变量(风电预测功率)的外部贡献率和内部贡献率,筛选出了对输出变量贡献率最大的输入变量,建立了一个优化的神经网络超短期风电功率预测模型。实验结果表明,所提模型降低了预测模型的复杂度,减少了测量噪声对预测精度的影响,得到了较好的风电功率预测结果。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

电解铝整流系统建模与稳流协调控制策略

介绍了大功率直流电解铝供电系统结构,建立了包括电解槽负载模型、饱和电抗器（ＳＲ）模型以及有载调压变压器（OLTC）的整流系统模型,提出了稳流协调控制策略：OLTC可对系列电流进行离散性的粗调,SR可在一定范围内实现对系列电流的连续性微调,两者结合能有效地解决机组投入与退出、阳极效应发生等大扰动下的稳流精确控制问题。基于电磁暂态分析软件包（ＥＭＴＤＣ）搭建了6机组整流系统,对网侧电压波动、负荷波动等工况进行了仿真分析,仿真结果表明：所提协调控制策略能保持直流系统处于最佳的运行状态,可实现电解铝生产过程中电流的平稳。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。