考虑分布式电源接入的电网源荷时序随机波动特性概率潮流计算

鉴于分布式电源的时序随机波动特性和负荷需求侧的电能质量是分布式电源接入系统的重要影响因素,从风光典型分布式电源和负荷需求的时序波动性出发,建立了综合考虑源荷时序特性的概率潮流计算模型。利用基于模糊特征聚类的概率潮流算法对IEEE 14节点系统进行计算,对比分析负荷需求侧对系统电压波动的影响情况。结果表明,所采用方法能够全面合理地模拟分布式电源接入时电网随机波动过程。     

基于概率潮流的含分布式电源配电网优化

针对风电和光伏之间、风电和负荷之间呈负相关,光伏和负荷之间呈正相关问题,在进行含分布式电源的配电网优化时考虑不确定因素间的相关性问题,利用概率潮流中的拉丁超立方采样法和Cholesky分解进行相关性样本的采集,将生成的秩相关系数矩阵加入概率潮流计算中,在对配电网网架优化的基础上进行分布式电源的规划,应用改进的粒子群算法在IEEE 33节点配电系统进行仿真,结果表明,优化出电网电压偏差有小幅上升,年综合费用和电能损耗都相应降低,证明了在进行含分布式电源的配电网优化中利用概率潮流计及相关性的必要性。     

基于改进量子粒子群算法的直流配电中心削峰填谷策略研究

直流配电系统具有供电质量高、系统稳定性好、利于可再生能源高比例接入等特点,其优化运行为典型的多目标优化问题。该文以国内首个五端柔性直流配电中心作为算例,考虑了直流配电中心所辖风光设备日运维成本与环境污染物惩罚成本的经济性模型。在考虑经济性的同时以直流配电中心最大日负荷曲线削峰填谷方差值最低为目标,建立了直流配电中心多目标优化模型。为有效求解该模型,提出了一种改进量子粒子群（QPSO）算法,有效提高了算法随机性和全局寻优能力,并将直流配电中心通过VSC换流器与IEEE33节点交流配电网互联构成柔性互联配电网。最后,通过算例潮流结果计算进一步分析验证了该策略的有效性。     

基于概率潮流的含风电配电网无功优化

考虑风电输出功率和负荷功率的随机波动性,建立了风电和负荷的随机模型。采用卷积计算和Cornish-Fisher级数展开来处理随机性因素,从而完成概率潮流计算;并建立以降低成本-效益比值和电压稳定指标L为目标的综合无功优化模型,基于概率潮流和多Agent系统的混沌粒子群算法(MACPSO)对该配电网进行无功优化。IEEE 33节点算例分析表明,所提无功优化求解策略有效可行,同时所提算法在无功优化中具有一定优势。     

考虑负荷随机性的风电消纳能力概率评估

针对目前风电消纳能力的评估研究方法不能全面考虑电力系统随机性因素对风电消纳能力影响的不足,从电力系统中的不确定因素出发,考虑系统负荷的随机性,提出一种风电消纳能力的概率评估方法。首先采用加权高斯混合分布对负荷进行概率建模,然后采用切片采样算法对负荷的概率模型进行采样并获得其样本空间,最后将样本值依次代入潮流方程进行潮流计算,确定每组样本值在满足系统安全运行前提下所对应的最大风电接入功率,并统计其概率指标。对含有风电接入的IEEE 39节点系统进行仿真计算,当采样规模为3000次时,基于切片采样算法的马尔科夫链蒙特卡洛模拟法(S-MCMC)的标准差仅为0.08%,由此验证了该研究方法相比于传统研究方法的准确性和有效性。     

计及可控串联补偿器的系统电压失稳概率研究

可控串联补偿器(TCSC)可以灵活地调节线路潮流,提高系统运行的稳定性,传统分析方法在评估TCSC提高系统静态电压稳定性作用时存在缺陷,无法考虑不确定性因素的影响。因此,建立计及TCSC接入的系统负荷裕度概率模型,考虑运行参数的随机波动,通过半不变量法和Gram-Charlier级数计算负荷裕度概率特征,进而得到电压失稳概率值。分别在常态与故障下对比TCSC安装前后的IEEE39节点系统失稳概率,结果表明,TCSC能有效地提高系统的静态电压稳定性,验证了本文方法的可行性与准确性。     

含高比例新能源的新型配电系统韧性资源调度北大核心CSCD

文章提出了含高比例新能源的新型配电系统韧性资源调度方法。分析了新型配电系统韧性的基本概念,研究了分布式新能源发电等多种资源对于提升配电系统韧性的作用,提出了考虑多资源协同的新型配电系统韧性资源调度框架;分析了新型配电系统韧性提升措施,建立了考虑鲁棒性与快速性的配电系统韧性量化指标;综合考虑配电网以及各类韧性资源的运行约束,构建了含高比例新能源的新型配电系统韧性资源多目标调度模型,并提出了多目标模型转化与求解方法。基于IEEE 33节点系统进行的算例分析结果表明,通过对应急资源的优化调度,可显著降低系统的失负荷比例。文章提出的调度方法对于提升配电系统韧性具有积极作用。     

新型负荷接入环境下的配电网分布式电源规划

随着电动汽车以及储能技术的不断成熟,电动汽车及储能设备等新型负荷的不确定性给分布式电源接入配电网的规划工作带来了新的挑战。基于机会约束,建立了一种考虑新型负荷特性的配电网分布式电源规划模型,该模型既包括电动汽车与储能设备等新型负荷,也包括分布式风电、光伏发电等典型分布式电源,并应用概率潮流和遗传算法对模型进行求解。对IEEE33节点测试系统的测试结果表明,接入新型负荷后系统不确定性增强、总体收益有所下降,验证了所建立的电源规划模型处理负荷及分布式电源不确定性问题的可行性。     

考虑负荷类型的含分布式电源系统对配电网电压的影响

针对配电系统自身的特点,考虑负荷类型,将恒功率、恒电流和恒阻抗结合起来组成ZIP负荷模型,在传统牛顿法的基础上,提出了一种计及负荷类型的改进的牛顿潮流算法.研究了不同类型分布式电源接入辐射型配电网络前后对系统各节点电压的影响.利用Matlab软件对33节点系统进行仿真,表明了该方法的可行性,比较分析了不同负荷类型,不同DG类型接入对配电网电压的影响,并根据测试结果总结出相关规律,所得结论可为DG接入配电网提供依据.     

基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法

大量分布式电源（DG）和电动汽车（EV）接入配电网,增加了主配网间的电能交互,传统的主配网相互独立的潮流计算方法不再适用。考虑DG和EV的充放电功率的随机模糊性,提出基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法。该方法首先采用改进的随机模糊模拟抽样法（SFSLHS）进行抽取分布式电源出力和电动汽车的充电功率,其次利用主从分裂法将主配网概率随机模糊潮流计算问题分解为主网概率随机模糊潮流计算子问题、配网概率随机模糊潮流计算子问题和边界节点状态变量匹配子问题,并采用基于GPU加速的牛顿-拉夫逊法对主网概率随机模糊潮流子问题进行求解。采用前推回代法对配电网概率随机模糊潮流计算进行求解,最后通过边界节点的电压以及主配网间交互功率来实现考虑分布式电源和电动汽车随机模糊性的主配网概率随机模糊潮流计算,并以IEEE-33系统为算例进行计算分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

电力负荷和供热负荷的灰色关联分析

电力负荷与供热负荷紧密相关，热电联产有利于节能和改善环境质量。文章对两者进行了灰色关联分析，以期对是否采用热电联产提供一个科学的依据。     

负荷模型辨识中广域电网负荷空间分类

提出了负荷模型辨识中广域电网负荷的空间分类方法,基于工业、商业、农业、居民及其他负荷的典型值数据,通过模糊均值聚类（FCM）算法对负荷按负荷性质空间分类,辅以灵敏度计算公式确定重点辨识参数,进而以遗传优化算法并结合暂态过程各种扰动设置中电压响应曲线的交互计算,以全网母线电压跌落最为严重的母线作为观察变量,辨识修正负荷模型参数,并以不分类、区域分类两种方法与文中所提出方法作对比,仿真结果表明,按负荷性质分类具有合理性与有效性。     

基于负荷实际暂态特性的配电网负荷模型的研究

针对现场实际负荷成分的时变性、随机性、复杂性、多样性和非线性的特点,在考虑实际负荷暂态特性的基础上,提出一种基于神经网络的配电网受控电流源负荷模型的方法。该方法根据负荷群在稳态运行条件下的电压和电流暂态特性,通过神经网络学习负荷群的电压电流特性,用受控电流源代替实际的负荷群,受控电流源的电流大小受神经网络控制,并利用Matlab/Simlink对所提出的负荷模型建立方法进行仿真验证。仿真结果表明所建立的负荷模型在单相短路、两相短路和三相短路条件下均具有良好的稳定性和准确性。     

基于体感温度的电力系统负荷分类及负荷预测

针对体感温度与负荷之间的变化关系进行了深入研究,研究表明体感温度在不同范围内变化时将对地区负荷影响表现出截然不同特征。将负荷分为对体感温度敏感和不敏感2种类别,并提出2种负荷预测方法。2种负荷预测方法均以径向基神经网络为基础,并针对不同类型待预测负荷采取差异化样本选取和处理方法,有效提高了该负荷预测模型适用性和负荷预测精度。将该方法运用到某市总负荷预测中,预测结果表明该方法具有较高精度和较好实用性,是一种有效的短期负荷预测新方法。     

基于标幺化负荷灵敏度的夏季空调负荷计算

为应对夏季空调尖峰负荷,在高温期间合理安排发电计划,提出一种针对夏季空调负荷的预测方法。该方法通过寻找每个月的负荷基准,将负荷进行标幺化处理,再通过基于灵敏度的分析方法计算由温升效应带来的夏季空调负荷,该法有效消除了经济波动、拉闸限电等不确定因素的影响。利用该方法分析了2008—2014年广西电网的夏季空调负荷,并提出了基于改进的负荷曲线法,其结果进一步验证了基于标幺化负荷灵敏度法的有效性。     

负载与变频

介绍了在恒转矩、平方减转矩和波动功率、恒功率等特性的负载上应用变频技术的方法、特点和节能效果。     

商业楼宇负荷可调能力与负荷特征的相关性研究

通过对城市区域内50幢楼宇用能系统进行调研和数据采集,结合其用电数据资源、构成要素以及历史负荷调控实际事件信息,采用楼宇负荷聚类、分类方法,引入负荷调节率及负荷波动率的计算分析,重点开展商业楼宇负荷调控可调能力和负荷分类特性、调节率、波动率等相关性研究.根据研究结论提出了未来进一步的研究方向,可为虚拟电厂运营、电力需求侧管理、电力负荷调度提供更为精准调控的技术支撑和参考.