基于潮流路径末端识别的解列面调整策略

针对解列面附近节点在解列之后出现的电压偏低,导致系统静态安全遭到破坏的问题,提出一种基于潮流路径末端识别的解列面调整策略.传统主动解列研究仅关注发电机同调性和孤网有功平衡,并未对节点电压导致的系统安全问题做针对性研究.与传统研究不同,作者在其基础上还考虑了节点电压导致的系统安全问题:一方面,通过理论推导证明该问题的根源在于解列后孤网的网络结构不合理,并总结出系统结构性变化对节点电压的影响及其规律;另一方面,结合该规律,提出了一种以潮流路径末端开断为原则的方法来调整解列面.算例结果表明:相比无功补偿方法和传统解列方法,所提出方法能够更大程度地改善解列后孤网的节点电压情况,从而提高解列后系统的静态安全性.     

基于多目标聚类的用电集群特征属性计算

提出售电市场中用电集群与分析维度概念.确定集群特征变量后,采用自组织映射神经网络与k-均值混合可视化聚类技术对售电空间进行自定义目标划分.基于负荷与经济指标,设计熵权改进的多指标属性测度算法对多目标划分下用电集群特性进行精细化定量综合计算,以分析各对象属性整体相对优劣.采集某电网317个用户数据进行算例分析,结果表明该算法能区别于传统负荷特性分析方法,在扩大售电市场研究对象基础上实现更多有效信息挖掘与多目标售电对象特征精细分析.     

基于多目标聚类的用电集群特征属性计算

提出售电市场中用电集群与分析维度概念。确定集群特征变量后,采用自组织映射神经网络与 k-均值混合可视化聚类技术对售电空间进行自定义目标划分。基于负荷与经济指标,设计熵权改进的多指标属性测度算法对多目标划分下用电集群特性进行精细化定量综合计算,以分析各对象属性整体相对优劣。采集某电网317个用户数据进行算例分析,结果表明该算法能区别于传统负荷特性分析方法,在扩大售电市场研究对象基础上实现更多有效信息挖掘与多目标售电对象特征精细分析。     

风电全消纳下虚拟电厂内部资源鲁棒调度策略

虚拟电厂运行机制为可再生能源以及需求侧分布式电源并网提供了技术支撑。针对含风、火、水以及柔性负荷的虚拟电厂,构建了两阶段鲁棒优化模型。该模型在对风电出力全部消纳的情况下,优化其内部各单元出力,缓解风电的不确定性和随机性,保证虚拟电厂满足对某些负荷稳定供电的情况下,达到运行经济性最优。针对min-max-min型两阶段优化问题,将其分解为混合整数特性的主问题以及计及风电出力不确定性的线性优化子问题。然后引入线性优化强对偶理论与列约束生成算法对主问题与子问题进行迭代求解,与此同时,在迭代过程中采用Big-M法将子问题的对偶模型线性化。最后通过算例仿真验证了所提两阶段鲁棒模型的有效性。     

计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法

现有基于数据驱动的电力系统最大频率偏移预测方法忽略了样本分布不均匀对最大频率偏移预测的影响,其预测精度仍有进一步提升空间.为此,文中提出一种计及频率偏移分布与惩罚代价的最大频率偏移预测方法.采用多源信息融合方法从系统运行信息中提取关键特征子集,避免维度爆炸问题.然后,构建级联轻梯度提升机,并在其损失函数中加入惩罚敏感机制,以使级联轻梯度提升机训练时根据频率偏移样本的分布概率及保守预测的惩罚代价自动修正样本损失值.基于IEEE 118节点标准系统的仿真结果表明,所提方法具有优异的预测精度和抗噪性能.     

计及市场化电价信号导向的含高比例水电输电网扩展规划

传统电网扩展规划模型难以反映未来一段时期竞争市场模式下全局供需态势对电网投资收益、市场主体意愿、社会效益的量化影响,且在含高比例水电输电网中水电外送断面容量与丰枯潮流差异的不匹配导致网络阻塞及交易盈余问题愈加严重.为此,提出高比例水电场景下计及市场化电价信号导向的输电网扩展规划模型.上层模型以最大化线路年投资收益为目标函数,形成规划决策线路;下层模型采用改进的k-means聚类算法得到含高比例水电输电网全年典型运行方式,基于市场交易出清结果与区域负荷响应特征,量化线路规划后的负荷增量及过网利用率,以市场化电价信号引导电网扩展规划,促进区域水电消纳.采用KKT最优条件实现上、下层模型的耦合,将双层规划问题转化为混合整数规划问题进行求解.以我国西南部某含高比例水电的实际电网为例,通过综合比较不同规划方法的阻塞盈余、投资收益及水电消纳比例验证了高比例水电接入下市场信号对扩展规划结果的影响.