采用有载调容调压变和MPC技术的配电台区低电压治理

针对乡村地区低压配电台区广泛存在的由于炒茶炉或电采暖等时段性大负荷引起的低电压问题，传统的电网规划方法往往为了提高供电能力而大幅度增大配电设备，从而导致配电变压器在低负荷时段轻载运行且损耗高。为了满足节能和低碳发展的需要，设计了一套采用有载调容调压变压器并基于模型预测控制(model predictive control, MPC)技术的日前调度和日内校正相结合的配电台区供电时段性低电压治理及经济运行优化调控策略，最后为适应未来新型电力系统发展形态，用含不同分布式光伏电源比例配电网算例验证了所提方法的有效性和对新型电力系统发展的适应性。     

基于EEMD-BP神经网络的电采暖配电变压器短期负荷预测

为了快速准确地预测含高比例电采暖设备的配电变压器的短期负荷,提出了基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)及BP神经网络算法组合的电采暖配电变压器短期负荷预测方法,该方法考虑了采暖日天气类型、采暖日温度等环境条件对居民采暖行为的影响。首先运用EEMD方法将日负荷序列分解成4组频率由低至高的分量序列及1组剩余分量序列,再将各分量序列及温度数据、气象数据输入BP神经网络中进行预测,最后各个预测分量相加得到最终的预测结果。将该方法应用于北京地区冬季“煤改电”工程中,对某个含高比例电采暖负荷的配电变压器进行短期预测,算例表明,EEMD-BP组合预测方法能够有效减小负荷预测误差。     

基于S变换和时域分析的电能质量扰动识别

提出了一种基于S变换(S-Transform,ST)和时域分析的电能质量扰动自动识别方法,该方法利用信号的S变换幅值矩阵和时域信息快速提取与各类电能质量扰动相应的特征,并借助简单的规则树识别特定的扰动,避免了因训练样本不足引起的较大误差,提高了识别效率。仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,适用于电能质量扰动监测和辨识系统。     

考虑分布式电源贡献度的单元制主动配电网供电可靠性评估

供电可靠性一直都是供电企业最关心的指标之一,随着分布式电源大量接入配电网,主动配电网应运而生,如何评估其供电可靠性成为新的研究问题。基于用户层一负荷点层一单元层的单元制主动配电网结构,设计了基于配电网故障停电信息并结合分布式电源贡献度的单元制主动配电网供电可靠性评估新方法,该方法可以量化分布式电源对主动配电网供电可靠性的提升效果。最后通过算例验证了该方法的有效性和可行性。