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。     

基于交叠概率的暂态电压稳定评估特征选择

针对电力系统的高维特征量,提出了一种能有效降低维数的特征选择方法.该方法以最小概率落入类别间的不可判别区域为原则选取特征组合.算法核心在于特征组合过滤判据的确定,判据的形成基于样本点落入类别间交叠区域的概率,方法简易直观.针对系统的暂态电压稳定评估问题,首先构建了一组暂态电压稳定评估的原始特征属性集,将经特征选择降维后的特征组合作为决策树的输入,并用10倍交叉验证方法对评估结果进行验证.2个标准系统的算例表明,通过该方法对暂态电压稳定评估进行特征选择得到的特征属性组合在电压稳定评估的应用上具有更高的准确率     

计及天气的分布式电源对配电网可靠性的影响

分析了分布式电源(DG)的接入和恶劣天气对配电网供电可靠性的影响。建立了考虑天气作用和DG接入后配电网的可靠性计算模型,以经济效益最大化为目标函数进行DG孤岛划分,并对传统的最小回路法进行改进使之适用于计及天气和DG的配电网供电可靠性分析计算。分别对既无DG接入也不考虑天气影响、只考虑DG影响、只考虑天气影响、同时考虑DG和天气影响四种不同方案的负荷点、馈线和系统可靠性指标进行计算并对比。计算结果表明,恶劣天气对配电网可靠性影响极大,考虑天气后配电网可靠性降低,DG的合理接入能提高配电网的可靠性,综合考率气候和DG的影响的配电网可靠性能更准确地反应实际,证明了该方法和模型的有效性。     

考虑电力市场交易影响的中长期负荷预测方法

市场化改革重构电力行业格局,放开发电计划和售电市场,其引发的自主市场行为比统购统销模式下的发用电行为更加难以捕捉和预测,电网规划面临挑战。为适应新的形势,有必要积极调整电网规划思路,探索创新负荷预测方法。文章从负荷预测的两个方面入手提出改进方法,第一是在中长期负荷预测中考虑加入电价响应的因素;第二是基于负荷分布、电源规划和市场参与者报价的预测结果来模拟市场交易,从而捕捉远期电力市场的分区电力平衡和交易价格水平,反过来修正负荷预测结果。该方法充分考虑了中长期负荷对交易价格的弹性响应,对电力市场环境下的电网发展规划有一定参考价值。     

含风电系统断面TTC运行规则的极限学习机提取方法

风电集中接入使得传统方式有效计算极限传输容量存在困难。为此,提出一种基于差分进化极限学习机的含风电系统输电断面极限传输功率(Total Transfer Capability, TTC)运行规则提取方法。首先基于K-medoids聚类方法提取以"风功率-负荷"二维特征表征的典型运行场景,然后通过随机采样和重复潮流方法生成用于TTC运行规则挖掘的知识库。接着采用RELIEF-F算法筛除冗余特征并辨识与输电断面TTC存在强关联的特征属性,以削减运行特征的高维度。最终通过将训练数据输入差分进化极限学习机,从知识库中提取TTC运行规则。算例验证表明,所提方法能够以较高的计算精度及较强的泛化能力实现TTC的快速估计。     

考虑风电不确定性的电气能源系统两阶段分布鲁棒协同调度

燃气轮机、电转气装置的应用加深了电气能源系统间的耦合关系,为消纳风电提供了新途径。同时,传统的随机规划和鲁棒优化算法在处理风电出力不确定性时均存在一定的局限和不足。基于此,将分布鲁棒优化方法应用到电气能源系统的经济调度问题中,建立了以燃气轮机、电转气装置为耦合元件的两阶段调度模型。模型的第一阶段以综合系统总成本为目标函数,同时融合了风电预测场景信息,制定出包含机组启停计划、机组计划出力值、天然气计划供气量的日前鲁棒调度方案。基于日前调度计划,模型的第二阶段(实时运行层面)通过机组出力调整、天然气供气量调整以应对风电的不确定性,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合。整体两阶段分布鲁棒协同调度模型采用列与约束生成(CCG)算法进行求解。最后,通过算例验证了分布式鲁棒优化算法的有效性。