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1.
不确定性因素,尤其是行为的不确定性,给能源转型研究带来极大挑战。从随机性和模糊性两个方面讨论其主客观本质;从模型与参数、工况、扰动(故障)、观点、行为等方面分析能源转型分析中不确定性因素的来源;按对不确定性因素的认知程度对其分类;归纳能源转型不确定性分析方法的现状;针对不确定性因素数量多、差异大的特点,提出了融合多种不同方法以兼顾计算量与准确性的综合分析框架。 相似文献
2.
关于短期及超短期风电功率预测的评述 总被引:11,自引:2,他引:9
讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。 相似文献
3.
讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
以电动汽车为代表的灵活电力负荷参与电力系统优化调度可以改善系统运行的经济性,对于这类负荷电力公司或相关管理机构应给予适当的经济激励。考虑到电动汽车代理商与电力系统调度机构之间的信息不对称,这部分经济激励应该由电力公司和电动汽车车主代理通过谈判来确定。在此背景下,研究了电动汽车代理商与电力公司针对电动汽车参与日前优化调度的谈判策略。首先,建立了计及电动汽车代理商参与系统优化调度的数学模型和电动汽车代理商的充电需求模型。之后,根据电动汽车代理商和电力公司分别对电动汽车参与系统优化调度为电力公司带来的收益和电动汽车代理可能遭受的损失的估计,分别给出了其谈判报价策略和报价调整策略。最后,以修改的IEEE 30节点系统为例,对所提出的电动汽车代理商谈判策略进行了仿真分析,说明了所提方法的基本特征。 相似文献
5.
电力系统相继开断的分析面临着维数灾和交流潮流计算量大的瓶颈,分布因子法被广泛研究以减少其计算量。但由于分布因子法忽略了非线性因素,误差不但难以控制,并随相继开断不断积累,严重阻碍其实际应用。为了使开断潮流的计算兼具分布因子法的快速性和交流潮流法的精确性,基于摄动获取的二阶灵敏度,提出分布因子法的可信度指标,并据其判断是否需要运行一次交流潮流来消除累积误差。仿真实例表明,该指标能可靠地估计分布因子法的误差,而设计的计算框架则在保证精度的基础上,提升了计算效率。 相似文献
6.
电力系统频率态势在线预测有助于快速准确地制定扰动后的控制措施,降低事故影响。单一依靠物理或数据模型的频率态势在线预测方法在实际应用中存在计算速度与精度之间的矛盾。采用基于物理—数据融合建模思路,提出一种频率态势在线预测方法:将暂态频率影响因素划分为关键因素和非关键因素,对关键因素采用系统频率响应模型以保留电气信息间因果联系,对非关键因素采用基于极限学习机的误差校正模型以表征关联关系。该方法具有样本依赖性小、通信容错率高、计算效率受系统规模影响小的特点。通过标准测试系统仿真验证,表明所述方法能够快速、准确地预测系统受扰后的频率态势特征。 相似文献
7.
基于状态空间中的模式解耦,及在时域中按其摆次分段,分析振荡能量的时序演化特性。利用互补群惯量中心—相对运动(CCCOI-RM)保稳变换,将非简谐振荡的多机轨迹严格映射为一系列映象上的时变单机系统轨迹,并通过后者在逐次摆动期间振荡能量的演变来刻画原多机系统的振荡行为,在时变单机映象系统的外力—位置平面上分析振荡能量的时空转换,量化其非保守性。文中分别以映象系统轨迹上的动态中心点(DCP)处的动能,及最远点(FEP)处的势能来反映该模式在过去半摆中的振荡总能量;以两者组成的能量序列反映该空间振荡模式的时变性。通过理论分析及数值仿真证实:在描述哈密顿单机系统振荡行为时,轨迹摆次能量序列与特征根分析完全一致,而在分析非哈密顿的单机系统或一般的多机系统时,轨迹摆次能量序列可以克服平衡点特征根的众多缺陷。 相似文献
8.
9.
智能电网环境下基于大数据挖掘的居民负荷设备识别与负荷建模 总被引:1,自引:0,他引:1
利用数据挖掘技术对用户负荷大数据进行处理,既可以通过识别用电负荷设备来分析用户的用电行为习惯,又可以辅助进行负荷精确建模,实现精确而有目标性的需求侧管理或制定具有针对性的零售商售电策略。在此背景下,基于动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)的时间序列匹配方法,提出了一种低频负荷数据下的居民电器设备识别方法。首先,将负荷数据分割成单负荷设备运行和多负荷设备同时运行2种情况下的负荷子序列;然后,依据待识别子序列的时间长度,参照实测的电器设备耗电功率数据,生成与其时间长度一致的电器设备耗电功率参考序列,其中包含了从电器设备启动前一时刻至设备关闭后一时刻的功率变化情形;最后,以DTW距离作为相似性度量指标确定识别结果。对于由多负荷设备运行产生的负荷序列,提出了一种剔除已识别设备后将序列再次分割,如此交替进行的识别策略。在获得识别结果后,构建了居民负荷统计模型。借助于高效数据分析软件R语言平台,实现了所提出的算法,并使用500组负荷数据进行了数据实验。结果表明,在对负荷数据每min采样1次的情况下,所提出的负荷设备识别方法对单设备负荷序列识别的准确率超过93%,对多设备负荷序列识别的准确率接近83%。 相似文献
10.
台风及暴雨对电网故障率的时空影响 总被引:7,自引:1,他引:6
分析了台风及暴雨影响电力设备故障率的途径;指出停电防御系统为此应拓展采集的数据,包括宏观的天气预报信息及就地的气象数据;提出上述自然灾害中的电网故障率时空预警框架。根据气象信息,结合环境信息及地形地貌信息,预测台风及暴雨的时空演变趋势,并按地理特征修正,在线预报恶劣气象直接或通过山洪、滑坡和泥石流等次生灾害造成输电线断线、倒塔、闪络等故障率的改变。通过自然灾害与电力系统稳定分析模块的接口,将在线安全分析由针对不变的预想故障集改进为跟踪灾害动态修正的预想故障集,使停电防御系统对台风及暴雨灾害具备一定的预警及决策支持能力。 相似文献