分布式光伏电源接入对配电网可靠性的影响研究

随着大量分布式光伏电源的接入,传统配电网的拓扑结构和潮流运行会发生很大变化,且光伏电源的不同运行配置也会对配电网可靠性产生不同的影响,因此有必要对分布式光伏接入配电网后的运行可靠性进行准确的评估和分析. 本文采用网络分区和蒙特卡洛法相结合的评估算法计算了分布式光伏电源接入配电网前后的可靠性指标,分别研究了分布式光伏电源在接入位置、接入容量、并网方式和运行模式不同时配电网的可靠性程度,并对可靠性结果进行定量定性分析,从而研究分布式光伏电源在不同运行配置下对配电网可靠性的影响,为分布式光伏电源接入配电网的选址提供一定的理论依据.     

连云港地区温度对最大电力负荷的影响分析

基于连云港地区每日的负荷曲线,首先对2018年4月、5月的电力负荷特点进行了阐述,并分析估算了非气温敏感性负荷;然后对空调负荷进行估算,得到温度与空调负荷之间的关系;最后拟合温度与空调负荷曲线,分析温度对最大电力负荷的影响,有利于预测年度空调负荷。     

基于多目标协同训练的风电功率预测提升算法

“双碳”目标下，电力系统加速转型，风电预测技术对构建高比例新能源的新型电力系统具有重要意义。为提升风电功率预测的准确性和鲁棒性，本文提出一种基于多目标协同训练的NWP隐式校正算法。首先，分析了NWP校正的必要性和基于NWP显式校正的二步预测法存在的问题；然后，针对二步预测法存在的问题，基于多目标协同训练的优化方式利用神经网络进行NWP隐式校正，以端到端的方式训练模型，同时实现NWP隐式校正和风电功率预测的功能。结合某风电场实测数据开展具体算例分析，证明了所提算法对短期及中长期风电功率预测均有提升作用。此外，该算法仅需1个网络且避免了二次计算，节省了计算存储成本。