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柔性交流输电(flexible AC transmission system,FACTS)设备具有灵活的无功补偿能力,可以在切机后向受电区提供足够的无功以维持电压水平,因此得到了广泛应用。电力系统电力电子化趋势下,FACTS设备大量接入,使得电网的运行方式更加复杂,也为电力系统的运行优化提出了新的要求。考虑多种工况,以稳定运行时的有功网损最小及切机后的最大电压偏移最小为优化目标,并将FACTS设备的类型纳入控制变量。提出一种结合双层花授粉算法(bilayer flower pollination algorithms,Bi-FPA)的解耦优化方法,该方法使用内外分层的策略,将FACTS设备的选型选址与定容解耦开,内层搜索各目标的最优解与设备参数设置,外层搜索FACTS设备的选型选址,最终得到能够兼顾不同工况的FACTS设备配置。最后采用IEEE-14系统对优化方法的可实施性及有效性进行了验证。 相似文献
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当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一代人工智能技术特点、电网调控运行业务场景及需求的基础上,提出了未来基于人工智能的调度控制系统设计思路、总体架构和主要功能,并从高性能计算、调控大数据、基于深度学习的电网预测及辨识、基于知识图谱的智能辅助决策以及基于语音交互的调度助手等方面,对其关键技术和潜在应用场景进行了分析。最后对未来人工智能在电网调控中的发展进行了小结和展望。 相似文献
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特高压互联电网一体化监视和故障协同处置方案及应用 总被引:2,自引:1,他引:1
随着特高压交直流电网的快速发展,电网送受端、交直流、调度机构上下级间的联系日趋紧密,局部故障波及全网的风险日益增大,调度实时运行控制的难度显著增加。在此背景下,分析了特高压交直流电网实时运行控制面临的挑战及需求,梳理出以往调度控制系统在支撑特高压电网运行控制方面存在的问题及不足。在此基础上,首先设计并提出特高压互联电网一体化运行监视和故障协同处置应用功能建设的总体目标、整体框架和主要模块;然后,从特高压电网运行状态同景监视、跨区故障协同诊断、多级调度故障预案联合执行、故障信息整合和多屏联动展示、源网荷优化协调、省地负荷协同控制等方面,对其关键技术进行了分析和论证;接着,结合在特高压送受端相关调控中心的工程实践,对其实际应用效果进行了介绍;最后,讨论了特高压电网调度控制领域未来可能的发展方向和关键技术。 相似文献
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针对调度事故处理的特点,结合华东电网世界一流调度的建设及智能电网调度技术支持系统的实用化工作,提出了一种面向大电网的在线事故处理辅助决策的整体框架,并从综合信息支撑平台、事前风险感知、事中在线故障诊断、事后辅助决策以及可视化展示五个方面开展研究。 相似文献
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协调优化大停电后输、配电网的恢复进程,充分发挥分布式电源的黑启动价值,可加快系统恢复速度,减小停电损失。考虑完整时间尺度下的黑启动过程,文中提出了一种输配电网黑启动分布式协同优化方法。首先,以最小化停电损失为目标建立了输配全局电网黑启动优化模型,利用经济手段量化黑启动方案的恢复效果。然后,基于目标级联分析将其分解为输电网黑启动优化子问题和各配电网黑启动优化子问题,子问题建模采用混合整数二次规划模型,计及了黑启动各时步电网不同元件的恢复操作。输、配电网控制中心仅需交换各时步的边界功率等少量信息就可进行分布式协调,进而得到输配协同的黑启动方案。最后,输配全局电网算例分析表明所提方法可有效协调输、配电网的恢复资源与进程,减小停电损失。 相似文献
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受互联网用户推荐技术的启发,基于调度系统中运行人员的历史操作记录,结合数据分析与机器学习算法提出了一种有效的调度操作行为模式挖掘与推荐技术。首先,所提技术采集记录调度员日常操作数据,并通过页面类型划分、会话识别、事务识别等过程实现数据预处理。然后,利用模式分析和聚类分析完成调度员行为模式挖掘,并结合关联规则将模式数据压缩至频繁模式树(FP-tree)。最后,利用基于模式树结构的实时推荐系统为调度员提供操作推荐服务。在实际调度系统上进行验证和应用,结果表明所提技术能有效识别出调度员的操作行为模式并为调度员提供较为精准的操作推荐,进而提高调度员与调度系统的交互效率,减少调度员的工作量。 相似文献