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1.
对自然灾害停电防御的研究至今局限于单种类的自然灾害,而未计及复合灾害之间的推波助澜。自然灾害往往会造成群发性故障,为了防御小概率高风险的复合自然灾害造成大停电,需要在线跟踪外部环境的变化并有效预警。为此提出复合自然灾害造成的群发性故障的风险分析思路和框架,一方面建立电网支路在复合自然灾害下的故障率模型并计算其相关风险,另一方面考虑多种自然灾害的交互影响,在线筛选潜在故障,分析运行的安全稳定性,并提供决策支持。  相似文献
2.
针对微网优化调度问题,首先,考虑到可再生能源(如风电、光伏等)功率预测和负荷预测的不确定性,以及微网系统中有功潮流和无功潮流的强耦合性,提出利用区间描述不确定性,并建立微网系统的有功—无功联合优化调度模型。然后,采用区间序关系模型转换方法,将基于区间不确定性的联合优化模型转换成一般的确定性优化模型,以便于优化问题求解。最后,为验证所提出的微网系统优化调度方法,利用专业优化软件(GAMS)在典型的微网系统算例上进行数值仿真试验,并结合试验结果分析区间不确定水平对微网系统运行成本及各微电源出力的影响。  相似文献
3.
对基于多代理系统的微电网能量管理策略进行了研究.首先,建立三层多代理系统;然后,基于博弈论研究大电网与多个微电网之间的上层电力市场竞价策略;进而,以单个微电网为研究对象,考虑需求侧响应,研究制定多时间尺度的分布式发电调度策略;最后,考虑到调度策略需要有负荷和风力发电机组短期预测作为前提保障,所以运用混沌相空间预测算法对负荷和风力发电机组进行短期预测.仿真结果验证了所提能量管理策略的有效性.  相似文献
4.
随着智能电网的不断建设,各类生产经营管理活动中产生的海量、高频数据,具有实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,如何充分利用和分析这些数据,快速获取有价值的信息是当前电力大数据处理急需突破的难点.在分析目前电力大数据应用现状的基础上,构建了电力大数据智能化高效分析挖掘技术框架,同时从面向计算密集型电力大数据的特征分析技术、基于内存计算的高性能数据分析技术、电力大数据并行化分析框架及服务体系以及基于数据挖掘的母线超短期负荷预测技术4个方面详细描述了电力大数据智能化高效分析挖掘的关键技术,从而为电力业务数据的高效价值挖掘及在线决策分析提供理论依据及基础技术支撑.  相似文献
5.
随着系统规模及各种不确定性的增加,轨迹驱动切负荷(TDLS)的布点优化的计算量急剧增加。综合考虑负荷模型对布点优化的计算量及精度的影响,验证在TDLS布点中采用简化负荷模型的可行性。同时,改进已有的协调优化算法。包括简化其流程,减少迭代次数,减少灵敏度系数的更新次数。仿真表明,上述简化方法对计算精度的影响并不显著,但计算量大幅降低,有利于工程实用。  相似文献
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