N-0安全的城市配电网安全域与供电能力

现有的配电网安全域与供电能力大都基于N-1安全准则,文中提出了N-0安全(即正常运行约束下)的城市配电网安全域模型和供电能力模型。首先,分析了研究N-0下的安全域及供电能力的必要性。然后,分别提出了N-0下配电网安全域和供电能力模型及供电能力曲线的概念和数学模型。最后,通过算例验证了所提模型的有效性,并分析了安全域与供电能力在N-0和N-1下的区别、联系以及在运行和规划中的使用方法。     

基于深度神经网络和内外部因素的大电网安全态势感知研究

随着电网结构的日益复杂,运行调度变得更加困难,大停电事故发生的风险也日益增加,因此能够及时有效地对大电网的安全态势进行感知显得尤为重要。在态势要素提取阶段,从内部因素与外部因素两个方面出发,构建大电网安全态势评价体系,其中外部因素通过统计分析1981年~2015年全国电网的大停电事故得出;在态势理解阶段,通过层次分析法与改进的熵权法获得各指标的综合权重,加权平均得到大电网的安全态势评估值,实现对大电网安全态势的综合评价;在态势预测阶段,构建深度神经网络模型,完成对大电网安全态势的预测。为进一步验证预测模型的有效性,将其与BP神经网络和RBF神经网络对比分析,验证了深度神经网络模型可以有效地对大电网的安全态势进行预测,且预测精度高于传统的神经网络模型。     

基于相对值法和Hurst指数的电网停电事故自相关性分析

为从宏观和全局角度揭示中国电网停电事故的内在动力学机理,分析了中国电网停电事故的相关性。首先,基于相对值法并结合R/S方法对中国电网1981—2014年停电事故损失负荷序列进行了相关性分析,指出了中国电网的停电事故损失负荷序列具有强的长程相关性,对其相关性方向进行了判定,并依据Hurst指数大小对其相关性程度进行了有效量度。然后,随着时间的推移,分析了中国电网停电事故损失负荷相关性的变化情况,揭示了中国电网停电事故损失负荷正相关性会越来越强、相关性程度会越来越高的规律。最后,在宏观层面上,预测出中国电网未来几年的大停电事故的损失负荷绝对值有继续增大的趋势,而损失负荷相对值有继续减小的趋势。     

多源多汇网络的极限范围与运行边界

研究并得到多源多汇网络的极限范围与运行边界.首先,定义临界流,现有研究的最大流和堵塞流是临界流的一部分;其次,得到多源多汇网络的所有临界流,并绘制成临界流曲线,完整刻画网络传输流量能力的极限范围,最大流流量位于曲线最高点、最小流流量位于曲线最低点;再次,利用临界流确定网络流的运行边界,边界内部和边界上均为可行流,边界外均为不可行流,同时提出多源多汇网络临界流、临界流曲线和运行边界的数学定义及求解方法;最后,给出临界流曲线和运行边界在规划和运行领域中的用途,多源多汇网络模型更接近于实际网络,其临界流曲线和运行边界的发现能帮助人们更深入了解实际网络运行的极限范围.     

基于ARMA-GABP组合模型的电网大停电事故损失负荷预测

损失负荷作为衡量大停电事故风险的重要指标,如何对其进行准确预测对于电网的安全运行具有十分重要的参考意义。选取1981—2016年东北电网和西北电网的大停电事故损失负荷作为实验数据进行分析,为消除电网发展对数据分析产生的影响,采用相对值法对电网大停电事故损失负荷进行处理。根据实验数据的特点,将损失负荷相对值的数据结构分解为线性和非线性残差部分,建立自回归滑动平均(ARMA)模型和遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络组合模型,对东北电网大停电事故进行综合分析与预测。将所提模型的预测结果与单一模型和ARMA-BP模型的预测结果相对比,结果表明,所提模型的预测精度更高,预测效果较为理想。为进一步验证该预测模型的有效性,将西北电网大停电事故数据代入预测模型,实验结果表明该预测模型在电网大停电事故损失负荷方面具有良好的预测效果。     

输配协调的用户需求响应模型EI北大核心CSCD

现有需求响应的研究主要针对输电网和配电网分别建立模型,很难最大化所有参与方的整体市场利益,而且还存在输配网需求响应调度重叠问题,为此提出了输配协调的用户需求响应模型。首先,确定包含输、配、聚合商、用户的需求响应调度框架。其次,分别建立正常态和紧急态下的输配协调需求响应模型。在正常态下,基于市场模型最大化输、配、聚合商和用户4类参与方的整体收益,得到优化的用户响应量及各方收益。在紧急态下,建立响应成本最低且考虑用户重要性分级的模型,依据输配网需求响应的优先次序协调调度重叠,充分发挥同一用户响应对输配网分别的作用。最后,针对输配网综合算例,在不同场景下仿真验证了所提出的输配协调需求响应过程。