基于强化学习的直流微电网分布式经济下垂控制

针对直流微电网在传统下垂控制下整体运行成本偏高且存在电压静态偏差的问题,提出一种基于强化学习的完全分布式经济下垂控制策略.通过分布式一致性算法寻找系统最优经济运行点,并利用偏差调整和Adam算法优化经济下垂系数,以提高计算的速度与效率;通过改进强化学习原理进行电压的二次优化控制.利用MATLAB/Simulink搭建具有不同运行成本单元的直流微电网仿真模型,结果验证了所提策略的有效性和优越性以及即插即用特性.     

适应光伏学习曲线的分布式交易过网费机制

立足于分布式交易和光伏去补贴平价上网的背景,利用分布式交易缓解国家宏观政策调整对分布式光伏的不利影响,为分布式光伏在去补贴条件下提供投资回报途径和过渡机制。分析分布式交易模式、过网费机制和交易前后利益变化,分析过网费的关键问题,提出去补贴条件下适应光伏成本学习曲线的过网费机制,通过案例进行验证。结果表明,随着光伏单位容量成本降低,过网费的社会作用逐渐减小并回归输配电价水平。电网企业让渡部分输配电价空间,为光伏健康发展承担了积极的社会责任。     

计及信息畸变的有源配电网故障区段定位

随着配电网自动化设备的普及以及分布式电源技术的发展，自动化设备采集的故障信息对配电网故障区段的准确定位具有重要意义。为此，对计及故障信息畸变的有源配电网故障区段定位问题进行了研究。首先，通过分析配电网拓扑结构建立网络描述矩阵，利用故障电流总是流向故障区段的原理进行了初步故障定位。其次，根据馈线终端装置（FTU）故障信息畸变的稀疏性、不合理性，建立了信息畸变识别判据；然后，利用FTU的遥测信息对信息畸变进行校正，得出真实的故障区段；最后，在发生单、多重故障且存在信息畸变场景下对改进IEEE 33节点系统进行仿真测试。仿真结果充分验证了所提方法的有效性。