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分布式潮流控制器(DPFC)作为一种布点灵活、易扩展的分布式柔性交流输电系统(FACTS)设备,可有效改善潮流分布、提升系统承载能力。然而DPFC的潮流控制效果在极大程度上依赖于其配置方案。为此,基于混合整数线性规划方法构建了电网承载能力和DPFC配置最优的两阶段优化数学模型:第1阶段模型考虑电网约束及DPFC物理和运行特性约束,实现系统承载能力的最大化;第2阶段模型将系统最大承载能力作为运行条件,通过优化DPFC的投资费用,确定DPFC安装位置及容量的最优配置信息。IEEE-RTS79及某地区实际电网中的算例结果表明了所提方法的有效性和合理性。 相似文献
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基于XGBoost与Stacking模型融合的短期母线负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
母线负荷预测对于电网安全稳定调度具有重要意义,但母线负荷随机波动性较强,其负荷类型因供电区域的差异而不同。为此,提出一种基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的短期母线负荷预测方法。基于XGBoost建立多个母线负荷预测元模型,组合构成Stacking模型融合的元模型层,连接一个XGBoost模型对元模型进行融合,整体构成综合预测系统,并采用粒子群优化算法优化系统参数。通过对具有不同负荷属性的220 kV母线进行实例分析,验证了所提方法的有效性与适用性。 相似文献
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电力系统线性化动态最优潮流模型 总被引:2,自引:2,他引:0
电力系统在线经济运行计算亟需可快速获取完整调度信息的线性化动态最优潮流模型。基于系统关联矩阵将节点功率平衡方程解耦为线路功率流和损耗流两部分,对损耗流部分进行等价代换,并消去方程中的三角函数项,采用泰勒级数法对残存的非线性项进行线性化处理,建立起可以同时求解电压幅值和线路无功功率的线性化动态最优潮流模型。基于简化原对偶内点法对所建模型进行求解,在迭代过程中不断更新泰勒级数法所需的基准点信息,以提高模型的计算精度。IEEE 30节点、IEEE 118节点、IEEE 300节点以及某市117节点等值系统的算例测试表明,所建线性化模型能在获取更完备调度信息的同时仍具有较高的计算精度和求解效率。 相似文献
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随着新一代柔性交流输电装置如统一潮流控制器(UPFC)在现代电力系统中的逐步推广和应用,对电网安全校正策略的制定提出了更高的要求。基于物理模型的传统电网安全校正方法在实时性方面具有一定的局限性,而数据驱动方法将大量的复杂计算前移到离线阶段,具有快速在线计算性能。因此,针对含UPFC的电力系统提出了一种基于深度学习的快速安全校正方法。首先,基于深度学习建立了节点调整状态识别模型,利用深度神经网络(DNN)的分类和学习能力,优先确定存在调整可能性的节点范围,避免物理模型优化类方法迭代无解问题。然后,针对缩减后的寻优空间进一步采用优化法实现系统安全校正计算,快速确定系统各节点调整量。基于中国南京西环网UPFC示范工程的应用效果表明,所提快速安全校正策略能够发挥DNN的学习能力,进而提高系统安全校正的效率和实用性。 相似文献
9.
针对隐式重启动Arnoldi算法无法自动搜索指定区域所有特征值的问题,设计了一种基于集群计算的特征值搜索策略,满足特大型电网小干扰稳定在线分析对计算结论准确性和实时性的要求。将待搜索区域划分为多个面积相同的区域,通过对搜索圆盘无法完全覆盖的区域设置更多的位移点来提高计算速度。采用正方形来划分待搜索区域,通过比较搜索圆盘内切正方形和待搜索正方形区域的大小实现待搜索区域是否被完全覆盖的自动判别。对华东电网的在线数据进行了分析计算,验证了搜索策略的正确性和有效性。 相似文献
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