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安全约束最优潮流(SCOPF)是一种常用的电力系统运行调度方法,但由于需要考虑大量的预想事故,问题的求解十分困难。如何加快SCOPF的求解速度是现阶段研究的热点问题。在传统的基于故障严重度排序的安全约束最优潮流基础上进行改进,采用改进过载风险指标代替传统的严重度指标,并考虑电力网络实时的天气状况,提出了一种新型的基于故障过载风险指标排序的安全约束最优潮流算法。算例分析表明,该算法所采用的故障集更小,具有迭代速度快、安全性高和经济性好的特点,可为调度员的运行决策提供重要参考。 相似文献
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异步互联格局下,送端电网惯性大幅下降,因直流闭锁引发的高频问题较为严重,传统应对高频问题的稳控切机策略存在切机量不精确(过切或欠切)以及切机后系统转动惯量匮乏等风险。针对现有稳控切机方案的不适应性,提出一种计及系统频率稳定需求的多直流异步外送电网切机容量优化模型。模型中耦合大容量直流闭锁故障下各种频率指标约束、网络潮流约束、备用及切机量约束,考虑系统内各类型机组调节性能及位置的差异性,利用理想点法和优序图法得到各类型机组的切机惩罚因子,通过切机综合代价最小化目标确定大容量直流闭锁事故下送端电网的最优切机方案。以改进的IEEE RTS-79系统为例进行了算例分析,验证了所构建模型的有效性与频率适应性。 相似文献
3.
多类型虚拟同步机(virtual synchronous machine,VSM)的混杂并网增加了微电网运行控制的复杂性,不同资源的功率协调控制与能量管理是含VSM的微电网需解决的关键问题。该文计及各类型VSM(风机VSM、光伏VSM和储能VSM)的虚拟惯量和有功调频特性,对含VSM的微电网整体惯量和备用容量需求进行修正计算。在此基础上,考虑微电网在并网与孤岛运行模式下频率响应能力的差异性,构建一种含多类型VSM的微电网频率稳定约束优化调度模型,以提升微电网在不同扰动场景下的稳健运行能力。在改进的IEEE 13节点微电网系统中开展算例分析,仿真结果表明所提模型相较传统模型具有更好的频率适应性。 相似文献
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在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系统的备用充裕度,提出一种基于门控循环单元和非参数核密度估计法的组合区间爬坡备用需求预测方法。首先,将风电功率实际数据和日前预测数据构建成多变量时间序列,基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型提高预测结果的准确度。进而,采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行置信区间估计,得出给定置信区间下的风电功率预测区间。最后,根据区间预测结果,预测爬坡事件并提取爬坡特征量,建立爬坡备用需求评估模型,评估得出爬坡备用容量需求。基于西北某省级电网的数据开展了算例测试,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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阿尔及利亚某酒店项目由浙建集团联手中建总公司以总承包方式承建,主体结构施工时为阿国第一高楼。项目施工人员克服阿国当地建筑资源匮乏、设计图纸出图缓慢、沟通语言障碍等重重困难,顺利将阿国第一高楼结构封顶,展现了浙建集团的综合实力,得到了阿国业主和设计院的一致认同。 相似文献
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针对少量稀疏样本下大规模电力系统频率稳定高效评估的难题,提出了一种基于极限梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)的系统动态频率响应曲线预测方法。采用串行集成的多棵回归树,精细化挖掘输入特征与动态频率响应之间的非线性映射关系;将敏感因子引入损失函数以在训练过程中降低样本分布差异带来的影响,并基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)实现对XGBoost超参数的自动调优。该方法不仅可以快速输出最大频率变化率、频率极值、准稳态频率等典型指标,还能实现扰动事件下系统惯性中心频率响应曲线的预测。基于某实际电网数据开展了算例测试,与时域仿真、浅层神经网络、深度学习等方法所得结果进行比较,验证了所提方法的优势。 相似文献
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多阶段协调的风险调度模型及算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为对预防控制和校正控制进行合理协调,降低系统的运行风险,对"故障前–故障后至实施校正控制前–校正控制"3个运行状态均予以考虑,提出一种多阶段协调的风险调度方法(multistage coordinated risk dispatch,MCRD),构建MCRD的数学优化模型,并给出基于Benders分解的求解算法。算例分析表明,MCRD通过在调度模型中施加风险协调约束,能够有效协调预防控制和校正控制,并根据不同天气状态给出低风险且经济性合理的调度方案,可为调度员运行决策提供重要参考。 相似文献
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为实现电力系统暂态稳定在线快速评估和可信度评价,提出了一种融合联合互信息最大化(JMIM)和自然梯度提升(NGBoost)的暂态稳定评估方法.基于JMIM,采用联合互信息和"最大最小值"原则挖掘海量输入数据的相关性,从而筛选出电网关键运行特征,避免维度爆炸问题.为实现高可信度的暂态稳定评估,构建NGBoost驱动的暂态稳定评估模型,可以以函数形式对模型的条件概率分布参数进行预测,进而实现概率预测,并量化可信度.结合自适应可信度阈值修正方法,实现对系统受扰状态暂态稳定的时序评估.利用新英格兰10机39节点系统和中国某省级电网数据进行了算例测试.与其他机器学习方法相比,所提方法在噪声干扰下具有更好的鲁棒性,可更准确识别不稳定运行状态. 相似文献
10.
大容量特高压直流输电技术为送端电网清洁电能的远距离跨区消纳提供了有效手段,但随着直流馈出数量和容量的增加,“强直弱交”矛盾凸显,直流闭锁故障后的频率稳定问题会对送端电网造成较大威胁,制约送端电网直流馈出能力的进一步提升。为有效量化送端电网直流极限馈出能力、辅助评判目标网架适应性,提出了一种计及频率稳定约束的单回直流极限馈出能力评估方法。首先,对大容量直流双极闭锁场景下送端电网的频率稳定特性进行分析,构建暂态频率指标与直流闭锁量之间的解析表达式。进而,协同考虑稳控切机和直流紧急功率支援等电网第二道防线紧急控制措施,评估频率稳定约束下送端电网可承载的单回直流极限馈出容量。最后,基于四川省电网2030年规划系统进行算例分析,结合BPA软件仿真验证所提方法的有效性。 相似文献