考虑分布式电源接入的区域配电网规划投资决策方法

分布式电源（distributed generation, DG）作为可再生能源的重要发电方式,在配电网中的应用越来越广泛。针对配电网投资结构与投资效益方面存在较大的不确定性问题,提出一种考虑分布式电源的区域配电网投资决策方法。首先,在分布式电源对配电网的影响分析的基础上,给出配电网投资效益的关联关系解析方法,并引入配电网建设改造措施、受影响运行参数、投资效益指标等中间变量,将投资与效益进行关联。然后,以配电网综合效益最优为目标,提出配电网规划投资决策方法,并给出主要流程和关键步骤。最后,以中国北方某省所属不同供电区域为例进行分析,验证所提方法的有效性。     

基于红外检测的变电站设备热状态诊断

提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。     

静止无功发生器对双馈风电场高频振荡的影响

双馈风电场中静止无功发生器(static var generator, SVG)的接入易引发系统产生高频振荡现象,威胁风电场的安全稳定运行。针对这一问题,首先建立了包含双馈风电机群、集电线路和SVG的高频阻抗模型,同时,在PSCAD/EMTDC中搭建了包含4条风电机群链路、集电线路与SVG的双馈风电场仿真模型,通过阻抗扫描与理论阻抗对比,验证了所建立的双馈风电场高频阻抗模型的准确性;然后,分析了双馈风电场的高频振荡现象,探究了SVG系统参数对双馈风电场高频振荡特性的影响,研究结果表明：SVG延时、内环控制参数与滤波电感是影响SVG高频振荡特性的关键因素;最后,通过仿真验证了理论分析的正确性。     

计及多典型天气特征的光储容量配置技术研究

在双碳目标下,新能源得到了国家的大力支持和发展,“十四五”开端,各省纷纷出台了有关新能源配置储能的政策,但是这种高比例强行配置储能的做法是否合理仍然有待商榷。针对此问题,提出一种综合多典型天气场景的储能系统容量配置方法。首先,使用K-Means算法对全年光伏日发电功率数据样本进行聚类;然后,建立双层优化模型,内层以弃光率最小为优化目标,外层以初始建设成本、运行维护成本和弃光损失最小为优化目标,旨在实现更优的经济性效果;最后,将混合蛙跳算法运用到双层优化模型中进行求解。算例分析表明,所提模型与求解算法使储能系统的容量配置在满足各种不同的典型天气情况下可以实现经济性最优,其结果验证了所提模型与求解算法的有效性和可行性,具有工程实际应用价值。     

风电场短期功率预测水平提升举措措施研究与实例分析

风力发电作为一种随机性、波动性、反调节性的新能源电源形式,随着其电网渗透率逐年攀升,给电网安全调度运行带来了安全隐患,尤其电网峰谷时段的调峰工作受到了安全性和经济性的双重压力。以提升风电场功率预测准确率、降低电网安全运行风险为出发点,综合分析了影响短期功率预测水平的技术因素和非技术管理因素,提出了预测水平提升的关键举措措施,并以实际工作案例为样本,验证了预测水平提升关键举措措施的有效性和实用性。     

基于两阶段不确定性量化的光伏发电超短期功率预测

针对光伏功率预测,提出一种光伏发电出力不确定性量化分析的两阶段模型。第1阶段,首先选取待预测日之前一段时间的光伏输出功率历史数据作为训练样本,引入模糊熵（FE）将不同天气类型量化并作为输入量;然后利用集成经验模态分解（EEMD）将光伏发电功率时间序列分解为多个模态分量,再利用Hurst指数分析将不同模态分量重构为中尺度和宏尺度2个子序列,基于双向长短期记忆神经网络并引入注意力机制对重构后的2个子序列分别进行预测;最后对中尺度子序列对应的误差序列进行修正,得到光伏发电出力的点预测结果。第2阶段,根据第1阶段点预测结果得到的误差统计,采用核密度估计（KDE）方法预测光伏发电出力的区间,分别获取在95%、90%、85%及80%置信水平下的区间覆盖率（PICP）。应用中国西北地区某光伏电站运行数据作为算例,验证了该文预测方法的有效性。     

基于空间相关性的分布式光伏实用化功率预测及误差分析

低压接入的分布式光伏容量激增,其出力随机性对调度部门的负荷预测以及电网安全运行带来严峻挑战。提出一种适用于低压接入的分布式光伏功率预测方法,首先基于空间相关性原理为分布式光伏匹配集中式光伏电站作为功率预测参照,通过日发电量数据建立二者的出力关系,推算分布式光伏在运容量;随后利用参照电站的功率预测值对分布式光伏的功率预测进行初步推算;定义分布式光伏容量折算系数,详细推导出该方法的3类误差来源,提出一种基于分时电量比的误差修正策略。以张家口地区分布式光伏为例,验证了修正后的功率预测方法具有较好的预测精度。     

基于输配电成本监审的转移交叉补贴测算模型应用

随着我国电力体制改革的深入,工、商业用户转移参加市场化交易电量增加,对电网公司来说,其售电收入减少,且由于兜底售电,其需承担工、商业用户参与市场化交易后转移的交叉补贴。分析了我国现阶段管制市场及开放市场并存环境下的市场结构及定价机制,梳理了工、商业用户参与市场化交易对电网公司售电收入的影响,构建电力市场化交易下转移交叉补贴测算模型。以某省实际数据为基础,测算了该省电网公司承担的转移交叉补贴规模,并对其进行了敏感性分析。     

基于聚类分析的复杂网络链路预测性能研究

链路预测问题是复杂网络中数据挖掘领域的重要研究方向,然而复杂网络的结构与预测方法性能之间关系却很少受到关注。从聚类分析的角度探讨复杂网络结构对现有基于相似性度量的六种链路预测方法的性能影响,通过对合成复杂网络和真实复杂网络的对比实验进行分析。结果表明：随着聚类簇的增加,这六种方法在预测精度方面的性能均得到了极大的提升。对于具有较低聚类簇的稀疏复杂网络,叠加随机游动（SRW）预测性能表现最佳,而对于具有较高聚类簇的密集复杂网络,资源分配指数（RA）预测性能表现最佳。因此,对于不同类型的复杂网络应采用不同的方法进行链路预测。     

基于经验模态分解和误差校正的短期风速预测

准确的风速预测对风电扩大并网规模具有积极的推动作用。针对风速的波动性和随机性特征,提出了一种基于EMD、GPR和ISTA的短期风速预测模型。通过EMD对原始风速序列进行分解,利用GPR对分解后的序列子集进行一级预测,同时利用ISTA改进GPR的超参数优化选择过程;并将由此生成的误差序列带入到ISTA优化的GPR中进行二级预测,通过所得误差预测值对原始预测值进行校正并得到最终预测结果。案例分析表明,本文所提出的模型在短期风速预测中具有较高的预测精度。