电力系统备用容量网络受限减扣算法研究*

备用的精准评估对于保障系统运行安全和指导有序用电计划制定都有着重要的意义,但广东电网网络约束较多,且断面之间常存在耦合,使得快速、准确地评估考虑网络约束的备用容量存在困难。备用容量网络约束受限减扣的计算属于生产应用问题,相关研究文献较少。通过对比现有的备用网络受限减扣工程应用方法,提出了一种基于电网实时调度运行的网络受限容量评估优化算法。     

基于长短期记忆网络和随机矩阵的输电线路故障智能识别方法

当今,可再生能源发电正以集中、分散的方式大规模的并入电网,在最大化消纳可再生能源发电政策驱动下,由可再生能源发电波动性、随机性导致的输电线路的潮流随之呈现不确定性,导致输电线路故障发生的几率增大,故障类型、特征呈现日趋多样性。对此,基于长短期记忆网络和随机矩阵提出了一种输电线路故障智能识别方法。首先,提出了随机矩阵理论的输电线路故障时刻确定方法;在此基础上,给出了大样本故障随机矩阵的学习训练形成方法;进而,基于长短期记忆网络进一步识别输电线路的故障类型;最后,以某实际输电线路为例进行验证,表明了所提方法的有效性。     

基于发电量-负荷平衡的风电系统可靠性预测方法研究

风能具有安全、可持续发展利用的特点,是应对化石能源枯竭以及火电、核电污染的新能源发电方式之一,但是自然风随机性较大,为风电系统安全运行和风能并网带来了挑战。可靠性预测是提高风电系统安全运行能力的有效方法,为此本文提出了一种基于风电系统风险和可靠性的预测分析方法,通过一组历史风力机发电和用电负荷数据,通过预测得到风电发电量-负荷的平衡关系;从发电量-负荷平衡的角度出发预测未来一年的负荷需求,最后通过实例进行了仿真,并将结果与风电场的实时数据进行了对比。仿真与实际数据对比的结果验证了该方法的有效性,表明本文提出的方法能够有效预测电力负荷需求,针对风电系统可靠性进行预测分析。     

基于长短期记忆网络的电网概率潮流计算及态势感知

随着可再生能源发电大量的并入电力系统各个地域,使电力系统发电的随机性、波动性日益变大,对电网潮流方向和大小都产生较大的影响。对此,提出了基于长短期记忆网络的电网概率潮流预估及态势感知。首先,基于风力发电、光伏发电、需求侧负荷、电动汽车充电、发电机组的概率模型;其次,基于NATAF方法将多种概率模型进行去相关标准正态分布变换;第三,建立了多方协调互补的成本最小的概率调度模型;第四,提出了长短期记忆网络的概率潮流求解方法;最后,以某实际电网为例,对所提算法进行验证比较,表明了所提方法的有效性。     

一种交直流混联系统有功优化方法研究

随着风电并网规模的不断扩大,为降低整个交直流系统的总功率损耗,需适应风电场出力的变化以实现对风电的消纳。为此,对含风电场和柔性直流输电的交直流混联系统展开研究,提出了一种交直流混联系统有功优化方法,通过建立相应的交直流混联系统有功优化模型,以交直流系统的总网损最小作为目标函数,并对其进行约束,优化含柔性直流输电的交直流系统功率输送效率。最后,以某18节点柔性直流输电交直流混联系统为算例对所提优化方法进行验证,结果表明所提优化方法不仅能够实现对风电的消纳,而且能够提高交直流系统运行的经济性。     

冲击负荷的超短期区间预测方法及其应用

广东电网中部分220 kV站点负荷冲击特性强,存在短时大幅波动且预测困难的特点,严重影响了实时市场出清过程中断面安全校核的准确性,进而影响了出清结果执行过程中的安全性.提出了一种适用于冲击负荷站点的超短期区间负荷预测方法,该方法采用区间信息覆盖冲击负荷波动范围,且具备过滤极短时尖峰、降低预测区间结果保守度的能力,基于广东电网实测数据的算例分析,表明该方法对冲击负荷预测效果较好,可以有效提高实时市场出清对关联断面的调控效果.