基于BP神经网络的配电网项目建设效果后评价方法

针对配电网项目的建设效果,建立了一套科学完备的后评价指标体系;基于BP人工神经网络,建立了具有L个隐含层节点、3层网络的配电网项目建设效果后评价模型,以配电网建设成效指标数据为样本作为输入即可得到建设效果的评价结果.以某省县域配电网为例,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练与检验,结果表明所建立的BP神经网络模型对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;应用该模型测试样本得出的评价结果与模糊综合评价结果基本一致,表明所述方法是准确与可行的.     

基于供电分区的中高压配电网综合评价策略

传统的配电网规划综合评价方法缺乏对配电网不同区域特点的考虑,基于供电分区并结合中高压配电网规划特点建立了一套综合评估指标体系。在指标优化方面,根据传统灰色关联方法提出了通过核心指标来简化灰色关联度的计算过程,同时考虑到单独使用灰色关联理论会不利于指标间的相互独立性。因而综合应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)与灰色关联分析方法进行指标筛选,实现了指标优化与去冗余。引入层次分析法对熵权法的权重计算方法进行修改,使其权重更加合理。此外以最小距离和来设计目标函数,并利用拉格朗日函数从由k(k≥2)种方法计算得到的权重中得到最优权重。以河南省某市2015年和2016年配电网规划的历史数据为例进行综合评估,表明该评价体系与方法能够合理地评估配电网整体发展水平,并找出薄弱环节,为配电网的规划、建设提供参考依据。     

考虑光伏不确定性的安全约束机组组合

基于区间估计理论,提出一种求解考虑光伏出力不确定性的安全约束机组组合(SCUC)方法。对于系统预测误差的不确定性模型,允许所做决策在一定程度上不满足模型约束条件,采用置信度控制不满足约束的风险,并考虑不确定性的极限情况。利用Benders分解算法,将不确定SCUC模型分解为无SCUC和考虑SCUC的线路潮流检测问题,形成适合于混合整数规划问题的主问题和子问题求解的计算方法 ,从经济性和安全性角度实现对考虑光伏不确定性的SCUC问题的优化。以光伏并网的WSCC 9节点、3机组系统为研究对象,在MATLAB编程环境中调用优化软件包CPLEX对混合整数规划问题模型进行求解,结果表明该方法可以简单、高效地解决含光伏及负荷预测误差不确定性的SCUC问题。     

计及电动汽车的微电网经济调度方法

针对电动汽车接入后微电网的节能减排发电调度问题,提出了结合电动汽车有序充放电控制的微电网多目标经济调度方案。分析电动汽车的行驶特性,建立基于峰谷分时电价的有序充放电负荷模型。以微网发电成本和环境效益的综合最优为目标函数,采用改进遗传算法,根据实时负荷供电需求,动态确定各可控分布式电源出力大小。在Matlab平台上以一个包含风、光、柴油发电机、微型燃气轮机、燃料电池以及电动汽车的小型微电网系统为例进行仿真。仿真结果表明:所提调度方法通过合理引导电动汽车的有序充放电,减少了负荷高峰时段微电网各发电单元的供电负担,以尽量低的发电成本实现良好的环境效益,验证了该优化调度方案的可行性和有效性。     

基于主成分分析及系统聚类的县域电网综合评价方法

对多个县域电网进行统筹优化建设时,县域电网评价体系会直接影响建设方案的制定。传统电网评价体系常常表现为细致度不够、主观性较大,因而现实指导性不强。因此,建立了一套县域电网评价体系,该评价体系利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)进行微观剖析,应用系统聚类分析(Hierarchical cluster analysis,HCA)实现宏观引导。其中,通过主成分分析实现对多元评价指标进行降维、去相关性处理,对各评价指标赋予不含主观因素的主成分权重,从而建立县域电网综合评价体系,并得出能反映县域电网在安全性、经济性、可靠性、适应性、优质性这五个性质上优劣程度的分数及排名。再利用系统聚类分析法对这些得分逐性逐层地进行聚类,以不同层面的系统聚类结果回溯定位于与之相应的由主成分分析法得出的排名,从而对县域电网不同指标模块的薄弱所在聚类研究,并结合当地县域负荷及经济发展情况制定相应的发展路径。应用结果表明,将主成分分析法及系统聚类分析法有机结合来对县域电网进行综合评价是切实有效的。     

基于改进和声算法的配电网风电机组选址定容方法

本文在考虑配电网风机规划时,量化风电的环境效益以突出风电减排效益,建立了考虑风电环境效益的风电并入配电网规划模型,分析风电并网引起的配网成本效益变化,并以配电网风电净收益最大为目标函数,之后,本文提出结合差分进化算法与和声算法进行模型求解,改进和声算法中搜索方向性不定的缺点。算例中通过与未考虑风电环境效益的规划方案进行对比,得到量化环境效益能提高风电在配网中渗透率的结论,通过与基本和声算法的对比,可知改进和声算法收敛性较好。