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越来越多的电动汽车(EV)保有量将对现有的居民微电网及配电网络(PDN)构成潜在威胁,大规模的电动汽车充电负荷将影响配电网的运行。采用K-means和长短期记忆神经网络(LSTM)算法,提出了一种大规模电动汽车充电负荷的日负荷曲线预测方法。为突出未来电动汽车数量的不确定性,将根据不同的电动汽车增长模型预测电动汽车的数量。考虑到大规模的电动汽车充电负载,系统的方法包括电动汽车充电配置文件和未来的电动汽车保有量可以预估未来电动汽车充电负载。该方法在湖北省的实证分析中得到了验证。仿真结果表明,预计在2025年电动汽车充电负荷的最大值将出现在18:00,达到938.66 MW,比现有负荷峰值提升2.01%。 相似文献
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电压暂降会显著影响工业园区重要敏感负荷的经济运行,是现代制造业面临的主要电能质量问题。将构网型储能逆变器应用于含储能电池的工业园区中,根据工业园区并网点电压暂降深度的差异,提出了一套基于构网型储能逆变器的电压暂降分级治理策略。当电压暂降深度较低时,利用构网型储能逆变器的电压支撑能力降低或者消除电压暂降的影响;当电压暂降深度较高时,依靠构网型储能逆变器的孤岛运行能力维持负荷的正常运行,从而实现了对工业园区电压暂降的治理。最后搭建仿真模型进行验证,结果表明,构网型储能逆变器控制方案在相同工况下可以有效降低电压暂降深度,实现电压跌落的补偿。 相似文献
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