基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法。通过对历史负荷特性进行分析和聚类,对全年日进行分类并指定日类型,避免日类型选择过于宽泛且缺乏针对性。同时采用Elastic Net方法对影响负荷预测的主导因素进行辨识和筛选。最后,在以上预测输入变量优化的基础上,建立神经网络预测模型。以广东省某市实际负荷为例,通过与其他方法对比,验证了所提方法在提高日负荷曲线预测精度方面的有效性。算例结果表明,所提模型适用期较长,无须反复训练,对短期负荷预测有较强的应用价值。     

大容量锂电池储能电站的等值仿真方法

随着大规模高比例新能源以及大容量直流的接入,系统灵活调节能力和安全稳定水平将会受到挑战.而大容量、集中式的电网侧锂电池储能电站对于提升上述问题具有积极意义.为便于进一步研究大规模锂电池储能电站接入电网的响应问题,提出了大容量锂电池储能电站的等值仿真方法.首先,从锂电池组建模、储能变流器和换流变压器参数设计、控制策略以及...     

缓解网络阻塞的储能规划优化方法

储能可通过"低充高放"缓解网络阻塞,解决电网建设困难和供电可靠要求之间的矛盾,但目前有关缓解网络阻塞的储能规划优化和对传统电网投资的合理替代方案的研究较少.为此提出了缓解网络阻塞的储能规划优化方法.首先采用分层分区原则对负荷中心网络断面进行划分;其次构建了综合考虑储能投资与维护成本、系统阻塞成本及储能充放电收益的储能规...     

基于新能源出力保证率轨迹灵敏度分析的储能配置方法

大规模新能源接入电网使得电源出力的不确定性超过了负荷需求的不确定性,电力系统概率潮流加大了运行部门的管理难度。针对这一问题,提出了一种基于新能源出力保证率轨迹灵敏度分析的储能配置方法。首先根据新能源出力的不确定性,建立了受考核元件的概率潮流越限方程。其次,以新能源出力保证率作为参数改变量,建立概率潮流的轨迹灵敏度分析模型。然后,提出了使得概率潮流不发生越限储能容量配置策略,针对轨迹灵敏度较小的元件相关节点,计算储能功率需求和储能能量需求。最后,在中国南方某地区实际电力系统进行了算例仿真,验证了所提方法的有效性。     

极端风况下风电场群电压协调控制策略

风速波动导致的风电机组有功功率波动是引发风电电压问题的根源,需要针对不同风况研究对应的电压控制策略。极端风况下风电场群运行状态变化巨大,而本地无功连续调节设备的闭环控制能力有限,故提出一种基于超短期风功率预测,能够分别对极端风况发生前、后的风电场群及附近地区电网电压进行预防控制和校正控制的电压协调控制策略;其优化算法能够将此非线性混合整数规划问题,通过考虑有功变化的无功-电压灵敏度方法,解耦成为一个包含混合整数线性规划和非线性代数方程组求解子问题的迭代过程。通过算例证明了传统闭环控制方法的局限性,以及本文策略在电压控制和均衡风电场内馈线电压方面的优越性,为解决极端风况的高电压脱网问题提供一种有效方法。     

基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法

提出了一种基于负荷特性聚类及Elastic Net分析的短期负荷预测方法。通过对历史负荷特性进行分析和聚类,对全年日进行分类并指定日类型,避免日类型选择过于宽泛且缺乏针对性。同时采用Elastic Net方法对影响负荷预测的主导因素进行辨识和筛选。最后,在以上预测输入变量优化的基础上,建立神经网络预测模型。以广东省某市实际负荷为例,通过与其他方法对比,验证了所提方法在提高日负荷曲线预测精度方面的有效性。算例结果表明,所提模型适用期较长,无须反复训练,对短期负荷预测有较强的应用价值。