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1.
计及短路电流限制的输电网双层扩展规划模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在传统输电网规划中考虑限流措施的优化配置,建立计及短路电流限制的输电网双层扩展规划模型。上层规划模型以输电线路投资和限流电抗器配置投资总成本最小为目标,下层规划模型在上层规划模型得出的线路方案下以限流电抗器优化配置投资最小为目标,上下层交互影响作用,最终由上层规划模型给出满足短路电流水平要求的总体规划方案,包括输电线路建设方案和限流电抗器配置方案。将遗传算法和粒子群算法相结合求解所建立的输电网双层扩展规划模型,并通过18节点算例及其扩展算例验证了该模型和算法的有效性。  相似文献   
2.
为深入研究考虑线路开断限流的输电网限流的输电网扩散规划情况,将线路开断措施引入到输电网规划中,建立了考虑线路开断限流的输电网双层扩展规划模型,上层规划以输电网全寿命周期总投资成本最小为目标,下层规划在上层规划得出的方案下以开断线路条数最小为目标,上下层交互作用,最终得出满足系统短路电流约束的规划方案,并采用遗传算法和离散粒子群算法结合的混合算法求解所建模型。最后通过Garver6节点算例验证了所提模型和算法的合理性和有效性。  相似文献   
3.
长期负荷预测是电网规划及电力市场中长期交易的基础。针对长期负荷受多维因素驱动、不确定性强的特点,提出了非参数组合回归的长期负荷概率预测模型。通过Granger因果分析对驱动负荷长期发展的多维变量进行初步筛选;为提高预测精度,基于逐步平均组合将筛选后的变量集进行非参数组合回归建模,在实现最优组合模型的同时综合各变量对长期负荷的动态驱动;基于随机变化率对最优组合模型包含的多维变量进行不确定性建模,并应用于长期负荷概率预测,获得长期负荷10%、50%、90%分位点值。算例分析结果表明,非参数组合回归模型不仅精度较高,且结合多维变量不确定性建模能实现长期负荷概率预测。  相似文献   
4.
基于混沌粒子群—高斯过程回归的饱和负荷概率预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
饱和负荷预测能有效预估区域电网的发展方向和最终规模,为电网规划及电力市场中长期交易提供指导。针对饱和负荷预测不确定性强、时间跨度大的特点,文中采用基于高斯过程回归(GPR)的概率预测模型进行饱和负荷预测,并通过改进混沌粒子群算法(MCPSO)实现以和方差(SSE)最小为目标的模型超参数优化求解;在综合考虑饱和负荷影响因素随机性的基础上,建立了改进混沌粒子群—高斯过程回归(MCPSO-GPR)饱和负荷预测模型,并在多情景下利用上述模型进行饱和负荷预测,同时结合饱和判据得到多情景下饱和负荷的规模和时间。算例分析表明,所述模型不仅具有较高的预测精度,而且可增强预测的弹性。  相似文献   
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