基于马尔科夫理论的配电系统可靠性算法

针对配电自动化系统可靠性分析模型不完善的问题,提出了基于马尔科夫理论的配电系统可靠性算法。首先,通过量测变换状态估计提高数据的精确性。其次,基于马尔科夫链,建立配电终端设备元件状态转移图。然后,根据配电系统运行的历史数据样本,得到设备的马尔科夫状态转移概率矩阵。最后,利用状态转移概率矩阵和设备当前的运行状态,求得配电系统设备的可靠性参数。该算法求解过程简单、快速,适用于配电系统量测数据不齐全的实际工况,具有可操作性和实用性。     

考虑季节因素的电动汽车充电负荷建模与优化充电

不同季节的家用电动汽车充电负荷存在明显的差异,为精确分析电动汽车的接入对配电网的影响,通过分析用户的出行规律,建立了不同季节的电动汽车充电负荷模型。为减少电动汽车充电负荷对配电网带来的危害,建立了电动汽车充电的０G1整数规划模型,并给出了优化充电策略。最后以IEEE 33节点配电系统为例,分析了采用全年平均值和分季节参数的电动汽车充电负荷对配电网的影响,仿真结果验证了优化充电策略的有效性和考虑季节因素建模的必要性。