基于非参数核密度估计法的光储系统容量优化配置

储能技术有助于缩减光伏功率输出的预测误差,并可以提高光伏预测输出作为电力系统调度参考的可靠性.为此,提出基于光伏功率预测误差分布,提出了一种光储系统容量配置方法.利用Markov链和持续法的组合预测模型实现了光伏功率超短期预测,依靠储能系统弥补实际光伏发电功率与预测功率的预测误差.根据非参数核密度估计法建立了光伏功率预测误差分布模型,由日最大绝对能量的累计分布函数给出储能系统的总体容量配置,实现储能系统的整体容量规划.通过对某20 MW(峰值)光伏电站实测数据仿真分析可知,在满足95％储能容量的日需求下,储能配置容量为9MWh.所提出的方法为光伏电站合理配置储能系统提供了理论依据,使光伏电站具备更好的可调可控能力.     

基于双向互补的储能系统控制策略及经济性分析

储能系统成本高、控制技术不成熟,制约了电池储能系统的大规模应用。在充分考虑电池储能系统经济性基础上,该文提出了基于双向互补的储能系统控制策略。由2组电池构成双向互补电池储能系统,通过雨流计数法计算电池充放电深度(depth of discharge,DoD),以表征电池循环寿命,并建立了双向互补储能系统充放电控制模型。基于国内某光-储联合电站实测数据,在储能系统不同充放电临界荷电状态限定范围内,对双向互补电池储能系统控制策略的经济性进行了仿真分析。仿真结果表明,与单储能系统控制策略相比,基于双向互补的电池储能系统控制策略可以有效提高电池储能系统的使用寿命,降低储能系统成本,具有良好的工程应用前景。     

用于变电站终端入侵检测的熵权融合定位算法

智能机器人、移动作业终端的应用加速了变电站的无人值守,需对此等各类设备进行统一网络管理和监控,尤其是对非法接入的终端要进行检测和甄别。由于无法排除非法终端伪造MAC地址信息的可能性,因此需以位置信息作为终端身份标识,从而实现对于非法终端的检测甄别。目前,对于机器人的定位方法主要有计算距离法与数据库匹配法。本文结合三角距离计算与数据库匹配法得出一种新的融合定位算法,依据信息论中信息熵的概念确定熵权,提高智能机器人定位准确度,提升对非法终端的检测能力。     

基于思维进化算法的风电功率预测研究

风电作为可再生能源,具有波动性、间歇性和随机性的特点,容易造成电力系统的不稳定。通过对风电功率进行预测,不仅可以保证电能质量,而且可以降低电力系统运行成本。传统的几种风电功率预测技术均存在一定的局限性。针对上述问题,提出一种基于思维进化算法的风电功率预测方法,并构建了预测模型。结合风电场风电实测数据进行仿真分析,结果表明所提出的方法可以有效可靠地进行风电功率预测,具有良好的工程应用前景。