采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度（Risk_α）,对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。     

优选状态数的MCMC算法在风电功率序列生成中的应用

传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法的状态数选择常依赖于人工经验,应用于风电功率序列建模时难以较好地同时模拟原始风电功率序列的概率分布特性和自相关特性。针对该问题,提出一种优选状态数的MCMC(OSN-MC)算法。首先给出MCMC方法状态数的选取范围,其次在该范围内以生成序列与原始序列的自相关函数的误差平方和最小为原则确定优选状态数,然后利用各状态对应功率范围内的累积分布函数抽样生成随机风电功率,提高优选状态数下生成风电功率序列对于原始序列分布特性的模拟精度。应用OSN-MC法和MCMC法对中国、美国和欧洲的12个风电场生成风电功率序列,并与原始实测序列进行特性比较,结果表明:OSN-MC法生成的风电功率序列对原始序列的分布特性和自相关特性的模拟效果均优于MCMC法所生成的风电功率序列。     

西宁北部电网750 kV输变电工程线路建设时序分析

通过对短路电流及重要断面输电能力仿真计算,综合比对西宁北部电网750 kV输变电工程线路建设时序对青海电网的影响,提出工程时序优化原则与最优时序建议,为电网建设、生产、运行等提供数据支撑。     

改进谱聚类与遗传算法相结合的电力时序曲线聚类方法

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果,提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点,合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程,避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题;采用遗传聚类优化算法对优选后的特征向量进行聚类划分,并将最终划分结果映射回原始数据。以UCI标准合成时间序列数据与美国区域电网运营商PJM提供的日负荷数据为例,对比分析现有常用聚类算法与所提算法测试结果的聚类有效性指标与形态特征。研究结果表明,所提算法分类效果显著,有较高的聚类质量和算法稳健性,具有工程应用前景。     

考虑电网特性的动态无功优化配置方法

提出一种考虑电网特性的、多准则动态无功优化配置方法。该方法在考虑电网拓扑结构和功率分布特性的基础上,以节点电压稳定的重要度指标,筛选出维持系统暂态电压稳定的重要节点;结合基于偏差量的节点电压稳定的薄弱度排序,快速确定补偿装置的候选安装点;利用改进轨迹灵敏度指标,分析补偿装置配置位置不同时,对多个关键故障的极限切除时间的提升效果和对全系统暂态电压稳定的改善效果的差异,选取最优安装点。最后,利用暂态电压稳定标准校验安装效果,确定最优容量,获得兼顾技术性与经济性的最优配置方案。所提方法通过IEEE 39节点算例进行了仿真验证。     

采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度（Risk_α）,对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。     

西宁北部电网运行特性及控制策略分析

根据青海电网2018年网架,对西宁北部电网运行特性进行仿真计算,同时分析西宁北部电网受电能力制约因素,制定相应断面控制策略,并提出提升断面受电能力的措施建议,为今后电网运行方式安排和电网规划等提供技术依据。     

330kV佐署电厂投运对景黄系统的影响分析

根据佐署电厂开机方式及稳控措施,对佐署电厂接入前后景黄系统受电断面受电能力进行对比分析,在故障方式下对电网的影响进行计算分析,并提出解决问题的措施建议。