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随着主动配电网的不断成熟,科学地对它的供电能力进行灵活的实时评估,找到并突破供电瓶颈,才能兼顾配电网运行的经济性、可靠性以及安全性。针对分布式电源出力的不确定性以及电网负荷周期性变化特点,提出了一种主动配电网供电能力实时评估方法。考虑了配电网中多种分布式电源接入的情况,利用预测技术得到未来时刻的负荷及分布式电源的出力,以配电网能够承担的最大负荷为目标函数,以系统的安全运行要求为约束条件,建立了数学模型。该模型不仅能够对未来一段时间内配电网的供电能力和供电裕度进行实时评估,还能够给出限制系统供电能力的供电瓶颈序列,从而使调度人员能够根据评估结果提前采取相应措施以保证电网运行的安全性和可靠性,并针对具体的瓶颈设备进行改造,提高系统的供电能力。 相似文献
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针对高维负荷曲线的聚类问题,提出一种基于改进谱多流形聚类的负荷曲线聚类方法,该方法包括典型日负荷曲线提取、负荷曲线聚类和聚类效果评价3个步骤。首先提取用户负荷特性指标,结合非参数核密度估计方法计算提取用户典型日负荷曲线。在改进谱多流形聚类算法中,引入时间翘曲距离度量曲线相似性,并用高斯核函数计算局部相似性,基于此构建相似性矩阵并聚类。聚类后采用多种聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性和运算时间3个角度对聚类结果和算法性能进行评价。采用某地区若干用户的负荷数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出的典型日负荷曲线提取方法和改进谱多流形聚类算法的合理性和优越性。 相似文献
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随着风力发电技术的发展,风电已成为最主要的新能源发电方式.但因风的随机性造成的风场输出功率的随机波动,电网将面对备用容量增多、调度难度增大以及风电场弃风等问题.解决上述问题的有效途径之一就是对风电场输出功率进行准确预测.针对风电场功率时间序列的非线性和非平稳性,分别将EMD和EEMD方法与时间序列的方法相结合应用于风电场功率预测中,提出基于EMD - ARMA和EEMD-ARMA的风功率预测方法.采用某风电场的实际功率数据进行分析预测,预测结果验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
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基于PSO-GA混合算法的配电变压器检修优化 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前流行的状态检修的概念,通过分析比较,确定了基于风险的配电网检修优化方法;并根据配电变压器历史故障概率数据通过威布尔分布拟合配电变压器的故障概率,并采用等效役龄对故障概率进行修正;计及设备检修时的检修风险和故障风险后,建立了以电网运行风险最小为目标的配电变压器检修优化模型;最后提出了一种以粒子群优化算法为主、遗传算法为辅的混合优化算法求解模型。该模型既能够降低搜索到局部最优解的概率,又能保证全局最优解的精度。算例验证表明了该方法的有效性。 相似文献
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将模块化多电平变流器(MMC)技术和统一电能质量调节器(UPQC)相结合,为将UPQC应用于高电压、大容量的场合提供了可能,为电能质量问题的集中解决提供了新的思路。研究MMC型UPQC具有重要的技术意义和市场价值。首先分析基于MMC的UPQC工作原理,对其关键参数进行分析设计,针对UPQC并联侧和串联侧MMC变流器的电能质量补偿功能提出相应的控制策略。PSCAD/EMTDC下的仿真结果证明了参数设计的正确性和控制策略的有效性。进而研制一套4MV·A/10kV的MMC型UPQC工程实验装置,开展现场实验并进行分析,实验结果表明MMC型的UPQC能够实现多种电能质量的综合补偿。 相似文献
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充分挖掘聚合对象的需求响应(demand response,DR),合理聚合响应能力高、违约率低的优质用户,是负荷聚合商(load aggregator,LA)保障收益、降低风险、提高市场竞争力的有效途径。首先根据居民用户负荷的用电特性将负荷分类,并建立相应的响应模型;其次,以居民用户24个时段响应潜力值构成的需求响应潜力向量作为自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络算法的输入向量进行训练学习,得到居民用户的响应类型及响应等级的分类;再次,计及响应过程中用户响应违约的概率,建立了考虑风险的LA用户优化聚合模型;最后,通过算例分析验证了模型的正确性和有效性。 相似文献