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合理配置风光储容量是实现新能源高效利用与负荷稳定运行的基础。针对“双碳”目标下 要构建以新能源为主体的新型电力系统的目标,提出了一种基于机组出力特征解析的风光储联合规划方法。首先,通过分析电力系统源-荷长时间尺度运行特性,揭示源-荷的一般运行规律,建立了机组时序出力比模型,解析机组出力特征;其次,进一步构建了基于机组出力特征解析的风光储联合规划模型,科学配置高比例新能源接入电力系统背景下的风光储容量;再次,设计了针对规划结果优劣性的源-储容量配比综合评价体系,从电力平衡、新能源消纳、碳减排3个方面对规划结果进行了综合评价;最后,以某大区电网为例进行了仿真。结果表明,所建模型能够基于对机组出力特征的解析配置出合理的风光储容量。 相似文献
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结合风电机组的结构和并网原理,对直驱风电机组提出了"卸荷电路+无功补偿"的低电压穿越改进控制方法,对双馈风电机组采用了DC-Chopper和SDBR(series dynamic braking resistor)代替Crowbar的低电压穿越改进控制方法。以PSCAD为平台分别构建了具备低电压穿越能力的直驱风电机组和双馈风电机组的并网仿真模型;结合风电并网技术规程,采用电压跌落器仿真验证了直驱、双馈风电机组在电网电压跌落下的低电压穿越能力。参照新疆达坂城实际风电场群接入系统方案,构建了包含具备低电压穿越能力的直驱、双馈风电机组的集群风电场仿真算例,研究了风电场送出线故障、集群风电场送出线电压跌落、系统线路电压跌落时风电场群故障穿越特性。仿真结果表明:集群接入风电场送出线电压跌落会影响相邻风电场及系统的电压和频率,故障结束后整个风电接入系统可以在风电接入技术规程要求的时间内恢复至稳态运行状态。研究成果有助于分析风电大规模集群接入系统的运行特性,提高电力系统对风电的接纳能力。 相似文献
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技术的进步推动了电力大数据的发展,针对电力行业的数据挖掘研究成为当下的热点.针对传统的支持向量机(SVM)在处理大数据时存在耗费时间较长、识别效果不佳的问题,引入次梯度下降算法对支持向量机进行训练,旨在降低训练样本数目的大小对支持向量机训练时间的影响.同时借助Hadoop平台处理大数据的优势,通过构建电力负荷特性指标对原始数据降维,在MapReduce框架下随机构建多个分类器,基于投票机制划分样本类别,构建分类指标对结果进行评价.算例部分分别对比了训练样本数目的大小对分类效果的影响以及四种机器学习算法在处理电力大数据时的性能优劣,结果表明本文所用方法在电力大数据领域具有很好的分类识别效果. 相似文献
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