考虑风电非线性相关性的配电网概率潮流研究

风电之间具有非线性相关的特性,研究其对配电网概率潮流的影响,对提高系统的安全性、可靠性和经济性具有重要意义。提出一种考虑风电之间非线性相关性的配电网概率潮流计算方法,该方法基于经验Copula函数生成风电功率样本,与常规的基于高斯分布、t-分布等概率分布函数的方法相比,基于经验分布函数可以较好地反映风电功率的随机特性。建立含风电的配电网潮流模型,介绍PQ节点、PV节点以及PQ(U)节点的处理方法,并采用前推回代法进行解算。最后,将所提方法应用于纯辐射型配网和弱环型配网概率潮流计算中,对比分析不考虑风电相关性、考虑线性相关性以及考虑非线性相关性的结果。对比结果表明,考虑非线性相关性的结果与实际情况更为接近,可为电力系统运行调度提供更为准确的参考信息。     

兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化

高比例可再生能源发电并网给电力系统调峰带来了较大压力,应用储能辅助调峰是解决系统调峰问题的有效途径,但现阶段储能的高成本限制了其规模化应用。为充分发挥有限储能的调峰作用,降低储能调峰的容量需求,文中提出一种储能与正常调峰、深度调峰、投油调峰和启停调峰等常规手段优化组合调峰的实用方法。分别建立基于年调峰不足概率的技术性指标和基于年调峰费用的经济性指标的计算模型,构建组合调峰方案的技术性指标曲面和经济性指标曲面,将两个曲面交线处的组合调峰方案作为不同可再生能源渗透水平下电力系统的组合调峰优化方案。最后,以含风电、光伏发电的区域型系统和规划的全国系统为例,制定和分析了不同可再生能源渗透率下系统的组合调峰优化方案。     

面向新能源并网的电力系统鲁棒调度模式

为了应对大规模新能源并网下电力系统的多种随机因素,提出了一种基于"鲁棒调度计划"+"鲁棒运行区域"的多时间尺度滚动调度模式。首先,在分析传统多时间尺度调度模式存在问题的基础上,提出了一种改进的多时间尺度鲁棒调度模式。然后,阐述了鲁棒调度的基本实施过程,通过算例对实施过程进行模拟,并与传统调度模式进行对比说明了所提模式的优越性。最后,对实现多时间尺度鲁棒调度模式的关键技术进行探讨,为面向新能源并网的电力系统调度提供参考思路。     

机组组合问题的模型及算法综述

机组组合问题是电力系统优化运行的重要组成部分。在总结传统的机组组合数学模型及经典求解方法的基础上,深入分析了近年来考虑环保、安全、市场及随机性等因素的机组组合模型的特点和意义,详细评述了智能类(如优先顺序法)、数学规划类(如分枝定界、动态规划)、元启发类(如遗传算法、粒子群算法)等各种求解方法的原理、所取得的研究成果及不足之处,介绍了近年来出现的如整数辨识、社会演化、邻域搜索及模式搜索等求解方法的特点,并总结了现有较具代表性的混合整数规划数学软件GAMS和CPLEX的优缺点。最后,探讨了未来适应于智能电网的机组组合的发展方向,提出了机组组合尚需研究和解决问题,希望能为机组组合问题的研究者提供参考。     

基于诱导有序加权平均算子的最优组合短期负荷预测

为提高预测精度,弥补现有组合预测方法中单项预测方法在各预测点的加权系数恒定等不足,提出了一种新的组合预测方法——基于诱导有序加权平均算子（induced ordered weighted averaging operator,IOWA）的短期负荷最优组合预测方法。该方法针对同一预测方法在不同时刻的预测效果不同,按照各单...     

元认知理论在倒闸操作模拟培训中的应用

介绍了具有知识性、过程性、调节性的元认知理论,分析了它对实现操作票模拟培训的实际指导意义.结合上安电厂开发的操作票自动生成系统,运用元认知理论设计实现了具有良好通用性的操作票模拟培训系统.在该培训系统中,以人机交互为主要模式,在运行人员对仿真图中的电气设备进行操作过程中,系统会对运行人员的每一步操作进行监控,并根据其正误给出相应的调节指导建议,使运行人员在模拟操作过程中逐步提高自己的操作元认知水平,完善专业知识,优化操作策略.实际应用表明,该培训系统可以很好地满足运行人员的自我培训和技能考核的需要.     

满足充裕性指标的电力系统可接纳风电容量评估

立足于风电功率的统计特性,提出一种计及充裕性指标的系统接纳风电能力的评估方法.该方法基于历史的运行数据进行统计,通过模拟计算不同风电容量、储能容量下系统的调峰不足概率、调峰不足期望、发电不足概率以及发电不足期望4种充裕性指标,评估满足给定充裕性水平下的系统可接纳风电的容量.此外,提出一种含风、储系统的综合净负荷以及调峰需求的实用计算方法,基于双线性插值理论,建立了充裕性水平、可接纳风电容量、储能容量的函数关系,为风电容量、储能容量的规划设计提供了参考依据.最后,以实际电网接纳风电能力评估为例,对比了不含储能、含不同储能容量等多种情景下的风电接纳能力,对所提方法进行了分析和说明.     

粗糙集法解多环境因素影响的母线负荷预测问题

母线负荷的环境因素众多且影响关系复杂,综合考虑所有属性会引入无关随机信息,降低预测精度。为此,提出了考虑多环境因素的母线负荷预测粗糙集(rough set,RS)方法,采用快速属性约简算法(fast attribute reduction algorithm,FARA)确定对母线负荷影响较大的条件属性;基于概率规则导出决策规则集;通过距离度量法匹配规则,从而实现母线负荷预测。将所提方法应用于预测广西某地区电网220 kV母线有功负荷,结果表明该方法能从母线负荷预测的历史数据样本挖掘出有益预测规则,具有较高的预测精度。     

双馈风力发电机空载并网运行控制建模与仿真研究

针对双馈风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)空载运行和并网运行特点,采用一种"空载—并网"两阶段控制的方案,从而实现"空载"和"并网"2个工作状态的平滑转移。基于Matlab/Simulink平台,分别搭建了双馈风力发电机空载运行和并网运行的模型,给出了基于定子磁场定向矢量控制技术的空载和并网运行控制的详细仿真模型和具体参数,为研究双馈风力发电机并网控制技术提供重要的基础信息和平台。提出了一套较为完整的双馈风力发电机空载并网的仿真实验方案,通过该实验方案,可得到较为全面反映控制策略性能的实验结果,依据此可对并网控制策略的性能进行检验。最后,通过空载运行、并网瞬间的过渡过程以及并网后的最大功率追踪(maximum power point tracking,MPPT)等仿真结果验证了本文所提控制方案以及建立的仿真模型的有效性。     

基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究

针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.