基于深度学习的配网运维技术改进研究

为提高配网运维故障识别的准确率,结合变分模态分量(Variational Mode Decomposition, VMD)与信息熵,提出一种E-VMD配网运维故障信号特征提取方法;通过改进残差神经网络(ResNet)模型残差模块,设计了一种改进的ResNet模型;将E-VMD配网运维故障信号特征输入改进的ResNet模型中,实现配网运维故障的准确识别。仿真结果表明,所提方法可准确识别配网运维的单相接地、两相短路、三相短路故障,平均识别准确率达到100%,平均精确率为99.59%,平均召回率为100%,平均F1值为99.88%。相较于KNN模型和SVM模型,所提方法在各项性能指标上表现优异的性能,且具有良好的抗噪性能。     

基于博弈论的"源-网-荷"多主体利益协调互动的ADN分层规划

针对开放电力市场环境下存在的多主体利益博弈规划问题,提出一种基于博弈论的"源—网—荷"多主体利益协调互动的主动配电网(ADN)分层规划模型,结合迭代搜索法和改进的粒子群算法来对模型进行求解.模型上层从规划层面上考虑源、网、荷三方各自的决策,以每一个利益主体效益在博弈模式中达到均衡为目标;下层从主动管理层面考虑分布式电源(DG)削减和有载调压变压器(OLTC)调节等策略,以DG年切除量期望值最小为目标.在上层中运用迭代搜索算法搜索多方均衡解,在上层中的每一方主体决策寻优过程以及下层决策寻优过程中运用改进的粒子群算法.通过改进的IEEE 33节点算例,验证所提模型的可行性,为电力市场开放环境下存在多决策主体利益博弈的ADN规划问题提出思路和建议.     

计及风光储与充电站的主动配电网双层协同规划

分布式电源与电动汽车充电站的大量接入已对配电网的经济性、电压质量等产生了重要影响。基于这个背景,本文对电动汽车的充电需求进行了分析,以规划总成本最低、节点电压质量最优为目标,提出了一种计及风光资源、储能以及充电站的主动配电网双层协同规划模型,采用改进的NSGA-II算法进行求解。通过改进的IEEE-33节点算例进行仿真,将不同规划方法所得到的规划方案结果进行对比,验证了所提模型的有效性。本文的研究可为含有分布式电源与充电站的主动配电网协同规划提供新思路。     

考虑分布式储能与电动汽车充电网络的配电网多目标规划

电动汽车和风光储技术的快速发展对配电网规划起到关键作用.首先基于车配电池组的需量来分析充电需求,并通过充电站截获的交通流量将电动汽车负荷功率计入网络中,提出一种考虑储能优化策略的配电网多目标规划模型.该模型以规划成本最小、配电网电压水平最优、交通网络满意度最佳来构造多目标函数,对风光储及充电站相关设备布点定容,并采用嵌入NDX交叉算子的改进NSGA-II算法进行求解.最后以耦合了交通网络的33节点配电系统为例,对所研究的模型和方法进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法能有效改善配网规划相关指标,提升规划综合效益.     

整县光伏配电网光伏项目管理流程优化研究

<正>随着我国经济水平的提升，电力的需求也在急速增长，供电压力日益增大。光伏作为有效利用太阳能资源的重要载体，具有环保清洁、易于被消纳等优点，且分布式光伏不需建立配电站，输送电成本和安装成本较低，经济效益较好，是未来国内光伏市场应用的重要领域。