基于动态分时电价的含电动汽车电网无功优化策略

电动汽车大规模无序充电会导致电压下降、网损增加、变压器寿命下降等问题,传统无功补偿设备往往灵活性较差,不能主动适应电动汽车带来的随机性、波动性.因此,提出了一种基于动态分时电价的含电动汽车电网无功优化策略,该策略首先根据预测无功负荷值制定动态分时电价,结合消费者心理学原理量化车主对电价刺激的响应,通过改变充电装置的运行...     

考虑惯量中心频率偏移的自编码器暂态稳定评估

针对传统深度学习方法评估电力系统暂态稳定时没有考虑电力系统物理特性的问题,提出一种考虑系统惯量中心频率偏移量的电力系统暂态稳定评估方法.通过计算电力系统故障后的惯量中心频率偏移量,将样本进行分类,分别用堆叠稀疏自编码器进行训练.当系统网架结构发生改变时,采用迁移成分分析法结合惯量中心频率偏移量对分类器进行更新.通过新英...     

基于多智能体深度确定策略梯度算法的有功-无功协调调度模型

实现有功-无功协调调度是促成"未来一体化大电网调控系统"建设中的关键一环.为解决调度中存在反复调节、难以协调冲突等问题,采用多智能体技术,智能组织多种有功调控资源和无功调控资源,建立电网有功-无功协调调度模型;为解决电力系统环境在多智能体探索过程中出现的不稳定问题,采用多智能体深度确定策略梯度算法,设计适用于有功-无功协调调度模型的电力系统多智能体环境,构造智能体状态、动作和奖励函数.通过算例仿真和对比分析,验证所提模型及算法的有效性.     

基于相空间重构和长短期记忆算法的电力系统无功负荷预测模型

为了优化无功控制策略,改善电压质量,减小网损,针对无功负荷的随机性与非线性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆神经网络的无功负荷预测模型。利用C-C 法确定最优重构维数和延迟时间;通过计算最大Lyapunov指数说明无功负荷的混沌性;利用相空间重构技术将无功序列映射到高维空间,在高维空间利用长短期记忆神经网络进行预测;最后以海南省某地区的有功及无功负荷数据为例,通过Kolmogorov熵证实无功负荷的混沌程度大于有功负荷的混沌程度,算例验证了该方法的可行性,能提高无功负荷预测结果的准确度,有利于对电力系统无功进行更合理的调配和控制。