基于混合Copula优化算法的风速预测方法研究

针对风电场中各风电机组风速之间存在的复杂时空相关性问题,提出一种基于混合Copula优化算法的风电场风速预测方法。该方法首先分析单一Copula函数拟合优度检验,选取合适Copula函数进行组合;其次,构建混合Copula函数模型对风电场内多风电机组风速相关性进行分析;最后应用最大期望（EM）算法求解模型相关系数并完成风速预测。结合优化算法,改进Copula函数能很好地解决风速相关性问题,为获取准确风速预测值奠定基础。以中国某地区风电场风电机组实测风速数据为例对所提方法进行验证,实验结果表明该模型可在准确分析风速相关性的基础上提高风速预测准确性。     

基于Copula函数流域防洪分析

采用Copula函数的基本理论和方法构建了边缘分布为P-Ⅲ型的联合分布,描述分析了潮位和降雨二者频率组合后确定流域防洪标准的合理性,为流域防洪分析提供了一种新方法。算例结果表明,在给定某一频率的潮位下,有多种频率的降雨进行组合,且概率随频率的增加而减小。     

基于Copula理论的风电功率条件预测误差短期概率分布估计

风电功率预测分析是降低风电不确定性对电力系统影响的重要手段。文章提出了基于Copula理论的风电功率预测不确定性研究方法,从风电功率实际值和预测值的相关性入手,采用Copula理论对风电功率实际值和预测值的相依关系进行分析,在某一预测值的条件下,计算风电功率实际值的条件概率分布,进而转移到误差的条件概率分析当中,之后再将误差的分布估计转换为风电功率预测的不确定性估计。以东北地区某风电场的实测数据和预测数据进行实例分析,通过评价指标验证了该方法的有效性。     

基于多元Copula函数的光-火-氢多晶硅园区优化配置

针对多晶硅园区的供能特点和低碳需求,引入光伏制氢,优化传统多晶硅园区能源系统。利用多元Copula函数表征“光-电-氢”源荷相关性,结合系统各耦合环节及生产流程,构建光-火-氢多晶硅园区双层优化配置模型。上层是以园区设备投运成本最优为目标的规划模型,下层是以系统综合运行成本最低为目标的低碳调度模型,通过迭代,确定设备最优容量。以新疆某多晶硅园区为算例,验证了配置结果的有效性,可为多晶硅园区的低碳改造及经济运行提供理论支撑。     

基于ADMM的风场两级分布式无功优化方法

由于风机的无功耗变,电网电压稳定性随着风力渗透的增加而降低.针对风电场接入的配电网系统无功优化调度问题,本文提出了一种基于ADMM算法的两级无功优化调度方法.与现有的无功优化控制方法相比,该方法采用两阶段优化结构实现分布式无功优化调度.此外,在分区概念下,不需要一致性协议来解决优化问题.该方法在控制设计中也考虑了各个风...     

基于Copula函数的河南省干旱特征分析

基于河南省及周边26个站点降水资料,采用降水距平百分率识别干旱事件,统计了干旱历时和干旱烈度两个干旱特征变量,利用四种Copula函数建立了干旱历时和干旱烈度的联合分布,选取拟合度最优的Copula函数,通过空间插值法得到河南省干旱联合重现期空间分布,分析了干旱重现期的空间分布特征。结果表明,干旱联合重现期低值(干旱风险高)区在河南省南部,如南阳、信阳一带;干旱联合重现期高值(干旱风险低)区分布在河南省西部,如三门峡、栾川等地区。     

基于Copula函数的渡槽并联体系地震易损性分析

鉴于渡槽结构易损性分析的关键是建立排架、橡胶支座等构件的联合概率分布函数,采用准确描述构件地震需求相关性的Copula函数方法,简化了系统联合分布函数的建立过程.在排架、橡胶支座地震易损性分析的基础上,通过Copula函数建立了并联体系下渡槽地震易损性曲线.结果 表明,排架与橡胶支座间相关系数大于0.9,说明渡槽构件间...     

基于Copula函数的柘林水库设计洪水频率分析

针对传统设计洪水频率分析采用单变量方法且不考虑变量间相关关系的问题,以江西省柘林水库坝址洪水为研究对象,采用Frank Copula函数构建洪峰与5d洪量的二元联合分布,并引入联合重现期的概念。结果表明,柘林水库坝址洪水主要受洪峰和洪量控制,峰量间存在良好的相关性;两变量方法推求的峰量联合设计值均大于单变量方法,各特征量的重现期均高于设计标准。可见Copula函数拟合度较高,计算所得频率设计值更符合洪水事件的内在规律以及工程实际要求,且同时可得不同情况下的峰量设计值组合,在水文领域具有广阔的应用前景。     

Copula函数在漳河上游联合干旱特征分析中的应用

为综合描述漳河上游干旱事件,选取月降水数据计算标准化降水指数,应用游程理论识别干旱历时和干旱强度两种干旱特征变量,并采用Copula函数构建两种干旱特征变量间的联合分布,探究干旱特征的时空分布。结果表明,漳河上游2001～2020年发生频率最高干旱事件为3个月历时干旱,干旱强度范围为2.24～4.92;干旱历时和干旱强度间存在强正相关性,Frank Copula函数为二者最优联合分布;干旱特征联合重现期范围为18.56～23.94年,在漳河上游西北和东南流域表现2个干旱高风险区,同现重现期范围为22.25～31.94年,在西北、东北和东南流域表现3个干旱高风险区。联合分布综合分析了干旱事件,可为全面评估旱情提供科学参考。     

Copula函数和AR模型在洪水随机模拟中的应用

应用Copula函数构造了洪峰与历时的联合分布及非平稳自回归模型模拟截口序列,基于联合随机抽样方法进行大样本的洪水随机模拟并提出了一种新的洪水随机模拟方法.结果表明,该混合模型能较好地描述洪峰、历时的统计特性及相关关系,克服了传统模拟方法对历时描述较差的缺点.     

The application of hydrogen and photovoltaic for reactive power optimization

Hydrogen and photovoltaic (PV) are two typical new energies, which are important to sustainable development. Introducing hydrogen or PV into smart grid as distributed generation (DG) becomes a promising approach. These kinds of power generations will help the grid gather more energy and introduce new chances of grid management. In this paper, we will introduce an application of hydrogen and PV in reactive power control. PV is used for hydrogen harvest, and PV is variable and dependent on weather conditions compared with a conventional generator that produces a stable output. Photovoltaic hydrogen fuel cell (PV-${\text{H}}_2$-FC) is introduced as DG, which connects to the grid. Adding hydrogen-based DG would help improve the quality of supply power. A genetic algorithm for DG site selection supporting DG cost optimization is proposed. Reactive power optimization (RPO) is an important function in planning for the future and daily operations of the smart grid system. Implementation of reactive power optimization based on the historical solution matching is also proposed, it considers the PV-${\text{H}}_2$-FC features and grid historical data, which uses Cosine distance for similarity measurement. The proposed RPO algorithm has a great advantage in calculation speed compared with traditional algorithms. The historical load data with the highest similarity are extracted, and its historical RPO scheme is applied to simulate the current RPO scheme. Results show that this method could help to find out an RPO solution effectively. The proposed solution would provide processing purposes for power company information data and further explore the supporting role of information resources in grid operations, which has broad social benefits.     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是近10年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法,算法能成功的解决无功变量中的离散问题,避免常规数学优化方法的局部最优现象。本文阐述了简单遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。     

Fuzzy copula model for wind speed correlation and its application in wind curtailment evaluation

Wind parks always produce diverse percentages of their nominal power at the same time, leading to a concern about correlation between wind speeds. The assessments of wind speed correlation have been particularly focused on probabilistic modeling of aleatory uncertainty. However, poor historical data, imprecise parameter estimation and incomplete knowledge of wind speeds lead to another type of uncertainty, possibilistic uncertainty, which requires an explicit analysis. Therefore, a fuzzy copula model is firstly proposed to express the possibilistic uncertainty of wind speed correlation. The advantage of the proposed model is that the copula parameters can be interval numbers, triangular or trapezoidal fuzzy numbers based on the wind speed data and subjective judgment of decision makers. For estimating copula parameters, a complete decision rule and interval estimation method is developed based on cumulative probability and probability distributions of correlated wind speeds. The effectiveness of the proposed model is validated by the application in wind curtailment evaluation while a method is developed to evaluate and quantify wind curtailment in a hybrid power system involving different types of generation. The results demonstrate that the proposed model and method are capable of describing the possibilistic uncertainty and evaluating its effect on wind curtailment. Compared with previous research, the proposed model develops a new universal parameter estimation method and selection rule to provide more interval results, by calculating the membership function of copula parameters and wind curtailment. System planners and operators can apply the fuzzy results to various topics like reserve capacity evaluation or real-time dispatch depending on their level of risk tolerance.     

含分布式电源的基于区间仿射算术的电网动态无功优化

为了能够准确地描述分布式电源出力的不确定性和负荷波动性,延长控制设备使用寿命,降损节能,提出了一种含分布式电源的基于区间仿射算术的电网动态无功优化方法。用区间数表示每一时段负荷、分布式电源出力的波动情况,进行了基于区间仿射算术的潮流计算。以全天24个时段总网损最小和全网所有节点电压越限惩罚最小构成目标函数,增加了控制变量连续时段动作约束。将区间仿射算术和自适应粒子群(算法结合,进行静态无功优化,形成控制设备预动作表,并进行动态调整。最后,通过改进的IEEE 30节点系统进行案例分析,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于SVG的风电场无功补偿经济运行方法研究

针对双馈风机风电场无功功率平衡和电压稳定问题,由风电场母线电压控制点的电压偏差推算出风电场的无功功率需求,基于风机自身、输电线路、箱变等在内的风电场有功损耗最小的风电机组无功分配策略。根据风机和SVG无功补偿装置的无功补偿能力,考虑风机无功出力不足时,建立了基于风机与SVG协调无功控制方案。通过仿真和试验结果验证了该方案的可行性,与传统等无功容量比例分配相比,该方案能减小风电场网损、提高发电量,实现风电场的经济运行。     

基于功率调节的微电网互联与配电网协调优化控制

多微电网互联结构可实现多个微电网间的能量协调,并形成能源互补优势。文章针对多微电网中各分布式电源在天气变化影响下产生的出力不确定性问题,以提高微电网互联系统电压稳定性为目标,研究基于微电网互联结构的微电网间功率协调控制方法。研究单个微电网内分布式电源出力波动特性及其与微电网互联系统、配电网系统之间的能量协调与功率支撑需求特性,建立基于功率平衡控制的微电网间互联控制策略;研究微电网互联系统内各微电网控制系统平衡计算,建立微电网互联系统与配电网间能量交换的控制模型与控制策略。以三机九节点拓扑模型建立微电网互联系统及接入网协调控制模型和算法进行验证,仿真结果表明,文章所提出的微电网协调优化控制方法能够有效减小微电网波动以及对配电网的影响。     

基于改进蜜蜂进化型遗传算法的电力系统无功优化

文章采用改进蜜蜂进化型遗传算法求解电力系统无功优化问题,该算法引入了自适应调整选择算子的策略,使算法能及时开辟新的解空间,提高其搜索效率;引入了驱逐算子,增加了蜂群的生物多样性,提高了杂交效率,避免了算法过早收敛的问题。通过以IEEE-6节点和IEEE-30节点测试系统为例进行无功优化计算,并与其他优化算法进行了比较,结果表明了文章算法在求解电力系统无功优化问题的有效性,同时证明了该算法在收敛速度和优化效果上具有比其他优化算法更佳的性能。     

基于分布式发电的10kV电网无功优化关键算法的研究与实践

阐述了无功优化理论,介绍了无功优化的数学模型,提出了采用粒子群优化算法对含分布式发电的配电网进行无功优化的研究思路,并用算例进行仿真分析,得到了最终的优化方案。