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提高风电出力的预测精度,可以减轻风电并网带来的不利影响。利用径向基函数神经网络（RBF）建立风电出力预测模型,并通过正交二乘算法（OLS）对RBF神经网络进行初步训练,以确定网络结构及隐含层各节点中心。在OLS算法训练的网络基础上引入蛙跳算法（SFLA）,进一步对隐含层基函数的宽度值进行优化以提高网络的泛化能力。实例预测表明,在相同的网络结构及隐含层中心下,基函数宽度值优化后的RBF神经网络模型预测精度得到了提升。 相似文献
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考虑到风速时间序列非平稳特性和时序关联难以建模的问题,提出一种基于变分模态分解和深度门控循环网络的风速短期预测模型。该模型首先使用变分模态分解非递归地将原始风速序列分解为预先设定层数的子分量,以期降低原始序列的不平稳度,使用深度门控网络分别对各子分量建模预测,最后叠加各分量的预测结果,得到风速的预测结果。实例研究表明所提模型能够有效地跟踪风速的变化,具有较高的短期预测精度。 相似文献
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提出了一种改进的动态规划法,以解决多约束条件下的启停机计划问题。该算法考虑了机组的启停约束和爬坡约束,并有效地避免了常规动态规划法的"维数灾"问题,计算精度高,计算速度快。使用Delphi7.0编程仿真,对一个10机系统进行试算,算例结果表明该算法是行之有效的。 相似文献
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无功对电力系统的经济、安全和可靠运行具有重要的作用,因此必须对无功的成本和价值进行分析,才能科学解决无功定价问题。鉴于有大量的文献对无功生产成本做了分析,该文从系统侧阐述了不同节点发电机发出或吸收的无功对系统电压和网损的影响,从而提出了基于网损灵敏度和无功灵敏度的分析方法,合理地说明了发电机无功对系统价值,并以算例进行说明。 相似文献
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为了合理评估专用工程对配电网的成本影响,需要分析深度回收机制下的接入费和使用费。专用供电工程的接入费主要是针对因用户接入造成的网络扩容时间提前而产生的成本;使用费主要是针对因用户接入造成网络网损增加而产生的成本。提出利用雅可比矩阵推导得到含有环网的配电网节点边际容量成本矩阵,并利用该矩阵计算分析深度回收机制下的用户接入费;利用配电网节点网损灵敏度,研究在深度回收机制下的专用工程使用费。算例分析验证了所提方法的有效性。 相似文献
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目前,世界各国正处于清洁能源转型发展的关键时刻。未来,随着风电比例的增加,以功率调节为主的储能技术将难以满足高比例风电渗透下长时间尺度的系统需求,亟需统筹优化短时功率和长期能量的双重调节。在源-储-输联合规划模型的基础上,考虑长短期储能的相互配合,提出了以系统综合成本最小化为目标的优化模型。结合负荷数据刻画不同风速变化的极端场景,重点对比分析了不同风荷匹配类型下源-储-输的规划结果。算例结果表明,在新型电力系统的发展过程中,所提联合优化模型能提高电网整体的经济效益,对推动“双碳”目标的实现具有重要的意义。 相似文献
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随着电力市场的逐渐开放,用户侧响应成为一种新的力量影响系统的旋转备用计划。在考虑发电侧旋转备用容量成本和能量成本、失负荷损失和弃风损失的基础上,融入分时电价和可中断负荷,将可中断负荷惩罚成本纳入到目标函数中。建立以期望旋转备用效益最大为目标的含风电电力系统旋转备用效益模型,同时采用条件风险价值评估系统损失的风险。采用粒子群优化算法进行求解,分析分时电价和可中断负荷对旋转备用效益、风险和发电侧旋转备用的影响。仿真结果表明,所提模型有效提高了旋转备用效益,降低了发电侧旋转备用成本和系统损失的风险。 相似文献
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