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电力系统有功功率与无功功率耦合日益紧密,自动发电控制(AGC)与自动电压控制(AVC)相互解耦的模式会影响电网的运行控制效果。基于AGC与AVC不同的控制周期,在时间尺度上建立了分钟层和秒层两级衔接的AGC与AVC协调控制模式,提出了控制方法。在分钟层级上,建立有功功率与无功功率联合的最优潮流模型,提出AGC与AVC的联合优化控制方法;在秒层级上,完善AGC与AVC各自的控制策略,提出AGC与AVC的协调校正控制方法。通过算例验证表明,所提方法在满足AGC与AVC各自控制目标的同时,实现了电网的经济运行,抑制了AGC与AVC的相互影响,促进了AGC与AVC的相互支撑。 相似文献
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计及柔性负荷的主动配电网多源协调优化控制 总被引:2,自引:0,他引:2
发展主动配电网是消纳间歇性分布式能源的有效途径。文中研究主动配电网的优化运行控制技术,提出了全网集中优化、区域协调校正的控制方法。在长周期内协调全网有功和无功资源,基于半定规划理论建立了以网损最小为目标的最优潮流模型,实施全网优化控制。在短周期内,将电网划分为若干个可控区域,提出了区域内分布式电源、电压无功设备、柔性负荷的协调校正控制策略,跟踪全网优化控制给出的区域运行目标。仿真算例表明,全网优化控制能有效降低网损,区域校正控制能准确跟踪全网优化目标,将电网始终维持在最优运行状态。 相似文献
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在向新型电力系统升级转型的过程中,新一代人工智能技术是其中的关键创新技术之一,可以与传统机理方法形成优势互补。然而随着电力人工智能技术应用的推广与深入,逐渐凸显出影响应用成效的3个关键问题:数据均衡问题、模型可信性问题、实时优化协同问题。针对以上3个问题,文章梳理总结其对应的核心技术分支、发展现状与典型应用,提出通过数据增强、迁移学习、仿真推演等数据增强推演技术解决小样本带来的模型过拟合与泛化性能下降问题,通过串行、引导、嵌入、反馈、并行等数据机理融合模式解决模型安全性、可解释性、鲁棒性等可信危机问题,通过群体智能、混合增强智能等智能优化决策技术解决源荷高度不确定下的大规模资源快速、实时、精准决策。最后,结合3个关键问题维度,对电力人工智能发展所需要重点突破的技术方向进行了展望。 相似文献
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随着传统电力系统向新型电力系统转型升级,风、光等分布式能源作为微网主体电源在配电网故障发生时具备相当程度的主动支撑、调节能力。当微网预测到由于天气变化导致未来内部分布式能源供电短缺时,可提前与移动储能进行市场交易。端对端(peer-to-peer,P2P)交易模式能保证交易实时性,适合应对紧急度较高的用电需求。设计了供电短缺下微网客户与移动储能P2P交易模式及调度策略。首先,建立微网自主运行及能量互济模型,通过划分供电范围可预测各时段微网内存在电能需求的负荷信息。然后,建立购售电主体申报模型,为双方申报行为提供依据。基于连续双向拍卖机制进行撮合匹配,并提出偏差考核及违约结算机制。交易匹配后,移动储能在交通网–配电网耦合模型基础上进行优化调度,对接需电客户。最后,通过算例验证了P2P交易模式可行性,以及移动储能调度方法的有效性。 相似文献
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