电力系统备用容量网络受限减扣算法研究*

备用的精准评估对于保障系统运行安全和指导有序用电计划制定都有着重要的意义,但广东电网网络约束较多,且断面之间常存在耦合,使得快速、准确地评估考虑网络约束的备用容量存在困难。备用容量网络约束受限减扣的计算属于生产应用问题,相关研究文献较少。通过对比现有的备用网络受限减扣工程应用方法,提出了一种基于电网实时调度运行的网络受限容量评估优化算法。     

基于长短期记忆网络和随机矩阵的输电线路故障智能识别方法

由于可再生能源发电大量并入电网使输电线路潮流的不确定性增大,因而使输电线路发生故障的几率增大,故障类型、特征呈现日趋多样性。对此,基于长短期记忆网络和随机矩阵提出了一种输电线路故障智能识别方法。针对可再生能源发电的随机性特征,提出了基于随机矩阵理论的输电线路故障时刻确定方法;在此基础上,给出了大样本故障随机矩阵的学习训练形成方法;进而,基于长短期记忆网络进一步识别输电线路的故障类型;最后,以某实际输电线路为例进行验证,表明了所提方法的有效性。     

空载长电缆线路合闸过电压分析及防范措施研究

电力电缆线路以其高供电可靠性、敷设方便、占地面积小等优点,在城市电网改造及跨越地段施工中应用广泛。电缆线路一旦发生故障,多为永久性故障,故障查找和维修时间较长,影响用户正常用电。为避免因操作过电压导致电缆线路故障,对电缆线路送电时末端电压进行分析计算和仿真验证,指出电缆的容升效应及电磁振荡是导致线路末端电压升高,进而影响电缆设备安全的重要因素,并据此提出了安装并联补偿电抗器、相控断路器及合闸电阻等防范措施,有效地抑制操作过电压,防止送电过程中可能发生的绝缘击穿现象。     

基于改进K-means和MADDPG算法的风储联合系统日前优化调度方法

风储联合运行可有效地应对风电出力的不确定性,提高风电竞争力,然而储能与风电联合运行的优化调度问题是一大难点.为保证储能可调控容量的基础上实现风储联合运行收益最大化,提出了基于改进K-means和多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的风储联合系统日前优化调度方法.首先,根据储能特性和运行状态采用萤火虫优化的改进K-means聚类算法实现储能分组;然后,将风电与分组后的储能设备建模为不同的智能体,组成多智能体系统,采用MADDPG算法求解,设计了MADDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数;最后,对算法进行了算例仿真验证.结果表明,所提调度策略能够较好协调风电和储能运行,有效平抑了风电出力波动,与常规深度强化学习相比,提高了风储联合系统的运行收益.     

基于长短期记忆网络的电网概率潮流计算及态势感知

可再生能源发电大量地并入电力系统发输配用各个部分,使配电网呈现主动性,由于电力系统发电的随机性、波动性特点,使潮流大小无法准确预估。对此,提出了基于长短期记忆网络的电网概率潮流预估及态势感知方法。在前人研究的基础上,提出了风力发电、光伏发电、需求侧负荷、电动汽车充电、发电机组的功率概率模型;进一步,基于Nataf方法将多种概率模型进行去相关标准正态分布变换,实现发电负荷的统一;然后,建立了多方协调互补、成本最小的概率调度模型,并使用长短期记忆网络进行概率潮流求解;最后,以某实际电网为例,对所提算法进行验证比较,证明了所提方法的有效性。     

基于补偿电压的高压直流输电线路单端电气量保护

在高压直流输电线路分布参数模型的基础上,利用本端电气量计算保护范围末端补偿电压,根据本端电压测量值与保护范围末端补偿电压值构造保护判据。当输电线路区内发生金属性或低过渡电阻故障时,末端补偿电压值和保护安装处电压值极性相反,可以瞬时动作;当输电线路区内发生高过渡电阻故障时,根据耐过渡电阻值设定动作门槛,末端补偿电压值低于设定门槛,与相关保护配合可以延时动作。该保护原理与其他保护配合使用,具有完备的整定原则,故障后全过程都能投入运行。仿真验证了该原理的可行性。     

考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车（electric vehicle,EV）负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。     

计及变速充电机制的含光伏换电站经济优化调度模型

换电站是电动汽车补充能源的重要方式之一。以含光伏的换电站为研究对象,站在运营商的角度,在考虑电池退化与充电速度关系的基础上,设计了考虑光伏和交通预测的变速充电机制,构建了考虑变速充电机制的换电站经济收益模型。该模型可根据交通流量和光照强度灵活调整电池的充电速度,优化各类电源的出力和充电功率的分布。通过算例对模型有效性进行验证,结果表明,相比于传统的恒功率充电模型,该模型能更加高效地利用光伏资源,减少换电站的购电成本,降低电池的平均充电速度,减少电池的损耗成本,实现了系统的经济效益最大化。     

一种交直流混联系统有功优化方法研究

随着风电并网规模的不断扩大,为降低整个交直流系统的总功率损耗,需适应风电场出力的变化以实现对风电的消纳。为此,对含风电场和柔性直流输电的交直流混联系统展开研究,提出了一种交直流混联系统有功优化方法,通过建立相应的交直流混联系统有功优化模型,以交直流系统的总网损最小作为目标函数,并对其进行约束,优化含柔性直流输电的交直流系统功率输送效率。最后,以某18节点柔性直流输电交直流混联系统为算例对所提优化方法进行验证,结果表明所提优化方法不仅能够实现对风电的消纳,而且能够提高交直流系统运行的经济性。     

基于VMD和MPC的电动汽车-火电机组联合调频控制

合理的调频指令分配策略以及有效的指令跟踪控制方法是利用集群电动汽车(aggregate electric vehicle, AEV)联合火电机组开展调频控制、改善调频质量、提高调频经济性的关键。基于此,文中提出基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双层模型预测控制(model predictive control, MPC)的AEV参与系统调频控制策略。首先,设计AEV联合传统火电机组的频率协调优化控制结构,建立火电机组及负荷频率控制模型,同时将AEV转化为虚拟调频单元,构建在AEV参与下系统单区域多机组负荷频率控制模型;然后,利用VMD将电网调频指令信号分解为含不同频率成分的本征模态函数,整合高频分量作为AEV的调频指令,低频分量作为火电机组群的调频指令,并通过双层MPC分别在AEV和火电机组群内部实现调频指令的优化再分配及跟踪控制;最后,对所提控制策略进行仿真验证。结果表明所提控制策略可实现对系统频率的有效调节,且兼顾了调频的经济性和动态性能。