用人工神经元网络和最小二乘法估计负荷模型的比较

该文分别采用现代辨识技术之一的递推最小二乘法和人工神经元网络(ANN)误差反向传播算 法(BP算法)估计2000年四川电网某一变电站的负荷模型，结果表明人工神经元网络模型 能更好地反映负荷的非线性特性。     

考虑多负荷聚集商参与的系统日前-日内分层优化调度策略

需求响应（demand response,DR）技术是系统削峰填谷,提高运行经济性和风电消纳的重要手段。针对风电和需求侧资源的时间特性,考虑到电网调度层和负荷聚集商（load aggregator,LA)之间主从博弈的关系,建立了多负荷聚集商参与的日前-日内分层优化调度模型。针对日前风电和价格型需求响应(price-based demand response, PDR)资源的不确定性,采用基于场景和模糊机会约束相结合的方法建立日前调度模型;针对日内多聚集商参与系统运行,采用目标级联分析(analytical target cascading,ATC)法对日内模型解耦,实现了各部分的并行求解。文章算例中通过对PDR和负荷聚集商的调度分别使系统综合运行成本降低了4.5%和6%,且各负荷聚集商收益均高于最低收益率8%,说明所提出的分层优化调度策略能在减小系统综合经济成本的同时保证各负荷聚集商的收益,且在一定程度上增强了系统的调峰能力。     

基于数据驱动的交直流配电网分布鲁棒优化调度

清洁能源替代一方面有助于实现碳中和目标,另一方面风光等分布式电源(distributed generation,DG)的高比例接入又给配电网运行带来了新挑战.基于交直流网架配电提高了消纳率,但以往对VSC建模一般比较理想,且传统优化方法在处理DG和负荷不确定性方面具有很大的局限性.基于此,建立了基于数据驱动的交直流配电网分布鲁棒优化调度模型.首先,该模型以配网主体盈利最大为目标函数,考虑DG接入、电容器组投切、储能充放电调节、电价型需求响应、VSC运行以及网络重构等多种约束,以实现优化调度;其次,通过二阶锥松弛和McCormick线性化方法,将原始混合整数非线性模型(mixed integer nonlinear programming,MINLP)转化为混合整数二阶锥凸优化模型(mixed integer second-order cone programming,MISOCP);然后,结合风光和负荷的典型历史数据以及决策变量的调节特性,构建数据驱动的两阶段分布鲁棒优化调度模型,并综合1-范数和∞-范数同时约束不确定性概率分布置信集合;最后采用列与约束生成(the column and constraint generation,CCG)算法进行求解,基于修改的IEEE33节点算例验证了所提模型的有效性.     

电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略

大规模电动汽车的无序充电行为将给电网带来强烈的冲击,威胁电网安全经济运行。本文针对电动汽车快充背景下的充电负荷优化调度问题,提出了电动汽车充电负荷的时空双层优化调度策略。在上层模型中,利用电网分时电价以充电站运营商购电成本最小为目标,确定电动汽车充电负荷在时间维度上的最优分配。下层模型中,提出根据充电站拥挤程度制定动态分时分区充电电价,以用户充电费用与充电用时最少为优化目标,使用采取非线性递减分组率的改进猫群算法求解各时段电动汽车空间维度下的充电选择。最后通过算例验证了所提策略的有效性,能够满足电网、充电站运营商与电动汽车用户三方的利益,适用于大规模电动汽车快充的友好接入。     

高抗对500kV HGIS变电站防雷配置的影响分析

在500kV HGIS变电站防雷分析中,线路高抗会对线路侧电压互感器(CVT)和GIS套管的雷电过电压产生重大影响,以至于影响变电站的防雷保护配置,因此有必要对进线端设备的雷电过电压进行仿真分析,以及优化进线端设备的防雷保护配置。以某500kV HGIS变电站为例,采用国际通用的电磁暂态仿真计算程序EMTP,分析了高抗对变电站防雷配置的影响;研究了线路侧避雷器的安装位置对高抗以及线路侧CVT的雷电过电压水平的影响,结果表明避雷器安装在高抗和CVT中间位置附近时,避雷器能同时保护高抗和CVT,并能提高进线端设备防雷的整体水平。根据仿真结果,提出了该变电站母线和高抗回路的防雷保护优化配置方案。     

计及直流配电效益的混合储能系统容量配置模型

为了解决在直流配电网下平抑风电场出力波动的混合储能系统容量优化配置问题,提出了一种以钒电池-超级电容混合储能系统为研究对象的多目标容量配置模型。首先,以风电场实际输出功率和储能设备荷电状态为指标构建了风电场目标功率输出曲线;然后,分别建立了以计及直流配电效益的最小年均成本和最大风电场输出功率合格率为目标函数,以荷电状态、功率出力等为约束条件的多目标容量优化配置模型;最后,采用自适应遗传算法求解所建模型。结果表明,直流配电效益主要体现在降低传输损耗带来的收益,而节省的换流成本和增加的直流换流站成本影响有限。     

基于极点对称模态分解和需求响应的风电消纳策略

在全球能源互联网的大背景下,风力发电作为一种清洁能源受到重视。由于风电的波动性对电力系统的经济、稳定运行造成强烈的冲击,弃风情况日益严峻。文章提出一种新的风电消纳策略,采用极点对称模态分解(extremepoint symmetric mode decomposition,ESM D)把原始风电出力分解为光滑的出力曲线和波动分量,使用混合储能吸收其波动分量,同时在系统运行中通过需求响应消纳更多的风电。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将莱维飞行引入粒子群算法以增强粒子跳出"早熟"的能力。算例结果证明了这种风电消纳策略的有效性,即在维持一定的运行费用的同时,利用混合储能和需求响应,提高系统的风电消纳能力。     

基于多代理的多微网智能配电网动态博弈模型

多个微电网互联组成智能配电网,能够提高清洁能源的利用率,减小源荷波动带来的负面影响.但多个微网间的调度问题具有非合作特性,难以直接通过集中优化求解.鉴于此,设计了基于多代理系统的智能配电网动态博弈框架.首先根据电能的用途与归属,建立了基于价格差异与时间贯序权重的智能配电网两阶段快速调度决策模型.然后,在考虑清洁能源随机性的基础上,建立了基于最大投标风险承受比例的电量决策模型和基于最小用电成本的电价投标决策模型.最后,开发了基于多代理系统的动态博弈仿真平台并加入上述调度、博弈模型,对比分析了多种策略下的仿真结果,证明了所提快速调度和动态博弈模型的有效性.     

在线电压稳定性评估中事故筛选和排序方法的研究

事故筛选和排序是在线电压稳定性评估的一个重要部分，其目的是按照电压稳定性的标准快速而准确地在大量可能的预想事故中选择出少部分危险性较大的事故，并按照其严重程度排序，对于影响系统性能的事故可以采取适当的预防或校正控制措施。该文以电压崩溃点和现有运行点之间的裕度作为电压稳定性的标准，将迭代过滤筛选技术和改进广义曲线拟合法结合起来，构成了一种新的事故筛选和排序方法。这种方法采用迭代过滤技术进行筛选，快速地在大量可能的预想事故中选择出少部分危险性较大的事故，然后采用改进广义曲线拟合法对这少部分较严重的事故进行排序。通过四川某一实际电网(301个节点)和电科院EPRI36节点系统2个算例，证明了该方法的有效性，可以应用于在线电压稳定性评估方案中。     

基于专家系统和数值计算的电力系统恢复

电力系统恢复是一个极其复杂的非线性优化问题。本文采用专家系统对电力系统崩溃后进行恢复，同时用数值计算对恢复过程中出现的过电压、过负荷、再次失稳进行监控。该专家系统知识库采用分层结构，在推理策略上，综合运用了宽度优先搜索策略和深度优先搜索策略以及冲突仲裁机制。用Ｃ语言实现该专家系统并用一实际电网进行校验，该专家系统提供了正确的恢复方案。