基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法。首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型。然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行。最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行。仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行。     

基于高交流调制比的混合MMC配比约束方案设计

全桥子模块的负电平输出性能,可使混合型MMC系统交流调制比大于1。基于高交流调制比的混合型MMC配比优化设计,可降低直流故障率,提升交流电网电压等级,扩展交直流电压运行区域,对柔性直流输电发展意义重大。因此,提出直流故障穿越与半桥子模块电容电压平衡约束的高交流调制比混合型MMC全桥比例设计方法;建立±500kV双端混合型MMC系统模型,分析直流故障量暂态特性与半桥子模块电容电压波动规律,得到混合型MMC配比综合优化设计方案。结果表明,全桥占比应不小于41%,随全桥比例增大,系统故障后电压恢复时间先减后增,故障自清除时间缩短,半桥子模块电容电压波动减小8.15kV,电容电压波动与交流调制比呈正相关变化;全桥比例为75%的MMC子模块故障处理能力强,综合性能最优。研究结果为MMC轻型化设计提供参考。     

基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法.首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型.然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行.最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化...     

分闸电阻对单相重合闸瞬态恢复电压影响研究

单相重合闸动作于永久性故障时，瞬态恢复电压（transient recovery voltage,TRV）的峰值远超国标值。文中以超高压示范工程线路为背景，利用ATP-EMTP模拟重合闸失败导致断路器二次开断的情况，分析重合闸最危险投切时间范围，结合短路电流分析断路器开断过程的3个阶段对TRV特性的影响，并针对加装方式、投切时间、阻值等不同因素分析分闸电阻对TRV的抑制效果。仿真结果表明：重合闸动作时间影响TRV峰值，动作于永久性故障时最严重工况的TRV高达1 153.1、1 699.4 kV；分闸电阻加快TRV振荡衰减速度，断路器首次开断故障时加装600Ω分闸电阻后TRV峰值分别降为751.3、930.8 k V，研究结果对超高压输电线路的工程设计具有参考价值。