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随着光伏等可再生能源越来越多地并入电力系统,电力系统运行的随机性问题越来越突出。传统的确定性潮流将无法准确描述电力系统的实际运行状态,而随机潮流能充分考虑电力系统的各种随机波动,从而为电力系统的规划和运行提供指导。然而,新能源出力由于自然条件的时空关联性存在复杂的非线性相关性;为处理该非线性相关性,提出了一种基于M-Copula理论的半不变量随机潮流计算方法,将Copula理论与半不变量法结合起来,同时选择多个Copula函数模型来充分描述变量之间的复杂相关性。该方法既考虑了电力系统输入变量之间广泛存在的非线性相关性,又充分利用了半不变量法计算速度较快的优点,从而实现随机潮流的快速准确计算。以修改的IEEE 14系统为例,与蒙特卡洛方法进行的对比,仿真验证了所提方法的快速性与准确性。 相似文献
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随着我国整县分布式光伏的推进,分布式光伏接入电网的规模逐渐增加,其对电力系统安全稳定造成的影响也与日俱增,在电力系统仿真计算中将分布式光伏视为负荷,会忽略其暂态特性,从而影响电力系统仿真计算精度。基于此,结合主流厂家分布式光伏在电压跌落期间的暂态特性,基于电力系统分析综合程序(Power System Analysis Software Package,PSASP)软件的用户自定义(User Definition,UD)模块,建立计及分布式光伏电流和功率限制的机电暂态模型。所建立模型可实现分布式光伏在并网点电压跌落时,针对其功率出力情况,增加其有功电流,从而尽可能维持其功率,同时该模型可对分布式光伏最大电流和功率进行限制。此外,该模型在并网点的电压数值跌落至指定程度,且该状况持续相应时间后可自动切机。通过仿真计算,本文模型对分布式光伏的暂态特性有较好的拟合效果,可以一定程度上提高电网仿真计算及特性分析的准确性。 相似文献
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随着综合能源系统建设和电力市场改革推进,综合能源服务商有望成为新的市场交易成员。为解决申报阶段有限的决策参考信息制约申报策略制定的问题,文章提出了一种基于Q强化学习的综合能源服务商现货市场申报策略,以提升申报策略的理想度。该方法的主要特点在于充分利用庞大的历史运行信息,通过人工智能算法训练申报策略智能体,建立综合能源服务商所掌握的有限参考信息与最优申报策略之间的内在关系。智能体以市场公开信息、社会公共信息及服务商私有信息为环境变量,能够实现申报策略的自动生成和智能改进。最后,基于某省电网实际数据构造算例表明,该方法能较好地拟合合作博弈下的申报策略,具有收敛速度快、理想度高、计算效率高等特点,更符合综合能源服务商决策需求。 相似文献
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一、前言由于自然污秽试验的周期较长,并且由于气象条件的变化,使试验结果有较大的分散性。因此,研究产生了各种人工污秽试验的方法。在试验室内,就雾参数来说,雾状态是重要因素,但在这方面发表的文章很少。因此, 相似文献
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