基于气象相似日选取与提升回归树的光伏发电短期功率预测

针对气象条件不稳定引起的光伏发电出力波动性和间歇性,提出基于气象相似日选取和提升回归树的光伏发电短期功率预测方法。本方法采用熵值法计算影响光伏发电功率各种气象因素的权重,采用动态时间弯曲距离计算历史日与预测日各气象因素相似度;对于每一个预测日的光伏发电功率预测,以历史相似日的气象数据和发电功率数据作为训练样本,采用提升回归树构建光伏发电短期功率预测模型,能够明显提升预测精度。以某光伏电站为研究对象,考虑气象相似日的提升回归树算法与回归树、提升回归树算法对比表明,光伏发电短期功率预测准确度有较大幅度提升。     

电子式电流互感器的原理和应用

介绍了电流互感器的原理,对其主要技术优势进行了说明;介绍了天津地区电网建设工程应用情况;指出电子式互感器将成为未来电力系统信号测量和互感器技术发展的必然趋势。     

考虑电动汽车参与的配电网经济运行模型研究

随着能源需求的日益增长以及风电并网比例的提高,如何协调电力系统中源-网-荷之间的协调互动显得越发困难,因此提出一种考虑电动汽车参与的配网经济运行模型。首先,利用电力系统中的“非同调”现象作为电网结构优化的理论基础,对配网结构进行优化;然后,在负荷侧考虑电动汽车的可调度性,采用需求响应调整充电负荷,协助消纳风电出力;最后,以系统运行成本最小为目标建立网-荷协同配网经济运行模型。仿真结果表明：通过对配网结构进行优化有助于提高系统的经济性,需求响应引导电动汽车有序调整充电负荷有助于风电出力消纳,网-荷协调更有利于提高系统运行的经济性以及供电可靠性。     

基于大数据分析的差异化投资增量配电网的效益预测方法

配电网的效益具有差异性,为了提高配电网的效益预测水平,提出了基于大数据分析的差异化投资增量的配电网效益预测方法。建立了差异化投资增量配电网效益评价的指标分析模型,采用大数据分析方法进行差异化投资增量配电网效益分析。结合特征空间重构技术进行差异化投资增量配电网效益的分布式特征序列重组,提取差异化投资增量配电网效益分布特征量。采用关联规则挖掘方法对分布特征量进行效益优先性评价,利用模糊相关检测方法进行配电网效益分布大数据的抗干扰处理。对提取的差异化投资增量配电网效益分布特征量采用神经网络学习方法进行配电网的效益预测,构建效益分布的差异化因子,实现基于大数据分析的差异化投资增量配电网的效益预测。仿真测试结果表明,采用该方法进行差异化投资下的增量配电网效益预测准确性与灵敏度较高,可靠性较好。     

基于AP聚类和鲁棒优化的电网规划灵活性评估

高比例可再生能源的并网,给电力系统规划的灵活性带来了挑战。本文考虑源-荷双端的不确定性,提出了一种基于AP(affinity propagation)聚类和两阶段鲁棒优化的电网规划灵活性评估方法。首先,本文提出了基于AP聚类的远景年典型日负荷建模方法。其次,以区间的形式考虑可再生能源出力的不确定性,构建基于鲁棒优化的电力系统规划方案灵活性评估模型。最后,在整个周期的角度和各时间断面的角度提出了一组电网规划灵活性评估指标。本文利用IEEE RTS-24算例验证所提出方法的合理性。     

大规模风电并网的滚动备用分区分配策略

大规模风电的随机波动造成系统等值负荷的峰谷差拉大、断面潮流波动加剧,对发电调度的备用决策提出了更高要求。针对滚动调度环节,提出了大规模风电并网系统基于失负荷期望的备用风险决策模型,分析了失负荷期望与备用需求的关系。提出了系统失负荷期望为约束下的多目标备用分区分配决策模型,并采用基于模糊优化策略实现最小弃风、发电成本和分区期望失负荷率均衡等多目标的协调决策方法。由于备用容量与发电计划耦合约束的复杂性,采用改进粒子群算法对模型进行求解。最后,以IEEE 24节点系统为算例系统,对所提算法进行了验证。     

高教区110kV变电站低负载率原因分析及解决措施

高教区110kV变电站主要为第三高教区内的三所高校供电,该站自2006年8月投运以来负载率一直较低,未能充分利用变电站的供电能力,造成资源浪费。由于高教区110kV变电站装接容量已经超过变电站自身的在装容量,因此文章通过对天津师范大学内10kV箱站负荷的实地测量以及后期分析得出空调利用率低是造成高教区110kV变电站负载率低的主要原因。针对该原因文章计算了后期三所高校的负荷以及高教区110kV变电站可切带其余变电站的负荷,并依据当前电网情况提出了切改方案。工程实施后达到了良好的效果。