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提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑。该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足。仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管理,利用准确的风电功率预测,降低了极端天气下风电场功率陡降对电网的不利影响,使得风-储联合系统注入电网的功率更接近给定值。 相似文献
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电力市场化改革的深化为电力系统规划领域引入了新的问题。为应对这一变化,提出了一种市场背景下考虑规划不确定性价值和全市场要素博弈的电力系统规划方法。首先,在分析电力市场各参与者的整体利益诉求的基础上引入特殊主体独立系统运营商(Independent System Operator, ISO),并从市场运营角度构建输电公司规划模型。然后,在RO(Real Option)理论的基础上,以发电机组选址定容、输电线路扩容和分布式电源(Distributed Generation, DG)投运为决策变量,并同时分析各市场参与者之间的博弈交互机理,构建基于RO理论的多主体博弈规划模型。基于IEEE30系统的仿真算例验证了所提方法的有效性和正确性。 相似文献
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变电站的检修运维成本受众多复杂因素影响,且检修费用数据记录具有模糊性和波动性.为解决检修费用记录不明的问题,首先对变电站检修条目划分并采用水平和垂直方向的数据分析方法进行处理,再利用BP神经网络预测检修运维成本.为提高BP神经网络预测精度,采用K-fold交叉验证对原始数据训练模型进行精准调整,应用遗传算法对BP神经网路的初始值和阀值进行调整和改进,从而建立基于遗传算法的改进BP神经网络检修运维成本预测方法.以某地市变电站为例进行变电检修运维成本预测,对比分析显示所提方法能有效提高模型预测精准度,从而为电网给变电站拨付检修费用提供参考价值. 相似文献
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