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冷热电联供(combined cooling, heat and power,CCHP)系统的高效、经济运行取决于CCHP系统设备容量和运行策略的整体优化。为提高CCHP系统的实用性,文章提出了一种计及风光储的CCHP系统双层协同优化配置方法:外层优化配置以年化总成本最优和污染物排放量最低为目标函数,采用NSGA Ⅱ算法获得设备的容量配置;内层优化配置中采用对偶理论构建鲁棒模型,以考虑污染物排放和购能成本的总运行成本最优为目标函数,得到各设备的优化调度结果。最后,以某园区的CCHP系统为研究对象,采用所提双层协同优化配置方法对该系统进行优化配置,仿真结果验证了所提方法的有效性,能够兼顾经济性和环保性,有效实现系统的协同优化。 相似文献
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为适应分布式电源接入量测配置较少配电网的需要,基于风电和光伏发电系统的功率预测,提出将分布式电源预测有功功率和“虚拟”无功功率作为伪测量建立带等式约束条件的加权最小二乘状态估计模型。模型中计及异步风力发电机的无功-电压特性对雅克比矩阵进行修正,利用光伏发电系统零无功注入等式约束修正估计结果。基于奇异值分解求解建立的模型以保证状态估计的数值稳定性。通过对IEEE33节点算例的仿真计算,结果表明所建的模型将分布式电源自身特性与加权最小二乘状态估计有效融合,能够更准确反映分布式电源出力状态,从而在不增加量测装置 相似文献
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通过以有功网损最小为目标建立配电网重构数学模型,应用改进的遗传算法寻求含分布式电源和储能装置配电网的最优重构方案。该算法采用一种十进制编码方式,将配电网中环网个数作为染色体长度,环网中各开关开合状态作为组成染色体基因。在潮流计算中把分布式电源和储能装置等效为“负”的负荷,并基于配电网特有的层次结构特性,采用分层前推回代进行潮流求解。通过对IEEE33节点算例的计算表明,对含分布式电源和储能装置的配电网进行重构,可在很大程度上减少网络损耗和电压降落。 相似文献
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针对电力系统状态估计中处理病态问题的不足,提出一种基于奇异值分解和等效电流量测变换的状态估计方法。该方法利用PMU和SCADA量测构成的混合测量系统,运用直角坐标形式等效电流量测变换技术处理节点注入功率量测和支路功率量测,把信息矩阵转换成常数矩阵,再运用奇异值分解求解量测方程。在迭代求解中只需进行一次奇异值分解,提高了算法的计算效率。奇异值分解无需对系统进行可观性分析,能很好地处理病态或接近病态问题,使系统鲁棒性增强。通过仿真测试,验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,随着需求侧负荷数据的持续增长,利用智能算法对海量用电数据进行准确辨识成为目前的研究热点。该文在已有研究的基础上,建立非侵入式负荷辨识的有效处理方法,包括事件检测、负荷特征提取、特征筛选和负荷辨识算法。利用Fisher算法对提取的典型居民负荷特征进行筛选,降低了负荷特征的冗余度,将波形数据转化为可辨识的结构化数据。提出非侵入式负荷监测下基于粒子群优化的改进自组织神经网络负荷辨识算法。考虑不同负荷设备的物理特性差异,提取用电设备通用负荷特征,构建低时间复杂度和高辨识准确率的改进自组织神经网络系统,完成对负荷种类的判定。实验验证了该算法能够在非侵入式负荷监测条件下,实现对居民用户负荷种类的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。 相似文献
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