为准确评估光伏与负荷的时序性和相关性对电力系统运行状态的影响,提出一种基于自适应扩散核密度估计的时序相关概率最优潮流计算方法。首先,利用光伏出力的自适应扩散核密度估计模型将高斯核函数转换为线性扩散过程,采用渐进积分误差法...为准确评估光伏与负荷的时序性和相关性对电力系统运行状态的影响,提出一种基于自适应扩散核密度估计的时序相关概率最优潮流计算方法。首先,利用光伏出力的自适应扩散核密度估计模型将高斯核函数转换为线性扩散过程,采用渐进积分误差法(asymptotic mean integrated squared error,AMISE)为扩散核函数选取自适应最优带宽,提高了光伏出力模型的局部适应性;其次,利用Copula理论构建光伏与负荷的时序联合概率分布模型,并获取具有相关性的时序光伏出力与负荷样本,进而提出能够准确计及光伏与负荷时序性和相关性的概率最优潮流计算方法;最后基于我国某地光伏电站实测数据与IEEE30节点系统进行仿真分析,验证了所提出计及光伏出力与负荷时序相关性的概率最优潮流计算方法的准确性与有效性。展开更多
随着大型旋转机械设备的广泛应用,高速旋转机械的故障诊断得到越来越多的关注。旋转机械的周期旋转特性导致信号间存在很强的时序关联关系,当故障发生时,故障特性会在旋转周期间逐渐传递。该研究分析滚动轴承不同类型故障、不同损伤程...随着大型旋转机械设备的广泛应用,高速旋转机械的故障诊断得到越来越多的关注。旋转机械的周期旋转特性导致信号间存在很强的时序关联关系,当故障发生时,故障特性会在旋转周期间逐渐传递。该研究分析滚动轴承不同类型故障、不同损伤程度振动信号时序相关特性的差异度,提出了周期记忆神经网络(periodization long short-term memory,P-LSTM)故障诊断方法。该方法首先提取旋转机械周期内数据特征,并利用记忆因子对特性在周期间的传递规律进行选择性遗忘,学习其周期间的时序相关特征,从而实现滚动轴承的故障诊断。最后利用滚动轴承多类故障数据对所提出方法进行性能分析和试验,验证了P-LSTM方法学习旋转机械周期间的时序相关特性的有效性,以及进行故障诊断的准确度。展开更多
随着“碳中和,碳达峰”目标的提出,大规模、高容量、强随机性、清洁低碳的海上风电场集群并网,由于缺乏潮流调控手段,输电网将会出现潮流分布不均、断面输电能力达到瓶颈等问题,进而导致了严重的弃风现象。统一潮流控制器(unified power...随着“碳中和,碳达峰”目标的提出,大规模、高容量、强随机性、清洁低碳的海上风电场集群并网,由于缺乏潮流调控手段,输电网将会出现潮流分布不均、断面输电能力达到瓶颈等问题,进而导致了严重的弃风现象。统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)可以主动控制潮流分布以解决断面输电能力出现瓶颈的问题,同时储能装置可以起到提升电网灵活性、激励新能源消纳的作用。针对海上风电集群并网带来的一系列挑战,提出将基于海上风电集群并网的UPFC与储能协同优化配置方法,将UPFC和储能装置的选址和定容同时作为决策变量,并考虑海上风电出力的不确定性和时序相关性,提出UPFC与储能协同配置的分布鲁棒优化方法。然后,采用二阶锥凸松弛、大M法等技术将原混合整数非凸非线性规划模型转化成混合整数二阶锥规划模型,以实现高效求解。最后,以某个209节点的海上风电集群并网的输电系统为算例进行仿真计算,验证所提模型和算法的有效性。展开更多
文摘为准确评估光伏与负荷的时序性和相关性对电力系统运行状态的影响,提出一种基于自适应扩散核密度估计的时序相关概率最优潮流计算方法。首先,利用光伏出力的自适应扩散核密度估计模型将高斯核函数转换为线性扩散过程,采用渐进积分误差法(asymptotic mean integrated squared error,AMISE)为扩散核函数选取自适应最优带宽,提高了光伏出力模型的局部适应性;其次,利用Copula理论构建光伏与负荷的时序联合概率分布模型,并获取具有相关性的时序光伏出力与负荷样本,进而提出能够准确计及光伏与负荷时序性和相关性的概率最优潮流计算方法;最后基于我国某地光伏电站实测数据与IEEE30节点系统进行仿真分析,验证了所提出计及光伏出力与负荷时序相关性的概率最优潮流计算方法的准确性与有效性。
文摘随着大型旋转机械设备的广泛应用,高速旋转机械的故障诊断得到越来越多的关注。旋转机械的周期旋转特性导致信号间存在很强的时序关联关系,当故障发生时,故障特性会在旋转周期间逐渐传递。该研究分析滚动轴承不同类型故障、不同损伤程度振动信号时序相关特性的差异度,提出了周期记忆神经网络(periodization long short-term memory,P-LSTM)故障诊断方法。该方法首先提取旋转机械周期内数据特征,并利用记忆因子对特性在周期间的传递规律进行选择性遗忘,学习其周期间的时序相关特征,从而实现滚动轴承的故障诊断。最后利用滚动轴承多类故障数据对所提出方法进行性能分析和试验,验证了P-LSTM方法学习旋转机械周期间的时序相关特性的有效性,以及进行故障诊断的准确度。
文摘随着“碳中和,碳达峰”目标的提出,大规模、高容量、强随机性、清洁低碳的海上风电场集群并网,由于缺乏潮流调控手段,输电网将会出现潮流分布不均、断面输电能力达到瓶颈等问题,进而导致了严重的弃风现象。统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)可以主动控制潮流分布以解决断面输电能力出现瓶颈的问题,同时储能装置可以起到提升电网灵活性、激励新能源消纳的作用。针对海上风电集群并网带来的一系列挑战,提出将基于海上风电集群并网的UPFC与储能协同优化配置方法,将UPFC和储能装置的选址和定容同时作为决策变量,并考虑海上风电出力的不确定性和时序相关性,提出UPFC与储能协同配置的分布鲁棒优化方法。然后,采用二阶锥凸松弛、大M法等技术将原混合整数非凸非线性规划模型转化成混合整数二阶锥规划模型,以实现高效求解。最后,以某个209节点的海上风电集群并网的输电系统为算例进行仿真计算,验证所提模型和算法的有效性。
