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考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型
1
作者
刘颂凯
时良志
+3 位作者
胡畔
杨超
李彦彰
万明
《智慧电力》
北大核心
2025年第8期37-45,共9页
为应对新能源并网及柔性负荷增长引发的电力系统不确定性问题,提出一种考虑源-荷双侧不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流(MO-TSCOPF)模型及求解方法。首先,采用D-Vine-Copula结合拉丁超立方抽样(LHS)生成风光出力场景,并利用卷积神...
为应对新能源并网及柔性负荷增长引发的电力系统不确定性问题,提出一种考虑源-荷双侧不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流(MO-TSCOPF)模型及求解方法。首先,采用D-Vine-Copula结合拉丁超立方抽样(LHS)生成风光出力场景,并利用卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制(CNN-LSTM-Attention)组合模型预测负荷变化;其次,计及系统不确定因素、静态稳定约束与暂态稳定约束,构建以发电燃料成本及传输损耗最小化为目标的MO-TSCOPF模型;最后,采用非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)进行求解。算例分析表明,所提模型可有效应对源-荷不确定性,在降低燃料成本和传输损耗的同时,显著提升系统暂态稳定水平。
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关键词
源-荷双端不确定性
多目标暂态稳定约束最优潮流
D
-
Vine
-
Copula
CNN
-
LSTM
-
Attention
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题名
考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型
1
作者
刘颂凯
时良志
胡畔
杨超
李彦彰
万明
机构
三峡大学电气与新能源学院
新能源微电网湖北省协同创新中心
国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
国网湖北省电力有限公司武汉市供电公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第8期37-45,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52407118)。
文摘
为应对新能源并网及柔性负荷增长引发的电力系统不确定性问题,提出一种考虑源-荷双侧不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流(MO-TSCOPF)模型及求解方法。首先,采用D-Vine-Copula结合拉丁超立方抽样(LHS)生成风光出力场景,并利用卷积神经网络-长短期记忆网络-注意力机制(CNN-LSTM-Attention)组合模型预测负荷变化;其次,计及系统不确定因素、静态稳定约束与暂态稳定约束,构建以发电燃料成本及传输损耗最小化为目标的MO-TSCOPF模型;最后,采用非支配排序遗传算法Ⅲ(NSGA-Ⅲ)进行求解。算例分析表明,所提模型可有效应对源-荷不确定性,在降低燃料成本和传输损耗的同时,显著提升系统暂态稳定水平。
关键词
源-荷双端不确定性
多目标暂态稳定约束最优潮流
D
-
Vine
-
Copula
CNN
-
LSTM
-
Attention
Keywords
source
-
load uncertainty
MO
-
TSCOPF
D
-
Vine
-
Copula
CNN
-
LSTM
-
Attention
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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出处
发文年
被引量
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1
考虑源-荷双端不确定性的多目标暂态稳定约束最优潮流模型
刘颂凯
时良志
胡畔
杨超
李彦彰
万明
《智慧电力》
北大核心
2025
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