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基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场联合竞价博弈模型
1
作者
符杨
李仪
+3 位作者
葛晓琳
凡婉秋
魏书荣
刘璐洁
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第1期1-8,共8页
为降低随机性导致海上风电参与中长期电力市场竞争时面临的电量风险,提出一种基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场中长期联合竞价博弈模型。考虑多海上风电场月度电量空间相关性对联合竞价策略的影响,利用带有自适应伪增强机制...
为降低随机性导致海上风电参与中长期电力市场竞争时面临的电量风险,提出一种基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场中长期联合竞价博弈模型。考虑多海上风电场月度电量空间相关性对联合竞价策略的影响,利用带有自适应伪增强机制的生成对抗网络模拟多海上风电场月度电量预测误差场景,以增强小样本的多样性并减少对抗生成网络的过拟合现象;针对计及空间相关性与合作成本导致联盟收益函数不满足超可加性的问题,引入最优联盟结构的概念以求得总收益最大的联盟划分方式,并利用并行处理与联盟有效拆分的概念对求解算法进行改进,提高了执行效率;在分配联盟收益时,考虑到Shapley值法不能体现成员的真实贡献与重要程度,引入图合作博弈中的A-T解对分配方案进行改进,避免了不满足超可加性联盟的收益参与分配的问题。算例仿真结果验证了所提模型与方法的优越性以及收益分配方案的合理性。
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关键词
海上风电
电力市场
生成对抗网络
合作博弈
并行动态规划
A-T解
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职称材料
基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略研究
被引量：
1
2
作者
安妮
王跃强
+3 位作者
章广清
施宏亮
赵文彬
魏书荣
《智慧电力》
北大核心
2024年第8期81-88,共8页
海上风电大规模集群化发展造成风电场内电量损失增加。针对海上风电集电网损耗大、无功功率调度耗时高的问题,提出一种基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略。首先,考虑双馈风电机组(DFIG)无功功率调节能力,构建以降损率...
海上风电大规模集群化发展造成风电场内电量损失增加。针对海上风电集电网损耗大、无功功率调度耗时高的问题,提出一种基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略。首先,考虑双馈风电机组(DFIG)无功功率调节能力,构建以降损率和电压偏差综合最小化为目标的无功功率分配优化模型,设计风电机组的最优无功功率分配策略;其次,基于集电网的电气拓扑和风电机组的最优无功功率分配策略,采用图卷积网络离线训练无功功率分配关系网络;最后,采用基于先验知识的粒子群优化算法对图卷积网络的输出进行监督,以增强模型的实用性。仿真分析表明,所提方法能有效降低集电网损耗和计算时间,兼顾海上风电无功功率实时优化降损与电压控制需求。
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关键词
海上风电场
集电网
无功功率分配优化
图卷积神经网络
粒子群优化算法
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职称材料
题名
基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场联合竞价博弈模型
1
作者
符杨
李仪
葛晓琳
凡婉秋
魏书荣
刘璐洁
机构
上海电力大学教育部海上风电技术工程研究中心
上海电力
大学
海上
风
电
研究
院
上海
慧程生物医疗科技有限公司
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第1期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077130)
上海市青年科技启明星计划项目(21QA1403500)
上海绿色能源并网工程技术研究中心项目(13DZ2251900)。
文摘
为降低随机性导致海上风电参与中长期电力市场竞争时面临的电量风险,提出一种基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场中长期联合竞价博弈模型。考虑多海上风电场月度电量空间相关性对联合竞价策略的影响,利用带有自适应伪增强机制的生成对抗网络模拟多海上风电场月度电量预测误差场景,以增强小样本的多样性并减少对抗生成网络的过拟合现象;针对计及空间相关性与合作成本导致联盟收益函数不满足超可加性的问题,引入最优联盟结构的概念以求得总收益最大的联盟划分方式,并利用并行处理与联盟有效拆分的概念对求解算法进行改进,提高了执行效率;在分配联盟收益时,考虑到Shapley值法不能体现成员的真实贡献与重要程度,引入图合作博弈中的A-T解对分配方案进行改进,避免了不满足超可加性联盟的收益参与分配的问题。算例仿真结果验证了所提模型与方法的优越性以及收益分配方案的合理性。
关键词
海上风电
电力市场
生成对抗网络
合作博弈
并行动态规划
A-T解
Keywords
offshore wind power
electricity market
generative adversarial network
cooperative game
parallel dynamic programming
A-T solution
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略研究
被引量：
1
2
作者
安妮
王跃强
章广清
施宏亮
赵文彬
魏书荣
机构
上海电力
大学
电
气
工程
学院
国网嘉兴供
电
公司
上海
明华
电力
科技有限公司
上海电力大学教育部海上风电技术工程研究中心
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第8期81-88,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52377063)。
文摘
海上风电大规模集群化发展造成风电场内电量损失增加。针对海上风电集电网损耗大、无功功率调度耗时高的问题,提出一种基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略。首先,考虑双馈风电机组(DFIG)无功功率调节能力,构建以降损率和电压偏差综合最小化为目标的无功功率分配优化模型,设计风电机组的最优无功功率分配策略;其次,基于集电网的电气拓扑和风电机组的最优无功功率分配策略,采用图卷积网络离线训练无功功率分配关系网络;最后,采用基于先验知识的粒子群优化算法对图卷积网络的输出进行监督,以增强模型的实用性。仿真分析表明,所提方法能有效降低集电网损耗和计算时间,兼顾海上风电无功功率实时优化降损与电压控制需求。
关键词
海上风电场
集电网
无功功率分配优化
图卷积神经网络
粒子群优化算法
Keywords
offshore wind farms
collector network
reactive power allocation optimization
graph convolutional network
particle swarm optimization
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于月度电量数据自适应伪增强的多海上风电场联合竞价博弈模型
符杨
李仪
葛晓琳
凡婉秋
魏书荣
刘璐洁
《电力自动化设备》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于数据驱动的海上风电集电网无功功率分配优化策略研究
安妮
王跃强
章广清
施宏亮
赵文彬
魏书荣
《智慧电力》
北大核心
2024
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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