随着新能源大规模接入以及负荷的随机波动性,对配电网的电能质量提出了更高的挑战及要求。主动配电网控制无功调压设备抑制电压波动通常转化为混合整数规划问题,难以做到实时控制且需频繁进行复杂计算。从历史数据中提取源荷状态,生成...随着新能源大规模接入以及负荷的随机波动性,对配电网的电能质量提出了更高的挑战及要求。主动配电网控制无功调压设备抑制电压波动通常转化为混合整数规划问题,难以做到实时控制且需频繁进行复杂计算。从历史数据中提取源荷状态,生成基于二阶锥最优潮流模型的电压控制策略,构建以调压装置状态、系统数据与控制策略为核心实体的配电网电压控制知识图谱;在实时电压控制时,基于时间序列相似度检索算法,以当前网络状态匹配知识图谱中相似状态,进行安全校验和优化求解,并更新知识图谱中的状态策略。同时,在无功设备调节过程中增加人机交互环节,对于时间尺度、电压及设备动作及关键点电压实现精准控制。基于改进电气电子工程师学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)系统算例的仿真结果表明,所提出的基于电压控制策略知识图谱的检索方法及交互策略能够有效提升配电网无功电压控制策略生成效率,并具有不同场景适用性。展开更多
随着分布式光伏发电装机占比的不断提高,对分布式光伏发电功率预测提出了新的要求。但由于运行成本的约束,分布式光伏电站难以直接建立功率预测模型,为此提出了一种基于卫星云图和改进晴空模型的太阳辐照度超短期预测模型。首先,基于最...随着分布式光伏发电装机占比的不断提高,对分布式光伏发电功率预测提出了新的要求。但由于运行成本的约束,分布式光伏电站难以直接建立功率预测模型,为此提出了一种基于卫星云图和改进晴空模型的太阳辐照度超短期预测模型。首先,基于最小二乘法对美国采暖、制冷和空调工程师协会(American Society of Heating,Refrigerating and Air-conditioning Engineers,ASHRAE)模型进行改进,并由改进ASHRAE模型计算待测场站的理论晴空辐照度;然后,基于灰度共生矩阵和差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型获取待测场站未来1~4h的云团遮蔽特征;最后,利用该云团遮蔽特征和数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)信息建立基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的修正算法对理论晴空辐照度进行修正,得到未来1~4h的太阳辐照度预测结果。研究结果表明:通过该模型预测得到的太阳辐照度的月均方根误差为7.65%,相较于传统的晴空模型和仅使用NWP的预测模型,预测精度分别提升了6.76%和4.61%,验证了卫星云图和晴空模型在太阳辐照度超短期预测中的有效性。展开更多
文摘随着新能源大规模接入以及负荷的随机波动性,对配电网的电能质量提出了更高的挑战及要求。主动配电网控制无功调压设备抑制电压波动通常转化为混合整数规划问题,难以做到实时控制且需频繁进行复杂计算。从历史数据中提取源荷状态,生成基于二阶锥最优潮流模型的电压控制策略,构建以调压装置状态、系统数据与控制策略为核心实体的配电网电压控制知识图谱;在实时电压控制时,基于时间序列相似度检索算法,以当前网络状态匹配知识图谱中相似状态,进行安全校验和优化求解,并更新知识图谱中的状态策略。同时,在无功设备调节过程中增加人机交互环节,对于时间尺度、电压及设备动作及关键点电压实现精准控制。基于改进电气电子工程师学会(Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE)系统算例的仿真结果表明,所提出的基于电压控制策略知识图谱的检索方法及交互策略能够有效提升配电网无功电压控制策略生成效率,并具有不同场景适用性。
文摘随着分布式光伏发电装机占比的不断提高,对分布式光伏发电功率预测提出了新的要求。但由于运行成本的约束,分布式光伏电站难以直接建立功率预测模型,为此提出了一种基于卫星云图和改进晴空模型的太阳辐照度超短期预测模型。首先,基于最小二乘法对美国采暖、制冷和空调工程师协会(American Society of Heating,Refrigerating and Air-conditioning Engineers,ASHRAE)模型进行改进,并由改进ASHRAE模型计算待测场站的理论晴空辐照度;然后,基于灰度共生矩阵和差分自回归滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型获取待测场站未来1~4h的云团遮蔽特征;最后,利用该云团遮蔽特征和数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)信息建立基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的修正算法对理论晴空辐照度进行修正,得到未来1~4h的太阳辐照度预测结果。研究结果表明:通过该模型预测得到的太阳辐照度的月均方根误差为7.65%,相较于传统的晴空模型和仅使用NWP的预测模型,预测精度分别提升了6.76%和4.61%,验证了卫星云图和晴空模型在太阳辐照度超短期预测中的有效性。
