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考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型
被引量：
7
1
作者
高正男
胡姝博
+3 位作者
金田
孙辉
陈晓东
王钟辉
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3215-3225,共11页
为避免输电网传输通道不合理增容所引起的潮流热越限风险,在电力安全传输的保证下,合理提升新能源电力系统中各类资源的跨时空消纳能力,提出一种考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型。首先,建立了具有时变结构的ForecastNet...
为避免输电网传输通道不合理增容所引起的潮流热越限风险,在电力安全传输的保证下,合理提升新能源电力系统中各类资源的跨时空消纳能力,提出一种考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型。首先,建立了具有时变结构的ForecastNet输电线动态热容量极限(dynamic thermal rating,DTR)预测模型,该模型可以动态跟踪环境因素影响程度并修正预测网络权值,提高预测精度;其次,基于DTR日前预测结果确定输电线动态增容裕度,引入增容风险成本及风险偏好系数,构建面向电力市场报价机制的日前调度模型;最后,利用辽宁省实网数据在IEEE-39节点系统上对所提模型进行仿真。仿真结果验证了预测模型的准确性及调度模型的有效性,同时表明该调度模型可以充分利用输电网冗余传输空间,大幅提升可再生能源的消纳水平,保证电力市场环境下日前调度策略的安全性和经济性。
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关键词
日前调度
动态热容量极限预测
输电线动态增容
增容风险
ForecastNet
电力市场
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职称材料
基于AL-BILSTMDN的输电线动态热极限概率预测
被引量：
2
2
作者
孙辉
卢雪立
+3 位作者
高正男
胡姝博
金田
王钟辉
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期110-118,共9页
针对输电线动态热极限概率预测精度不足的问题,提出一种基于交替学习-双向长短时混合密度网络模型的动态热极限概率预测方法。该模型基于双向长短时混合密度网络抓取训练数据时序信息并实现动态热极限概率预测。同时,使用交替学习方法...
针对输电线动态热极限概率预测精度不足的问题,提出一种基于交替学习-双向长短时混合密度网络模型的动态热极限概率预测方法。该模型基于双向长短时混合密度网络抓取训练数据时序信息并实现动态热极限概率预测。同时,使用交替学习方法对时序数据集中的复杂模式数据进行强化学习,即区分出训练集中具有较为复杂模式的部分,让复杂模式训练集和全部训练集在模型中交替迭代直至最优,从而解决不平衡数据集混叠造成的局部最优问题。通过辽宁省某地区实例分析显示,所提模型可提升预测精度、降低过载概率。
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关键词
线路输送能力
动态热极限
概率预测
动态增容
神经网络
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职称材料
题名
考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型
被引量：
7
1
作者
高正男
胡姝博
金田
孙辉
陈晓东
王钟辉
机构
大连理工大学电气工程学院
国网
辽宁省
电力
有限公司
电科院
国网辽宁省电力有限公司调度通信部
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期3215-3225,共11页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1505400)。
文摘
为避免输电网传输通道不合理增容所引起的潮流热越限风险,在电力安全传输的保证下,合理提升新能源电力系统中各类资源的跨时空消纳能力,提出一种考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型。首先,建立了具有时变结构的ForecastNet输电线动态热容量极限(dynamic thermal rating,DTR)预测模型,该模型可以动态跟踪环境因素影响程度并修正预测网络权值,提高预测精度;其次,基于DTR日前预测结果确定输电线动态增容裕度,引入增容风险成本及风险偏好系数,构建面向电力市场报价机制的日前调度模型;最后,利用辽宁省实网数据在IEEE-39节点系统上对所提模型进行仿真。仿真结果验证了预测模型的准确性及调度模型的有效性,同时表明该调度模型可以充分利用输电网冗余传输空间,大幅提升可再生能源的消纳水平,保证电力市场环境下日前调度策略的安全性和经济性。
关键词
日前调度
动态热容量极限预测
输电线动态增容
增容风险
ForecastNet
电力市场
Keywords
day-ahead dispatch
dynamic thermal rating prediction
dynamic capacity expansion of transmission line
risk of capacity expansion
ForecastNet
electricity market
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于AL-BILSTMDN的输电线动态热极限概率预测
被引量：
2
2
作者
孙辉
卢雪立
高正男
胡姝博
金田
王钟辉
机构
大连理工大学电气工程学院
国网
辽宁省
电力
有限公司
电力
科学研究院
国网辽宁省电力有限公司调度通信部
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期110-118,共9页
文摘
针对输电线动态热极限概率预测精度不足的问题,提出一种基于交替学习-双向长短时混合密度网络模型的动态热极限概率预测方法。该模型基于双向长短时混合密度网络抓取训练数据时序信息并实现动态热极限概率预测。同时,使用交替学习方法对时序数据集中的复杂模式数据进行强化学习,即区分出训练集中具有较为复杂模式的部分,让复杂模式训练集和全部训练集在模型中交替迭代直至最优,从而解决不平衡数据集混叠造成的局部最优问题。通过辽宁省某地区实例分析显示,所提模型可提升预测精度、降低过载概率。
关键词
线路输送能力
动态热极限
概率预测
动态增容
神经网络
Keywords
transmission capacity of line
dynamic thermal rating(DTR)
probabilistic prediction
dynamic capacity-increase
neural network
分类号
TM751 [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
考虑传输线动态增容风险的电力系统日前调度模型
高正男
胡姝博
金田
孙辉
陈晓东
王钟辉
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
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职称材料
2
基于AL-BILSTMDN的输电线动态热极限概率预测
孙辉
卢雪立
高正男
胡姝博
金田
王钟辉
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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