电力系统是一个时变的复杂系统。近年来,基于数据驱动的机器学习方法在电力系统暂态稳定评估领域得到了广泛应用。然而,当电力系统运行受到较大扰动发生工况变化时,机器学习模型需要根据新的运行数据进行训练,故其难以及时应对新拓扑结...电力系统是一个时变的复杂系统。近年来,基于数据驱动的机器学习方法在电力系统暂态稳定评估领域得到了广泛应用。然而,当电力系统运行受到较大扰动发生工况变化时,机器学习模型需要根据新的运行数据进行训练,故其难以及时应对新拓扑结构下系统的暂态稳定情况评估。为解决该问题,首先,提出了一种模型更新机制,按照不同条件对模型进行更新;其次,引入了基于多面近端支持向量机(multisurface proximal support vector machine,MPSVM)的斜双随机森林(oblique double random forest with MPSVM,MPDRF)模型,并将其作为分类器对电力系统的稳定状态进行评估;最后,在新英格兰10机39节点系统上的进行仿真测试,验证该方法的有效性。研究结果表明,所提的结合更新机制的电力系统暂态稳定评估方法的评估性能优于普通方法的。展开更多
随着分布式能源的发展,传统用户具备发电能力而成为产消者(production and consumption users,PCU)的趋势愈演愈烈,该文主要研究了同一微能网下大量产消者的协同运行问题。电价不确定性和产消者响应给微能网协同不同利益主体的PCU之间...随着分布式能源的发展,传统用户具备发电能力而成为产消者(production and consumption users,PCU)的趋势愈演愈烈,该文主要研究了同一微能网下大量产消者的协同运行问题。电价不确定性和产消者响应给微能网协同不同利益主体的PCU之间的调度带来困难。在此背景下提出考虑产消者响应与电价不确定性的微能网与产消者混合博弈优化策略。首先,构建产消者响应模型和电价不确定性模型,引入效用函数来描述PCU的满意程度,采用鲁棒优化和机会约束方法描述电价的不确定性与新能源出力的不确定性。其次,构建混合博弈模型,即上层微能网运营商(integrated energy operator,IEO)与下层PCU之间的主从博弈模型和下层PCU联盟之间的合作博弈模型。上层IEO作为主从博弈的领导者以运行成本最小化为目标,通过为产消者制定电价、热价引导产消者的用能需求;下层产消者作为跟随者,以效益最大为目标通过合作方式对IEO的决策进行产消者响应。PCU之间的合作博弈以纳什议价的方式进行,将PCU模型等效为联盟收益最大化和合作分配两个子问题。基于KKT条件利用Big-M法和Mc Cormick包络法将双层问题转换为单层混合整数线性规划问题求解主从博弈,结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解下层合作博弈。结果表明,该文所提策略有效协调了微能网与PCU的调度并保证了PCU合作联盟的公平性。展开更多
文摘电力系统是一个时变的复杂系统。近年来,基于数据驱动的机器学习方法在电力系统暂态稳定评估领域得到了广泛应用。然而,当电力系统运行受到较大扰动发生工况变化时,机器学习模型需要根据新的运行数据进行训练,故其难以及时应对新拓扑结构下系统的暂态稳定情况评估。为解决该问题,首先,提出了一种模型更新机制,按照不同条件对模型进行更新;其次,引入了基于多面近端支持向量机(multisurface proximal support vector machine,MPSVM)的斜双随机森林(oblique double random forest with MPSVM,MPDRF)模型,并将其作为分类器对电力系统的稳定状态进行评估;最后,在新英格兰10机39节点系统上的进行仿真测试,验证该方法的有效性。研究结果表明,所提的结合更新机制的电力系统暂态稳定评估方法的评估性能优于普通方法的。
文摘随着分布式能源的发展,传统用户具备发电能力而成为产消者(production and consumption users,PCU)的趋势愈演愈烈,该文主要研究了同一微能网下大量产消者的协同运行问题。电价不确定性和产消者响应给微能网协同不同利益主体的PCU之间的调度带来困难。在此背景下提出考虑产消者响应与电价不确定性的微能网与产消者混合博弈优化策略。首先,构建产消者响应模型和电价不确定性模型,引入效用函数来描述PCU的满意程度,采用鲁棒优化和机会约束方法描述电价的不确定性与新能源出力的不确定性。其次,构建混合博弈模型,即上层微能网运营商(integrated energy operator,IEO)与下层PCU之间的主从博弈模型和下层PCU联盟之间的合作博弈模型。上层IEO作为主从博弈的领导者以运行成本最小化为目标,通过为产消者制定电价、热价引导产消者的用能需求;下层产消者作为跟随者,以效益最大为目标通过合作方式对IEO的决策进行产消者响应。PCU之间的合作博弈以纳什议价的方式进行,将PCU模型等效为联盟收益最大化和合作分配两个子问题。基于KKT条件利用Big-M法和Mc Cormick包络法将双层问题转换为单层混合整数线性规划问题求解主从博弈,结合交替方向乘子法(alternating direction multiplier method,ADMM)求解下层合作博弈。结果表明,该文所提策略有效协调了微能网与PCU的调度并保证了PCU合作联盟的公平性。
