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微电网对称故障条件下差异性潮流补偿控制策略
1
作者
顾和荣
胡雨晗
+1 位作者
周晗
温海军
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期5985-5995,I0012,共12页
独立微电网负荷侧发生故障将导致故障区域功率供需失衡及电压跌落,在具有较高馈线阻感比的微电网中采用传统无功补偿的方法并不能有效解决上述问题。为此,提出一种基于微源馈线阻抗的差异性潮流补偿控制策略,即利用微源冗余功率增加有...
独立微电网负荷侧发生故障将导致故障区域功率供需失衡及电压跌落,在具有较高馈线阻感比的微电网中采用传统无功补偿的方法并不能有效解决上述问题。为此,提出一种基于微源馈线阻抗的差异性潮流补偿控制策略,即利用微源冗余功率增加有功功率输出补偿故障区域所需潮流,以改善故障区域功率平衡并抑制电压跌落,同时基于各微源馈线阻抗的差异性计算潮流补偿系数并根据故障区域所需功率动态调整潮流补偿参考值,以优化故障潮流分布并减少馈线损耗。最后,通过仿真和实验验证所提控制策略的有效性。
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关键词
独立微电网
故障穿越
功率平衡
电压支撑
差异性潮流补偿
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职称材料
基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测
被引量：
8
2
作者
王宇飞
杜桐
+3 位作者
边伟国
张钊
刘慧婷
杨丽君
《中国电力》
CSCD
北大核心
2024年第6期121-130,共10页
多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测,可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求,以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为,采用传统方法难以进行统一建...
多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测,可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求,以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为,采用传统方法难以进行统一建模并实现快速准确预测。为此,构建了一种基于DTW Kmedoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测模型。首先,采用DTW K-medoids法进行用户负荷数据聚类,利用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)计算数据间的距离,取代K-medoids算法中传统的欧氏距离度量方式,以改善多用户负荷聚类的效果;在此基础上,为充分表征负荷历史数据的长短期时序依赖特征,建立了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-多分支神经网络模型的并行预测方法,用于多用户短期负荷预测;最后,使用某地区20个用户365天的负荷数据进行聚类、训练和测试实验,结果显示该模型结果的平均绝对误差和均方根误差等指标均较对比模型有较大幅度降低,表明该方法可有效表征多类用户的用电行为,提升多用户负荷预测效率和精度。
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关键词
多用户
负荷预测
DTW
K-medoids聚类
变分模态分解(VMD)
多分支神经网络
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职称材料
题名
微电网对称故障条件下差异性潮流补偿控制策略
1
作者
顾和荣
胡雨晗
周晗
温海军
机构
河北省
电力
电子
节能与
传动
控制
重点
实验室
(
燕山大学
电气
工程学
院
)
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第15期5985-5995,I0012,共12页
基金
河北省自然科学基金项目(E2017203299)。
文摘
独立微电网负荷侧发生故障将导致故障区域功率供需失衡及电压跌落,在具有较高馈线阻感比的微电网中采用传统无功补偿的方法并不能有效解决上述问题。为此,提出一种基于微源馈线阻抗的差异性潮流补偿控制策略,即利用微源冗余功率增加有功功率输出补偿故障区域所需潮流,以改善故障区域功率平衡并抑制电压跌落,同时基于各微源馈线阻抗的差异性计算潮流补偿系数并根据故障区域所需功率动态调整潮流补偿参考值,以优化故障潮流分布并减少馈线损耗。最后,通过仿真和实验验证所提控制策略的有效性。
关键词
独立微电网
故障穿越
功率平衡
电压支撑
差异性潮流补偿
Keywords
independent microgrid
fault ride-through
power balance
voltage support
differential power-flow compensation
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测
被引量：
8
2
作者
王宇飞
杜桐
边伟国
张钊
刘慧婷
杨丽君
机构
国网冀北
电力
有限公司张家口供电公司
河北省
电力
电子
节能与
传动
控制
重点
实验室
(
燕山大学
电气
工程学
院
)
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2024年第6期121-130,共10页
基金
国网冀北张家口供电公司2022年群众性创新项目(B30107220006)
河北省自然科学基金资助项目(E2021203004)。
文摘
多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测,可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求,以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为,采用传统方法难以进行统一建模并实现快速准确预测。为此,构建了一种基于DTW Kmedoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测模型。首先,采用DTW K-medoids法进行用户负荷数据聚类,利用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)计算数据间的距离,取代K-medoids算法中传统的欧氏距离度量方式,以改善多用户负荷聚类的效果;在此基础上,为充分表征负荷历史数据的长短期时序依赖特征,建立了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-多分支神经网络模型的并行预测方法,用于多用户短期负荷预测;最后,使用某地区20个用户365天的负荷数据进行聚类、训练和测试实验,结果显示该模型结果的平均绝对误差和均方根误差等指标均较对比模型有较大幅度降低,表明该方法可有效表征多类用户的用电行为,提升多用户负荷预测效率和精度。
关键词
多用户
负荷预测
DTW
K-medoids聚类
变分模态分解(VMD)
多分支神经网络
Keywords
multi-user
load forecasting
DTW K-medoids clustering
variational mode decomposition
multi-branch neural network
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
微电网对称故障条件下差异性潮流补偿控制策略
顾和荣
胡雨晗
周晗
温海军
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测
王宇飞
杜桐
边伟国
张钊
刘慧婷
杨丽君
《中国电力》
CSCD
北大核心
2024
8
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职称材料
已选择
0
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