综合以配电网可靠性最高、网络损耗最低为目标函数,以配电网的运行满足电力连续供应为约束运用改进遗传算法进行网络重构,提出了基于原始网络的初始种群选取以及在自适应遗传算法之中加入排查操作的策略,克服了现有遗传算法在配电网重...综合以配电网可靠性最高、网络损耗最低为目标函数,以配电网的运行满足电力连续供应为约束运用改进遗传算法进行网络重构,提出了基于原始网络的初始种群选取以及在自适应遗传算法之中加入排查操作的策略,克服了现有遗传算法在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足。通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验算,结果表明所提算法的有效性。展开更多
针对风电输出功率的随机性、波动性等特点,在计及风电功率波动和电池储能系统BESS(battery energy storage system)的荷电状态SOC(state of charge)等约束条件的基础上,提出一种基于变滑动平均滤波项数的风电功率波动平滑控制策略。该...针对风电输出功率的随机性、波动性等特点,在计及风电功率波动和电池储能系统BESS(battery energy storage system)的荷电状态SOC(state of charge)等约束条件的基础上,提出一种基于变滑动平均滤波项数的风电功率波动平滑控制策略。该方法根据风电功率波动和BESS的SOC值,对滑动平均滤波中的项数进行调节,进而调节输出功率的目标值,使BESS的SOC稳定在一定的范围内,避免了BESS的过充/放电,并且提高了系统输出功率平滑效果。仿真分析表明,本文方法在BESS的SOC稳定在限定范围的同时,20 min内风电功率波动率控制在10%内,20 min功率波动累加和比普通滑动平均滤波策略下减少了20.5%,有效提高了风电输出功率的平滑性。展开更多
文摘综合以配电网可靠性最高、网络损耗最低为目标函数,以配电网的运行满足电力连续供应为约束运用改进遗传算法进行网络重构,提出了基于原始网络的初始种群选取以及在自适应遗传算法之中加入排查操作的策略,克服了现有遗传算法在配电网重构中应用时产生大量不可行解的不足。通过IEEE典型算例RBTS Bus 4系统的验算,结果表明所提算法的有效性。
文摘针对风电输出功率的随机性、波动性等特点,在计及风电功率波动和电池储能系统BESS(battery energy storage system)的荷电状态SOC(state of charge)等约束条件的基础上,提出一种基于变滑动平均滤波项数的风电功率波动平滑控制策略。该方法根据风电功率波动和BESS的SOC值,对滑动平均滤波中的项数进行调节,进而调节输出功率的目标值,使BESS的SOC稳定在一定的范围内,避免了BESS的过充/放电,并且提高了系统输出功率平滑效果。仿真分析表明,本文方法在BESS的SOC稳定在限定范围的同时,20 min内风电功率波动率控制在10%内,20 min功率波动累加和比普通滑动平均滤波策略下减少了20.5%,有效提高了风电输出功率的平滑性。
