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本文根据傅里叶变换从受到干扰污染的输入信号中计算基波电压复数振幅的实部和虚部，利用它们对交流电压、电流、有功功率和无功功率的有效值进行计算，利用电压相角变化来计算频率和功率因数。通过自适应调整采样间隔技术，以便当频率改变时保证每周波均匀采样，从而得到测量精度高、抗干扰能力强的电量变送器，变送器的硬件配置非常简单。 相似文献
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水、风资源和负荷不确定性影响微电网配置方案的经济性和鲁棒性。文中提出一种考虑源-荷不确定性的并网型水/风/柴微电网双层优化规划模型。上层优化为微电网电源容量优化配置模型;下层优化为考虑了小水电、小风电及负荷功率不确定性的微电网优化运行模型,并利用Seng-Cheol Kang提出的鲁棒线性优化理论(SCK型鲁棒线性优化)将不确定性模型转化为确定性模型。然后,结合含精英策略的快速非支配性排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和混合整数线性规划(MILP)求解微电网的多目标优化配置问题。最后,以韶关地区某实际配电系统为例进行仿真验证,结果表明该模型不仅提高了微电网的鲁棒性,而且保证了配置方案的经济性及供电可靠性。 相似文献
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考虑分布式能源的间歇性和随机性对配电网电压的影响,用模糊数表征分布式电源出力不确定性和负荷功率的波动性,构建配电网多目标模糊无功优化模型,提出分布式电源和无功补偿装置输出无功功率的协同优化方法。以有功网损最小和电压偏差最小为目标函数,并将目标函数和约束条件模糊化,根据其隶属度函数形成模糊适应度函数,再将两目标通过最大满意度法转化为单目标,最后利用免疫粒子群算法进行求解,从而确定在负荷功率模糊波动下具有不同模糊出力水平的分布式电源和具有不同运行方式的无功补偿装置输出无功功率的最优值。以IEEE33配电网系统为算例,验证了所提出的模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
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分布式电源大规模接入所造成配电网电压质量问题一直受到极大关注。针对分布式电源大规模接入所产生的局部区域电压严重偏高问题,提出配电网动态无功分区的方法,构建了配电网无功优化模型。利用锥规划对原优化问题进行了简化并转化为二阶锥规划模型。为解决求解难度大的问题,提出了考虑动态无功分区的求解方法。考虑不同无功分区的分布式电源接入特点和运行特性,构建电压灵敏度矩阵,计算确定配电网节点电压变化量,提出电容器组、静止式无功发生器(statle var generator,SVG)等无功补偿装置的运行策略并优化其在各种运行条件下的无功功率值。分别以IEEE33节点和东莞地区某53节点的配电网为实例进行了计算,验证了无功优化的二阶锥规划方法的适用性和可行性,分析了动态分区对配电网无功优化以及电容器组和SVG等无功补偿装置运行策略的影响。 相似文献
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利用概率统计的方法对分布式电源输出功率和故障停运的随机特性进行评估,采用离散概率分布表示分布式电源输出功率和可用率的随机变化特性。以电压偏差最小、电网运行经济效益最大化为多目标函数,建立基于离散概率模型的分布式电源配电网多目标无功补偿优化配置的模型。通过模糊理论重新定义目标函数的隶属度函数,将目标函数模糊处理,并运用最大化满意度指标法将文中所建立的多目标优化问题转化为单目标优化问题,协调了多目标之间的关联性,然后采用多种群遗传算法求解优化问题。最后以IEEE33节点配电系统测试为例,结果表明所提方法的可靠和实用性。 相似文献
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利用分布式电源(distributed generation,DG)的无功功率与传统无功优化策略相结合的方法,对接有电动汽车(electric vehicles,EV)和储能装置(energy storage system,ESS)的配电系统进行无功电压协调优化,充分利用ESS来提高新能源发电的消纳能力,平抑电压偏差。考虑DG、EV的随机性,利用点估计法进行随机潮流(probabilistic load flow,PLF)计算,建立以节点电压期望平均偏差和网损期望最小为目标的配电网无功电压协调优化模型,采用动物迁徙算法(animal migration algorithm,AMA)求解多目标优化模型,求得一组非劣解集供决策者根据需要进行选择,最后以IEEE33节点系统为例进行仿真分析,并与粒子群算法进行比较,验证模型和算法的有效性。 相似文献
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分布式电源(distrubuted generation,DG)和电动汽车(electric vehicle,EV)随机充放电环境下的配电网优化运行是目前一项重要的研究课题,通过建立分布式电源和电动汽车充放电的随机概率模型,进而构建出配电系统在随机因素下的运行状态。在满足电网运行的潮流约束条件下,以系统优化成本、有功损耗期望、电压偏差期望为目标函数,建立配电网概率优化的模型,使用基于概率潮流的混沌粒子群算法对模型求解,得出配电网优化运行的策略。最后以IEEE 33节点系统为算例,验证所提方法的正确性与有效性。 相似文献
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考虑配电网运行的时序特性,以多时段功率损耗最小、电压偏离最小和电压无功优化中需求响应利用率最大化为多目标函数,建立分布式新能源配电网电压无功协同控制的多时段多目标动态优化模型。在对配电网无功补偿装置无功功率进行优化配置并充分利用实时的需求响应基础上,提出分布式电源(distributed generation,DG)环境下配电网电压无功多目标协同优化的混合整数二阶锥规划方法。在优化问题求解中,优化的决策变量包括离散型变量和连续型变量,而且潮流约束等式计算复杂性大。该文首先将潮流模型转化成锥规划模型,将潮流变量间复杂的关系以线性公式替代,而新变量则用特殊结构的锥集表示,从而简化了优化模型,使得优化问题转化为可高效快速精确求解的混合整数二阶锥规划模型。采用PGE的69节点配电系统测试的结果验证了所提出控制方法的可行性和适用性。 相似文献
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矢量化动态最优潮流计算的步长控制内点法实现 总被引：1，自引：1，他引：0
实现动态最优潮流(dynamic optimal power flow,DOPF)的矢量化计算。通过将同类型、同时段的优化变量集中排列,建立动态最优潮流的矢量化模型,并采用步长控制内点法进行求解。各时段的梯度矩阵和海森矩阵具有与导纳矩阵相关的稀疏特性,在计算过程中保持不变。通过设计稀疏矩阵结构和内存分配策略提高Karush-Kuhn-Tucker (KKT)系统的形成速度。分析爬坡约束和购电量合同约束对求解KKT系统的影响,对比测试多个优化排序算法,指出近似最小度(approximate minimum degree,AMD)和列近似最小度(column approximate minimum degree,COLAMD)算法求解该模型KKT系统具有很高的效率。对节点数从14到1 040共5个测试系统12~96时段的DOPF模型进行仿真计算,验证所提算法的正确性和高效性。基于步长控制内点法的矢量化方法提高了DOPF程序的计算速度和收敛性。 相似文献
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