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1.
2.
虚拟电厂存在源荷不确定性的问题会导致虚拟电厂在获取收益同时也要面对一定的风险损失。针对此问题,提出在日前从现有的多电源机组中选择可调容量合适的机组组建虚拟电厂,就能有效规避风险损失,使虚拟电厂的收益最大化。文中采用条件风险价值作为风险度量的指标,以运行收益最大化和风险损失最小化为优化目标,建立基于条件风险价值点(CVaR)风险控制的多电源虚拟电厂机组动态聚合优化模型。首先,采用场景技术来模拟虚拟电厂中源荷的不确定性;然后,在此基础上研究了虚拟电厂管理者的风险偏好对虚拟电厂机组选择的影响,以及环境惩罚成本和购电电价对虚拟电厂机组选择的影响;最后,通过算例仿真验证了该模型的正确性。结果表明,当虚拟电厂管理者选择合适的风险偏好时,虚拟电厂机组的动态聚合模型可有效降低虚拟电厂的风险损失以及提高虚拟电厂供能的稳定性。  相似文献   
3.
针对风电出力反峰特性导致综合能源系统消纳风电能力过低问题,在深入分析可转移负荷和风电消纳关系机理的基础上,提出考虑风电消纳的综合能源系统源荷协调运行优化方法。负荷侧将可转移负荷作为消纳可再生能源的主要手段,与微燃机和燃料电池等电源共同参与系统经济调度,形成源荷协调的运行优化模式。在该模式下,综合考虑系统运行约束条件以及设备约束条件,以风电消纳量最大和系统运行成本最小为优化目标,构建源荷协调的多目标优化模型,并利用NSGA-2算法对该模型求解。算例结果证明了所提方法的有效性。  相似文献   
4.
电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,,如何运用这些数据提高电力管理工作的智能化水平已经成为相关电力环节十分重要的研究课题之一。但现有电力大数据中用到的聚类方法却不能发现任意形状的数据集聚类类别(即类簇),这影响了电力大数据在应用中的计算精度与计算时长。因此提出了一种新的算法,即使用局部密度峰值和基于共享邻点的距离,更好地结合了密度与距离的关系,表示出数据之间的差异。使用局部密度峰值并用基于共享邻点的距离来构造最小生成树,然后重复切割最长的边,直到找到给定数量的簇。在电力大数据应用上的实验结果表明,该算法在具有良好的效果。  相似文献   
5.
6.
针对变压器状态数据累积规模和复杂程度均增大的情况,单一智能算法进行数据处理的能力有限、精度低,提出了基于自适应极限学习机的变压器故障识别方法。利用免疫算法(IA)的多样性调节机制和存储机制对粒子种群进行优、劣分类,对优、劣粒子分别采用不同的进化方式。经IA改进的粒子群优化(PSO)算法有效克服了种群容易早熟从而导致进化停滞的缺点,提高了全局寻优能力。在参数寻优的基础上,根据寻优输出结果建立变压器故障识别模型。实验计算结果表明所提方法比极限学习机(ELM)、粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)、遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)方法的故障识别精度高。  相似文献   
7.
含不确定性负荷的水火电力系统随机优化调度   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对水火电力系统负荷的不确定性,建立基于模糊机会约束规划的随机优化调度模型,分析负荷不确定性变化对水火电机组出力及火电机组能耗量、排放量的影响。将实际负荷与负荷预测的偏差看成一个模糊随机变量,并在火电机组煤耗量最小化、污染物排放最小化和水库蓄水量最大化3个目标函数中及功率平衡、机组出力调整等约束条件函数中均引入负荷这一随机变量。按照模糊机会约束和随机机会约束的确定性等价形式,将水火电力系统优化调度的不确定模型转化为确定性模型,并利用多目标问题的模糊满意度法进行求解。以一个8级梯级水电站和6台火电机组组成的水火电力系统为实例进行计算,验证所提出含不确定性负荷的水火电力系统随机调度模型的准确性和可行性。  相似文献   
8.
双重化继电保护系统可靠性的五状态空间模型与评估方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
双重化继电保护配置是220kV及以上输电网的基本要求,对电力系统安全可靠运行有着极其关键的作用。文中针对由两套主保护及远近后备保护所组成的双重化继电保护系统,建立了4种工况下的双重化继电保护系统的五状态空间模型。在五状态空间模型的基础上,根据马尔可夫状态空间的分析原理,构造了其状态转移矩阵,确定了其正确切除故障概率和失效率与系统故障率及不同状态之间维修率的关系。以某电网为实例进行了计算,计算结果充分说明了双重化继电保护配置的重要性和关键作用。  相似文献   
9.
新能源配电网多类型有功无功电源容量协同优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
间歇性分布式电源(distributed generation,DG)接入电网后对线路潮流、节点电压等的影响与其接入位置和容量密切相关。考虑间歇性分布式电源出力的随机性和间歇性,同一配电区域光照、风速和负荷变化具有一定的相关性及受季节变化的影响,为此,采用可处理输入随机变量相关性的基于拉丁超立方抽样的蒙特卡洛概率潮流计算方法(correlation Latin hypercube sampling Monte Carlo simulation,CLMCS)计算含间歇性分布式电源的配电网潮流,以分布式电源和无功补偿装置的年运行收益为上层规划目标函数,以电压改善年收益和降损年收益为下层规划目标函数,建立嵌入机会约束规划的二层规划分布式电源和无功补偿装置容量协同优化配置模型。采用两层嵌套的自适应人工鱼群算法对本文协同优化配置问题进行求解。最后通过IEEE33节点配电系统算例分析,验证了本文模型和算法的有效性。  相似文献   
10.
园区微电网运行在"以热定电"方式下时,微型燃气轮机电能完全跟随热负荷,限制了微型燃气轮机在经济调度中的作用。针对这一问题,提出一种考虑微电网中央控制器(microgrid central controller,MGCC)信息、微电网运行约束、储能约束的"源-网-荷-储"4层模型,解耦了微型燃气轮机电热出力的强耦合性,采用改进的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型求解,优化微电网内各单元出力。将该模型应用于某微电网实际算例,并与"以热定电"、"电热分供"2种运行方式进行比较,分析结果表明,该优化模型能够实现"源-网-荷-储"协调调度,降低微电网运行成本。  相似文献   
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