基于双向出行链的电动汽车平抑电网波动策略

针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m²的区域进行仿真分析,结果表明：双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。     

基于改进蒙特卡洛法的智能电网实时运行风险评估

蒙特卡洛法需使用大量电网抽样数据,花费的风险评估时间长,提出一种改进蒙特卡洛法实现高效智能电网实时运行风险评估。从多方面考虑,构建智能电网风险评价指标体系,明确蒙特卡洛法存在抽样次数多及方差系数大的问题;将交叉熵重要抽样法与分散抽样法相结合,构建近似函数,令原本电网中微小概率事件转换为大概率事件,减少算法抽样次数和方差系数,提高算法的计算效率。实验表明,所提方法能够有效识别正常状态下及元件失效条件下的电网实时运行风险,并通过失效线路负荷转移的方式有效降低了智能电网实时运行风险。     

基于语言模型的调度语音智能识别研究

针对调度语音识别过程中单遍解码词图生成算法所生成词图精度较差的问题,研究基于语言模型的调度语音智能识别方法。构建由训练过程和识别过程组成的调度语音智能识别模型,训练过程中该模型提取语音数据的语音向量序列构建声学子模型,利用语言子模型训练文本数据构建语音词图,识别过程中对声学子模型、语音词图以及发音词典实施语音解码与搜索获取最优词序列,基于最优词序列完成调度语音智能识别。测试结果显示研究方法所生成的词图精度较高,可准确识别调度语音。     

考虑新能源接入的智能电网运行风险评估技术

为了保证智能电网运行的安全性和可靠性,需要评估电网运行的风险。提出考虑新能源接入的智能电网运行风险评估技术,采用LHS-MCS方法抽取含新能源接入的配电网状态信息,根据抽取的信息构建电网运行风险评估指标体系,采用熵权法计算风险评估指标的权重,通过灰色关联理论确定指标的基本信度分配函数,融合多个基本信度分配函数获得智能电网在运行过程中发生风险的概率,实现智能电网运行风险的评估。实验结果表明,所提方法的并发能力高、评估精度高、可靠性高。     

异步联网运行下有序用电执行流程优化研究

在分析了有序用电所面临新形势的基础上,针对异步联网运行电网调频手段多样化和频率稳定问题复杂化的特点,提出了限电序位表指标分配优化方法,方法中结合了负荷增长率和政策原则的约束,使得有序用电负荷指标分配更趋合理,达到了制定方案更具执行性的目的。最后,从调度机构层面优化了有序用电执行流程。研究表明,该优化方法可操作性较强,有一定的现实意义,能满足实际要求。     

基于小波变换和SVM算法的微电网短期负荷预测研究

为了满足微电网的建设和发展对其负荷预测的精度和方法适应性提出的更高要求,本文在时域和频域上比较分析了微电网负荷曲线和传统负荷曲线,得出了微电网负荷波动性更强的结论,然后根据微电网负荷的特点,考虑微电网负荷受星期类型和气象因素的影响,提出对微电网负荷进行离散小波分解的基础上,建立支持向量机(SVM)模型对各层分量分别进行预测,最后运用分解关系得出预测结果。研究表明,与直接应用SVM模型预测相比,分解微电网负荷曲线后再进行SVM模型预测能够实现更高的预测精度,更适用于当前微电网短期负荷预测需要。