大电网自动电压控制技术的研究与发展

自动电压控制技术是当前国内外的研究热点.对比目前主要的3种自动电压控制模式,总结3种模式的优缺点.分析自动电压控制研究和实施的难点所在.从目标、时间和空间三个维度出发,归纳自动电压控制问题的3条研究主线,总结各自的研究重点.结合我国大电网的实际调度体制,深入探讨网、省、地三级协调的自动电压控制问题,给出可行的协调控制模式,提出亟待解决的4个特殊问题.     

考虑多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划

提出了一种考虑冷电热多能负荷不确定性的区域综合能源系统鲁棒规划方法。基于能源集线器(energy hub,EH)模型,建立了含冷电热三联供、燃气锅炉、集中式制冷站在内的区域综合能源系统模型;根据历史/预测年8 760 h多能负荷数据,通过k-means聚类分群方法得到多个典型日负荷场景,以上下界区间描述负荷不确定性,形成鲁棒规划模型;将相应鲁棒规划模型等价转化、形成子问题为凸的混合整数规划模型求解。算例结果证明了该规划方法的有效性,同时体现了综合能源系统多能互补集成优化效益。     

园区农业能源互联网在线安全分析：评述与展望

园区农业能源互联网是能源互联网未来的重要发展方向之一,气象是影响园区农业能源互联网安全的重要影响因素之一,如何实现园区农业能源互联网的安全分析是当下亟需解决的问题。因此,该文遵循物质守恒定律、能量守恒定律、信息守恒定律以及能量–物质相互转化的规律,考虑气象因素以及作物生长特性,从系统科学的角度出发研究人工智能技术在农业工程和电力工程交叉学科的应用,探索农业气象和能源气象对园区农业能源互联网带来的安全问题,提出园区农业能源互联网在线安全分析的思路,以期实现粮食安全和能源安全的双赢。     

湖北电网无功电压自动控制系统的建设及运行

文章介绍了湖北电网无功电压自动控制系统的实现模式,系统建设中的几个关键技术问题,并分析了影响无功电压控制水平的几个主要因素。     

电网在线暂态电压安全分析的降维方法

近年来,随着中国可再生能源的发展以及交直流混联电网的形成,电力系统暂态电压安全问题越来越突出.对于大电网进行在线暂态电压安全分析十分必要,但因存在维数灾问题导致其在线应用困难.关键挑战在于需要处理高维电压时序轨迹(时间维)、大量预想故障(故障维),以及众多节点和无功设备(空间维).传统的无功电压分区方法无法应对以上挑战...     

特高压交直流混合电网无功电压特性与电压控制协调系统设计

特高压直流通道将承担金沙江流域水电大规模输送任务,形成了四川特有的特高压直流多送端局面.自动电压控制技术(AVC)已在电网调度控制中得到广泛应用,而当前AVC系统并未考虑特高压直流系统接入后带来的影响.分析四川特高压直流系统投运后近区电网电压的新特点,讨论建设协调电压控制系统的必要性,提出四川电网特高压交、直流混合电网协调电压控制系统设计方案.该方案正在四川电网D5000平台上实施,并预计可获得良好的技术经济性能.     

图计算在电网CPS中的应用场景研究

信息技术的广泛应用使得电力系统一次侧和二次侧形成了典型的信息-物理耦合系统(cyber-physicalsystem,CPS)。电网CPS的出现促进了新的建模方法、安全评估方法以及问题场景的出现。同时,由电网CPS导致的问题规模扩大、关联复杂性提升也对计算技术和分析方法形成了新的挑战。图计算作为计算机领域出现的一种新的并行计算框架,在处理海量图结构数据和复杂关联性问题时具有很大的优势。该文在详细阐述图计算特性的基础上,对图计算在电网CPS建模及耦合计算、网络结构脆弱性研究等场景的应用进行了分析,并提出了基于电网业务的图数据建模方法和电网CPS业务风险评估的图计算算法。最后利用实际的图计算系统进行了算例分析和应用展示。为电网CPS中相关场景的研究和实际应用提供了一种可行的图数据存储、分析和可视化技术方案。     

协调二级电压控制的研究

总结了协调二级电压控制(CSVC)的基本思想,提出了一种新的CSVC模型。在优先考虑中 枢母线电压偏差最小的前提下,利用多余的控制自由度保证本区域发电机运行在无功裕度更大、出 力更均衡的状态。仿真结果显示在分级电压控制体系中,如果二级控制环节采用所提出的CSVC 模型将有利于提高系统的电压稳定裕度。基于该CSVC模型的二级电压控制模块已经在国内某 省级电网得到实际应用。     

面向变化场景的输电断面极限评估主动迁移学习方法EI北大核心CSCD

深度学习由于其强大的非线性建模能力,在输电断面极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题中具有良好的应用前景。然而,由于电力系统的时变性和不确定性,需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价,提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面TTC评估方法。该方法包括两个阶段:第一阶段引入迁移学习预训练,推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重,用于指导预训练阶段得到具有最小泛化误差的新场景模型;第二阶段引入主动学习和模型微调,基于TTC评估网络灵敏度进行重要样本主动查询,显著降低了模型更新所需的新样本标注时间,并利用模型微调进一步提升了新场景模型的性能。算例分析表明,所提方法与传统的深度模型训练方法相比,大幅降低了将模型应用于新场景的标注样本需求与时间成本,提升了模型迁移的效率。