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针对复杂电网环境下电能质量扰动特征冗余、分类精度低的问题,经过多层卷积神经网络逐层获取电能质量扰动信号低维到高维特征信息,引入特征注意力机制构建多特征融合层消除特征冗余,提升扰动信号关键特征关注度,并加强扰动信号的局部特征与全局特征的提取,提高模型泛化能力进而提高扰动分类精度,据此提出基于多特征融合注意力网络的电能质量扰动识别方法。仿真结果显示,所提方法不仅在单一扰动、复合扰动下能有效辨识电能质量扰动,而且能有效克服噪声干扰对模型的影响,相比主流扰动分类方法提取的特征辨识度更高、模型抗噪性更强。 相似文献
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日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N-1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。 相似文献
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对关乎数字化变电站网络化应用功能实现成败的GOOSE网络通信性能进行了分析,并按照某变电站的实际配置,搭建了模拟测试系统,提出了GOOSE网络在各种运行工况下的通信性能方面的测试方案,进行了对GOOSE接收、发送、集成等的测试,测试结果表明,GOOSE网络的性能可以满足应用要求,采用基于GOOSE通信机制的网络化应用功能实现方式技术上是可行的。 相似文献
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风光出力的随机性与反调峰特性增加了电网对新能源的消纳难度。利用源侧、荷侧的灵活可调节特性,设计源荷双边参与规则,引导源荷进行跨时间的双向功率协调以支撑清洁能源高效消纳。首先,梳理源荷双边参与的基本原则与原理,明确交易主体、品种以及模式并设计其参与规则。然后,基于源荷双边参与规则,构建计及源荷双边参与的日前能量与备用联合优化调度模型,在促进新能源消纳的同时降低工业用户用电成本。其次,针对多场景混合整数规划的求解难题,采用改进的渐进式对冲分解算法进行求解,通过启发式的变量“固定-筛选-松弛”,保证模型的收敛性。最后,基于IEEE 118系统进行算例分析,验证了所提能量与备用联合出清模型在促进新能源消纳方面的有效性。 相似文献
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分布式微网并网控制策略研究对提高微网可靠运行有重要意义。针对微网系统孤岛运行时分布式电源间存在环流的问题,设计了无功环流抑制环节以改进下垂控制,通过平移下垂控制曲线实现了分布式电源在并网模式下的恒功率输出,在此基础上设计了并网预同步控制器,以保证并网时不会对电网产生大的冲击电流,最后,在Matlab/Simulink中对微网孤岛运行时无功环流的抑制、微网运行模式切换时的控制及微网并网后的恒功率控制进行了建模仿真,结果验证了改进下垂控制法的正确性和可行性。 相似文献
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