基于人工神经网络的线损计算及窃电分析

在电力工业快速发展和电力市场化改革如火如荼进行的背景下,电力企业对于电力经济性的要求越来越高,网损尤其是配电网电力损耗成为了亟待解决的难题。以机器学习为切入点,通过数据驱动的方式,基于不同潮流对线损结果的差异影响,利用神经网络构建相关线损模型,实现了线损理论计算以及窃电位置判断。相关算例证明了神经网络模型基础下线损计算和窃电分析的准确性和可靠性。     

考虑风电场接入的输电网与储能扩展鲁棒规划

本文考虑含风电场的输电网结构优化,提出了一种输电网与储能联合扩展规划方法。基于鲁棒优化思想,采用不确定性集合刻画负荷需求和风电出力的随机特征。考虑因风电场出力以及负荷不确定性导致的极端场景,建立了一种自适应min-max-min鲁棒规划模型,基于此实现输电线路、储能以及输电网结构的优化。针对所建立的模型,采用了基于原始剖切面的分解算法对模型进行求解,将鲁棒规划模型分解为主模型和从模型,使得非凸问题转变为便用直接使用CPLEX求解器的混合整数线性规划问题。基于IEEE 24-bus测试系统对所提方法进行仿真验证,优化结果证明了所提出方法的有效性。     

用户侧电池储能系统容量配置探讨

随着电池储能技术的日渐成熟和相关设备成本的不断下降,用户侧储能已从示范应用转向商业化应用。考虑用户侧储能在削峰填谷和需量控制方面的收益,以及电池储能系统的投资成本和运行维护成本,建立了储能项目成本收益模型,用于优化用户侧储能项目的容量配置。以深圳瑞华泰储能项目为例,优化其容量配置,并结合实际工程核算实际工程问题约束下的项目经济性指标,从而指导用户侧储能项目建设。     

考虑风电场接入的输电网与储能扩展鲁棒规划北大核心CSCD

本文考虑含风电场的输电网结构优化,提出了一种输电网与储能联合扩展规划方法。基于鲁棒优化思想,采用不确定性集合刻画负荷需求和风电出力的随机特征。考虑因风电场出力以及负荷不确定性导致的极端场景,建立了一种自适应min-max-min鲁棒规划模型,基于此实现输电线路、储能以及输电网结构的优化。针对所建立的模型,采用了基于原始剖切面的分解算法对模型进行求解,将鲁棒规划模型分解为主模型和从模型,使得非凸问题转变为便用直接使用CPLEX求解器的混合整数线性规划问题。基于IEEE24-bus测试系统对所提方法进行仿真验证,优化结果证明了所提出方法的有效性。     

深圳坚强局部电网的建设方法研究

分析现有技术标准和网络结构下的电网抗灾防灾能力及存在问题,研究深圳坚强局部电网的建设方法.     

主变利用效率的合理取值范围研究

电网设备利用效率作为“高效”电网的重要衡量指标,反映了电网发展效率及电网公司的整体经营水平。从年最大负载率、年等效平均负载率、平均负载率3个方面提出主变利用效率评价指标,并推导出指标的合理取值范围。以深圳电网为例,评价主变利用效率水平,对优化电网规划具有重要指导意义。     

基于改进型粒子群优化算法的配电网规划

配电网规划是一个多峰值优化的复杂问题。粒子群算法是一种实现容易、精度高、收敛快的并行算法,可以有效优化各种目标函数。本文基于配电网规划的特点,以配电网最小线路损耗为目标函数,提出改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,优化算法提高配电网运行的经济性,改进型算法收敛快和搜索能力强。