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随着综合能源系统建设和电力市场改革推进,综合能源服务商有望成为新的市场交易成员。为解决申报阶段有限的决策参考信息制约申报策略制定的问题,文章提出了一种基于Q强化学习的综合能源服务商现货市场申报策略,以提升申报策略的理想度。该方法的主要特点在于充分利用庞大的历史运行信息,通过人工智能算法训练申报策略智能体,建立综合能源服务商所掌握的有限参考信息与最优申报策略之间的内在关系。智能体以市场公开信息、社会公共信息及服务商私有信息为环境变量,能够实现申报策略的自动生成和智能改进。最后,基于某省电网实际数据构造算例表明,该方法能较好地拟合合作博弈下的申报策略,具有收敛速度快、理想度高、计算效率高等特点,更符合综合能源服务商决策需求。 相似文献
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对于光伏发电功率精准的日前预测有助于电网设计未来调度计划,降低新能源发电对电网的冲击,提高消纳率。提出一种Boosting集成学习框架下的光伏发电功率日前预测方法。首先,根据光伏出力主要受天气影响的特点,通过皮尔逊系数获得相关性强的气象因素,利用k-means++对与光伏发电功率相关性极强的总水平辐照度进行聚类以获得相似日数据集;然后,将极限学习机(extreme learning machine,ELM)引入Boosting框架,构建光伏出力日前预测模型(B-ELMs);最后,利用真实光伏电站运行数据验证模型有效性,该模型在试验过程中展现出良好的适应性,最高决策系数(R2)达0.9819 。实验结果表明,由于集成学习框架的存在,B-ELMs能对复杂天气下的规律性弱、波动性强的光伏出力曲线提供较为精确的预测结果;同时,相较于深度学习网络,B-ELMs的收敛速度更快,在维持较快训练速度的同时保障更为精确的预测结果。 相似文献
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针对广、深调度管理模式调整后深圳城市电网日前发电计划业务的实际需求,提出了送受电与机组出力联合优化的日前发电计划优化策略、模型与算法。通过引入送受电计划的可行优化空间,合理安排气量受限的燃气机组的出力曲线,降低了全系统购电费用;对燃气机组进行启停优化并考虑爬坡能力限制,有效缓解调峰压力;对送受电计划进行基于历史统计比例因子的功率分配,较为精确地考虑了网络安全约束,并在消除阻塞的过程中调动送受电计划的可调节性。以总购电费用最小为目标,全面考虑系统约束、机组约束以及网络约束,构建了混合整数线性规划数学模型,并采用成熟数学优化工具包CPLEX进行高效求解。基于深圳电网实际日前发电计划数据的算例表明,上述方法能够协调优化送受电计划与机组发电计划,可有效应用于工程实践。 相似文献
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户外运行绝缘子串的泄漏电流监测需要考虑环境温湿度及污秽度的影响。在绝缘子户外试验场进行了大量人工污秽试验,连续观测了110kV XP-160绝缘子串在一个或多个自然日的泄漏电流幅值变化规律。研究了不同灰密(NSDD)、盐密(ESDD)对绝缘子串泄漏电流幅值的影响及其与相对湿度、环境温度的关系,得到了泄漏电流幅值与相对湿度及污秽度的定量关系。研究结果表明:在相对湿度较小的情况下,随着污秽度的增加,泄漏电流会缓慢增加,但增长幅度并不明显;当相对湿度较大时,随着污秽度的增加,泄漏电流幅值会明显增大。 相似文献
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为及时总结中国首批电力现货市场试点建设地区的试运行经验,推动中国电力现货市场建设,在介绍山东电力现货市场的市场机制基础上,通过分析其试运行情况,研究市场所面临的问题和解决措施。山东清洁能源占比较高等电网运行特征决定了山东更宜采用集中式现货市场模式。山东电力现货市场包括日前、实时2个时序市场和日内机组组合衔接机制。电力现货市场试运行期间,电网整体运行平稳有序,现货市场出清价格随市场供需关系变化而变化,但也面临市场力监控能力有待提升、调峰补偿机制需要完善、用户交易风险防控手段仍待加强等问题。上述结果表明山东电力现货市场已基本具备连续运行条件,但市场机制的完善仍须持续加强。 相似文献
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