神经网络控制APF综合治理研究

针对分布式新能源、电动汽车以及各种储能装置的大量接入,给低压配电网带来三相不平衡及电网谐波等电能质量问题,提出一种基于小脑神经网络(CMAC)与比例积分(PI)算法相结合控制的有源电力滤波器(APF)控制方法,对低压配电网中的三相不平衡及谐波等问题进行了有效治理。仿真结果表明,该控制方法对治理低压配电网三相不平衡与谐波问题效果明显,克服了网侧电流存在突波的现象。     

基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的风火系统暂态特征选择与两阶段稳定评估

为实现含新能源电力系统暂态稳定的在线更新,降低新能源机组出力、电压等特征对评估准确率的影响,提出基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的暂态特征选择和两阶段稳定评估模型。首先,改进最大信息系数中的网格划分方法,建立基于Pearson相关系数和统一信息系数的混合Markov决策模型,对风火系统暂态特征进行数据分析与特征选择。其次,以Wasserstein距离代替传统生成对抗网络中的JS散度,提出基于Wasserstein生成对抗网络的暂态稳定模型在线更新方法。同时依据一阶段暂态稳定评估置信度将样本划分为安全域样本与非安全域样本,提出一种两阶段暂态稳定评估方法。最后在改进的IEEE 39节点、IEEE 118节点系统中将所提方法与传统方法进行了对比,结果表明所提方法的暂态稳定评估准确度有所提高,且计算速度有所加快。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的主动配电网规划

针对大规模可再生能源(renewable energy sources,RESs)接入电网后的间歇性和波动性,配电网向主动配电网(active distribution network,ADN)过渡资源配置的复杂化等问题,提出了基于改进哈里斯鹰优化(improved Harris hawk optimization,IHHO)算法的主动配电网最优规划模型.首先,对风光出力和负荷需求的典型场景进行构建;建立考虑系统电压增强指数、有功和无功损耗指标在内的最优规划模型;采用IHHO算法进行优化求解;最后,以IEEE57节点系统为例对所提出的模型和方法进行了仿真分析,验证了模型和方法的有效性和先进性.