计及需求响应及抽水蓄能的含风电系统鲁棒机组组合

来源 :电力工程技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:anqir621
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
针对大规模风电接入电力系统带来的消纳问题,提出一种考虑需求响应及抽水蓄能的鲁棒机组组合优化方法.一方面,建立计及需求响应和抽水蓄能机组运行特性的数学模型,协同优化提高系统运行的灵活性;另一方面,采用考虑不确定预算的风电功率不确定集合描述风电随机波动特性.综合考虑系统运行约束及鲁棒可行性约束,采用基于仿射补偿机制的再调度策略,以系统运行成本最小为目标构建鲁棒机组组合模型,同时根据对偶原理将构建的鲁棒优化模型转化为确定性的数学规划问题进行优化求解.在改进的IEEE 39节点系统中进行算例仿真,验证了所提方法的正确性和有效性.
其他文献
多站融合通过融合变电站、光伏电站、充电站等站点功能实现多能源优势互补,但其选址评估中须兼顾多站点影响因素,选址评估权重设计中各单站特性指标权重设计困难,共性指标对各单站影响程度具有差异.为此,文中提出了多站融合选址评估指标体系的构建方法,实现了多个站点指标融合.同时,设计了基于层次分析法的组合权重计算方法,以多站融合指标体系为基础,按单站求出各自所有指标的权重,再设计多站融合的单站的权重,将2种权重结合得到所有指标的组合权重;进一步利用模糊综合评价法对候选站址的各指标进行评分,经过计及权重的综合评价选出最
配电网中发生高阻接地故障时,短路电流小于传统过流保护的阈值,无法被常规保护装置检测和清除.若不及时消除短路电路,极易演化成严重故障.针对该问题,文中首先分析发生高阻接地故障时配电网的故障分量特征和基于母线处的正序电压故障分量与其相连接的各馈线正序电流故障分量的相位差特征,给出适用于配电网高阻接地故障检测的故障判据.然后,为解决配高阻接地故障检测过程中系统不平衡引起的一系列问题,制定了相应的故障检测启动判据.基于该故障检测判据和启动判据,制定基于故障分量原理的配电网高阻接地故障检测方法.最后,在PSCAD/
提出了一种基于无人机数据采样的人脸识别研究方法.针对无人机采集的图像或视频数据进行人脸识别应用,采用深度学习算法对此进行研究,通过线下采集获取目标人脸,对采集到的目标人脸进行数据增强扩充数据集,进而增加入物识别准确率,使用训练好的Facenet网络对目标人脸进行特征提取,获得目标人物人脸特征并建立人脸特征库.在人脸检测阶段,当接收端接收到无人机采集的图像数据后,利用YOLOv5进行检测,识别人物所在区域,随后裁剪出人脸区域,传入Facenet网络进行人脸识别,获得采集到的人脸特征向量,然后结合人脸库与采集
为了解决个人歌曲喜好的预测问题,提出了一种基于Cat Boost算法的预测方法.使用Spotify所提供的音乐数据集进行研究,利用Cat Boost模型的建立进行预测.实验结果表明,基于Cat Boost算法的模型个人音乐喜好预测方法预测准确度高,能够更好地利用类别信息,是机器学习在音乐推荐领域的成功应用.
深度学习模型凭借其良好的性能被引入到电力系统的暂态稳定性评估中,但进行在线应用时,须关注模型的抗噪能力和泛化能力.文中提出一种基于堆叠稀疏降噪自编码器(SSDAE)的暂态稳定性评估模型,首先对原始输入数据加入噪声得到受损数据样本,然后对受损数据样本进行高阶特征提取,最后将提取的高阶特征重构成未受损的数据,这一训练过程大大提高了模型的抗噪能力.同时,在对输入特征进行重构的过程中,对隐藏层神经元权重和激活程度进行抑制,实现模型的稀疏化,以此提高模型的泛化能力.仿真结果表明,相对于其他机器学习算法,SSDAE模
附着于输电线路上的各类障碍是电网安全稳定运行的重大威胁,传统的清障方法或存在安全隐患,或耗能较高,且大多需要停电处理,而激光能量高、准直性好,可用于远距离无接触击落异物或融化覆冰.因此,文中综述了激光清障技术在电网中的应用现状与发展,首先总结了激光清除异物、覆冰、树障等不同类型障碍的原理与应用;然后对比了常用于清障的几种激光器的特点;最后分析了激光波长、激光功率、光斑直径等参数对清障效率的影响,研究了激光照射导线、绝缘子时功率密度与照射时间的安全阈值问题.激光清障技术目前已被广泛应用于清除线路悬挂异物,但
光热发电(CSP)在电力系统中发挥的效益与CSP的运行方式、储热时长等密切相关,合理评估CSP效益对CSP的发展具有重要影响.文中提出一种全面评估CSP容量效益、电量效益的等值年费用法,并计及了机组启停、储能电源跨日调节.对含有CSP的系统进行8 760 h生产仿真模拟,比较CSP投运前后系统火电装机需求和煤耗的变化,评估CSP的容量效益和电量效益,进而评估CSP的国民经济性.对西北地区实际电网进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性.研究结果表明:CSP的国民经济效益与CSP的投资、调峰方式、储热时长和
针对VGG16网络识别驾驶员分心时参数量多、分类准确率低的问题,提出了一种基于多尺度通道的分类模块MCAM.分类模块MCAM包括MCM模块和MSE模块.MCM模块将卷积特征图分离为4个子特征图,使用不同的卷积核对4个子特征图进行空间信息提取,以期提高分类准确率;MSE模块为改进的通道注意力,其使用一维卷积来改进原始通道注意力中的全连接层,降低了全连接层大量参数问题.将MCAM嵌入VGG16中,并使用非对称卷积辅助降低参数量.实验结果表明,使用MCAM模块在State Farm Distracted Dri
文中研究了受端级联型混合高压直流(简称混合直流)输电系统的控制特性,分析了受端柔性直流在下垂控制模式下对级联型混合直流控制特性的影响,明确了混合级联直流的总体伏安特性曲线.相比于主从控制,采用下垂控制的模块化多电平换流器(MMC)具有同时控制直流电压和直流功率的能力,不会出现功率反送现象.但在下垂控制作用下,MMC无法实现直流电压的准确控制.因此,文中提出一种受端级联型混合直流输电系统的自适应下垂控制策略,该策略可根据系统直流电流的变化实时调节下垂特性,避免MMC的直流电压随直流电流的变化而产生波动.最后
自动驾驶是一个复杂的、系统性的研究项目,在实际的测试过程中,为了确保安全,虚拟仿真测试成为自动驾驶测试的关键,在检测驾驶模型是否可以做出正确的判断,减少安全事故的发生等方面有着不可替代的作用.本文在虚拟仿真测试的基础上,提出有关图片扰动的自动驾驶测试的数据生成方法,通过对检测数据的核算来测试模型是否可以做出缺陷判断.数据显示,本文使用到的模型的缺陷检测会受到相应测试环境的影响.