基于数据包络法的电压序列优化

来源 :中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lzg31142003
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
本文分析了优化配电网电压序列的必要性,总结了国内外优化配电网电压序列优化的经验,并针对 A 城市配电网电压序列现状分析得到优化配电网电压序列、提升中压配电电压的影响因素,确定本次评价各个方案优劣时所用到的重要指标,提出优化A 城市电压等级序列的3个方案,利用基于数据包络法的综合评判法对各个方案进行综合评价,最终得出推荐方案,并对推荐方案进行详细的技术经济分析,得到 A 城市升压改造后技术指标改进情况和取得的经济效益情况,最后展望 A 城市未来最简化电压序列。
其他文献
在中长期负荷预测中,由于电力负荷具有突变性,常规GM(1,1)模型不能及时反映负荷的突然变化,对于发生转折的数据预测精度不高,在实际应用中具有一定的局限性。通过对负荷原始数据序列的预处理及优化,利用等维新息递推GM(1,1)模型进行预测,保证了预测能够较为充分地利用新信息,并加入了残差模型,通过实例分析表明,改进后的模型比常规GM(1,1)模型提高了预测的精度。
本文介绍了比例失效模型(PHM)的概念,利用威布尔比例失效模型建立基于状态监测信息的故障率模型,通过最大可用度法确定故障率阈值,并最终建立其状态维修决策模型。最后通过一个对变压器油气监测信息分析的简单案例来说明基于比例失效模型的维修决策过程,同时验证该模型在变压器维修中的适用性。
随着分布式电源接入配电网,配电网供电可靠性的评估模型发生了变化。本文提出一种计及分布式电源影响的配电网可靠性评估方法。首先根据分布式电源与传统电源不同的特点,建立分布式电源的可靠性模型;然后根据配电网中负荷的重要程度,建立含有分布式电源的配电网孤岛划分模型;结合配电网孤岛运行方式,并且考虑孤岛形成概率,对传统的可靠性评估中的最小路法进行改进,使之适用于含分布式电源的配电网供电可靠性分析计算。最后通
停电损失评估是电力市场环境下系统可靠性研究的基础,是电力系统规划、设计的依据之一,也是系统运行中故障处理措施选取的重要参考。针对长期以来这方面研究手段比较单一且所需数据量过于庞大的缺点,引入了在经济学领域广泛适用的Tobit模型,通过对少量历史数据的调查统计,采用回归方式,得到了一个通用的停电损失估算函数,该函数能计算任意一次停电事故给各类用户造成的直接经济损失。实际算例证明了该方法的可行性。
风能由于其自身随机,波动及间歇等特点,会给经济调度带来一定影响。本文在调度期预测负荷的基础上,依据风速及风能预测,形成净负荷;然后用水电机组的部分出力进行削峰,缓解负荷的波动性;在此基础上,考虑火电机组的爬坡率,将水电机组的其余出力与火电机组联合进行经济调度。提出了风能预测误差成本,对高估风速和低估风速进行相应惩罚,在传统的燃料费用最小为目标的目标函数中,加入风能预测误差惩罚费用,最终实现满足所有
分布式发电技术的快速发展,以及电网规模的不断壮大,输配电系统的短路电流不断提高,短路故障对电力系统和其相连的电气设备的危害越来越大。本文给出基于集成门极换流晶闸管IGCT的故障电流限制器在分布式发电中的应用,针对分布式发电并网与保护协调性问题,通过公式推导等理论研究论证,利用基于IGCT的故障电流限制器限制短路电流,消除分布式电源与保护的协调性问题。
提出了用于电力系统中长期负荷预测的物元分析理论。首先构建经典域物元和节域物元,计算各预测方法与评价物元关于历史样本年份的关联度,得出每种预测方法权值大小,并对关联函数加以适当改进从而得到物元综合预测模型。算例分析表明,应用物元模型能对电力系统中长期负荷进行较为精确的预测。
本文研究了考虑单位时间系统维护费用最低的风电机组变速箱重要元件更换时间的优化计算问题。首先介绍了风机变速箱的原理和结构,并将变速箱看作不可修复系统对其故障特征及构成元件的故障率分布进行了分析;然后建立了风机变速箱重要组成元件的更换时间优化计算模型,该模型的原理是对更换成本和故障成本进行平衡,使系统单位时间的维护费用最低;最后,将所建立的模型应用到实际风机变速箱齿轮、中速轴承和高速轴承的更换时间优化
发电系统风险指标是衡量电力系统发电充裕性的重要指标。目前国内关于计算该指标的文献尚无,本文应用蒙特卡罗模拟发电机工作状态,通过快速聚类分析对负荷点数据进行分类,从而建立起发电系统风险指标,并以IEEE RTS 6节点系统进行算例仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。
本文采用细菌群体趋药性算法(BCC)求解电力系统无功优化问题。针对n维变量寻优问题,提出将n维空间的求解问题化简为(n-1)个二维空间求解,并给出了新的求解此二维空间的表达式;针对细菌个体与群体的搜索特点,引入自适应步长,对细菌每次移动过程中的移动步长和方向进行自适应调整;这些策略提高了算法运算速度,同时保证算法全局搜索的能力。对IEEE30节点测试,证实该法在无功优化计算中的有效性。