【摘 要】
：
水网作为可控负荷参与电网调度,有利于提升电网运行灵活性,从而降低系统整体运行费用。为实现电网与水网联合经济运行,提出了适用于能-水联结系统调度运行问题的数学优化模型。针对联合系统运行问题存在的模型复杂、求解困难等问题,从系统建模层面,提出配水网简化建模方法以减少决策变量数量;从优化场景层面,提出基于电-水净负荷曲线波动特征的自适应时段聚合算法,通过迭代,逐次合并相邻且相似的时段,从而逐步缩小优化问题规模。算例分析表明电网与水网联合运行能够提升整体经济效益,降低新能源弃电率;所提时段聚合算法能够大幅削减优化
【机 构】
：
西安交通大学电气工程学院,国网青海省电力公司
【基金项目】
：
国家重点研发计划项目(2017YFB0902200),国家电网有限公司科技项目(5228001700CW)。
论文部分内容阅读
水网作为可控负荷参与电网调度,有利于提升电网运行灵活性,从而降低系统整体运行费用。为实现电网与水网联合经济运行,提出了适用于能-水联结系统调度运行问题的数学优化模型。针对联合系统运行问题存在的模型复杂、求解困难等问题,从系统建模层面,提出配水网简化建模方法以减少决策变量数量;从优化场景层面,提出基于电-水净负荷曲线波动特征的自适应时段聚合算法,通过迭代,逐次合并相邻且相似的时段,从而逐步缩小优化问题规模。算例分析表明电网与水网联合运行能够提升整体经济效益,降低新能源弃电率;所提时段聚合算法能够大幅削减优化
其他文献
单个光伏模块由3～4个子模块组成,在1个或多个子模块受局部阴影影响时,即使每个光伏模块配备一台微逆变器也会导致光伏功率损失.在桥式光伏微逆变器的基础上,增加了一个LC谐振
综合能源系统内可再生能源发电消纳率低和财政补贴压力大仍是制约其发展的主要问题.鉴于此,结合区块链技术和绿色证书交易机制,提出了含绿色证书跨链交易的综合能源系统优化
基于电力电子变流器的风电并网系统具有非线性、多时间尺度特征,受扰后易引发宽频段振荡问题,威胁系统稳定运行.如何实现宽频振荡的快速主动阻尼已成为风电并网系统中最受关
针对预想事故在线分析中,实时性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾,提出了一种基于图卷积神经网络的潮流计算模型,进而实现快速预想事故分析.该方法包含了一个基于节点图和
电力领域知识图谱旨在充分利用电力物联网所承载的数据信息,以结构化方式刻画电力系统中的概念、实体、事件及其间的关系,为电力行业产业链提供一种更为有效的跨媒体大数据组织、管理、认知能力。结合大数据与人工智能技术,领域知识图谱正逐步成为推动电力人工智能发展的核心驱动力之一。论文概述了知识工程在电力系统中的发展历程,重点分析了我国电力企业对知识表示、图谱构建以及图谱应用的发展现状,针对我国电力物联网的数据特征与发展趋势提出了一种基于NoDKG(not only domain-specific knowledge
高级量测体系的建设和深度学习技术的快速发展使得不依赖于物理模型,而是通过挖掘历史数据和先验知识快速地找到最佳无功优化策略成为了可能。为此,提出了一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的配电网无功优化方法。通过邻接矩阵来表征配电网节点间的拓扑信息,所提出的算法能够有效地挖掘节点负荷之间的相关性,并利用深层图卷积架构映射电力设备状态与负荷数据之间复杂的非线性关系。仿真结果表明,GCN的无功优化精度和鲁棒性皆优于卷积神经网络、多层感知机和案例推理等现有的数据驱动方法
输电线路覆冰积雪表现出强随机性和不可抗拒性,导致实际输电线路覆冰应急处理极度困难,亟需覆冰监测终端的边缘智能识别能力。为此,以电力视觉边缘智能为基础,提出了一种基于轻量型多感受野特征表达网络的输电线路覆冰厚度终端级辨识方法。该方法首先通过轻量化的卷积神经网络MobileNetV3提取覆图像的特征,然后引入多感受野模块增大模型对覆冰影像的映射区域,从而增强其特征提取能力,其次采用多尺度目标检测网络(single shot multibox detector,SSD)实现覆冰厚度的辨识与监测。最后,采用实际场
针对综合能源系统经济优化调度中,天然气模型大多采用理想假设条件,建模分析结果不够精确的问题,提出了一种考虑天然气流动特性的天然气动态模型.首先,采用特征线法对天然气
为提高双馈异步发电机的低压穿越能力,提出了一种基于显式模型预测控制的改进虚拟阻抗控制方法.传统的虚拟阻抗法基于固定的虚拟阻值,补偿电压在不同的故障情况下不能灵活调
电力设备在长期运行与维护过程中积累了大量电力文本,文本中含有常见的故障部位、故障现象与故障检修方法,由于电力文本常采用非结构化的形式进行记录,所以电力信息的自动挖