自然降雨下光伏组件积灰预测方法研究

为了预测光伏组件上的积灰量,以相关气象因素为输入变量,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)预测算法,并通过改进粒子群算法(PSO)中惯性因子的衰减方式提高预测算法寻优鲁棒性。在积灰预测模型中考虑当地时空因素,引入强相关的降雨量,并结合光伏组件发电功率衰减率,建立自然降雨清洗下的积灰预测模型。在杭州地区进行测量实验,通过实例计算表明此模型可快速预测统计周期内光伏组件积灰量以及积灰引起功率衰减率,为精准预测光伏发电功率和制定组件清洁频率提供依据。

基于节点电压灵敏度的微电网电能质量综合动态评价方法

针对现有电能质量评价方法在评价过程中只考虑单个电气节点,且权值固定,没有对整个系统中节点间的相互关联综合考虑,评价结果不能准确反映微电网电能质量波动的问题,提出了一种基于节点电压灵敏度的微电网电能质量综合动态评价方法。该方法针对电能质量评价过程中出现的"短板效应",建立了一种单节点电能质量实时变权重评价模型;针对微电网电能质量综合评价过程中各节点赋权的问题,提出了一种基于节点电压灵敏度的权重赋值方法。实验表明该方法可以对微电网整体的电能质量进行有效评价,评估各个节点在微电网内的重要程度,为对抗扰动能力差的节点进行电能质量治理提供了理论依据。

基于LIHM的配电系统电能质量动态有向评价

针对电能质量评价中指标数据存在的异质性及波动性,提出一种基于极限区间同质化方法(LIHM)的配电网电能质量动态有向评价模型。通过分析电能质量数据特点与动态信息集结方式,考虑不同指标的裕度及异质性,对评价数据进行同质化处理,以保证评价信息的完整性与评价的公平性;引入动态评价方法对配电系统电能质量进行动态有向分析,判断待评价节点电能质量的变化趋势,对各节点电能质量做出预警,为进一步的电能质量治理策略提供参考,从而达到全面客观评价电能质量优劣的目的。实际算例分析了含分布式电源的配电系统在不同负荷状态电能质量情况,该评价模型能显著区分各种状态下的电能质量水平,验证了模型在工程应用上的可行性与有效性。