城市电网规划中负荷同时率的选择技术研究

负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数。首先介绍了电力系统现状负荷同时率的影响因素以及现状负荷同时率计算分析方法,并且计算出了各级负荷同时率,由此分析了在缺少部分低压数据时综合负荷同时率的准确性;其次结合空间负荷预测以及负荷特性,提出了在城市电网规划中规划负荷同时率的计算分析方法。

城市中压配电网规划接线模式和拓扑计算分析

针对当前国内外城市10kV配电网接线模式分析,基于当前我国中压配电网架空线和电缆普遍采用的各类接线模式,探讨现状城市中压配电网应如何顺利地过渡到目标年网架,建立我国城市10 kV配电网络规划总体思路及过渡方案;选用某城市10 kV配电网规划的实际案例,通过10 kV配电网网架的拓扑计算,对配电网线路走向和下负荷点配置等进行优化计算,使配电网网架走向合理、负荷分配均匀、有功损耗最小和电压降落最低。

基于二进制局部PSO算法的配电网故障恢复研究

针对配电网自身的特点,确定了故障恢复模型所采用的目标函数及其约束条件;在粒子群优化算法的基础上,提出了二进制局部PSO算法,并对该算法易早熟收敛和收敛速度慢的缺点进行了优化。通过算例的验证表明,该改进算法能够正确、有效地解决配电网故障恢复问题。

基于灰色关联度和BP神经网络的最大负荷同时率预测方法研究

电力系统最大负荷同时率是电力系统规划中的一个重要参数,对其分析要考虑众多影响因素的叠加效用,并在预测模型中体现这些影响因素的关联程度。在负荷特性分析的基础上,充分利用灰色关联度分析方法能够定量地描述各因素之间相互变化的相对性特点和BP神经网络在非线性映射方面的能力,揭示负荷同时率与电力、经济和需求侧管理等方面的内在联系,有效凸显了影响负荷同时率变化的主导因素。用MATLAB对样本数据进行训练,并通过应用灰色关联度分析对网络隐含层节点的逐步优化,使网络结构达到最优化。仿真结果表明改进后的BP算法能够有效提高网络的预测精度、学习效率和实用性,能够为电网规划中负荷同时率预测提供有益的指导。

考虑就地消纳与外送相协调的可再生能源生产模拟

为了实现高渗透率间歇性可再生能源就地消纳与外送相互协调,通过分析可再生能源出力与负荷的相关性,建立可再生能源机组生产模拟计算模型。同时优化考虑电网安全约束的不同电源开机组合,开展电力系统生产模拟研究。基于可再生能源就地消纳和外送通道建设综合考虑后的经济性为约束的模型函数,确定各个间歇性可再生能源的消纳电量、外送电量和弃电电量,从而使得电网系统能够获得在就地消纳和外送相协调运行模式下的最优综合效益。最后通过算例及仿真结果对所提的模型进行验证。

考虑负荷虚拟储能特性的商业区储能优化配置

储能技术的快速发展使得电力系统的经济性与灵活性逐渐提高,而基于需求侧管理的负荷虚拟储能则作为广义储能其中的一种获得了广泛关注。以商业区产消者为研究对象,基于人体舒适度范围建立具有时间解耦特性的空调负荷虚拟储能模型。在此基础上考虑负荷与光伏发电的季节性及气候性差异,计及全寿命周期成本建立考虑负荷虚拟储能特性的蓄电池储能双层优化配置模型,并采用Gurobi求解器与改进的差分进化算法配合求解。最后通过具体算例,证明了负荷虚拟储能的引入可有效提高商业区蓄电池储能配置的经济性,并分析储能系统对光伏消纳的影响。

考虑电压暂降影响的逆变型分布式电源优化配置

针对分布式电源配置规划对高电能质量需求的敏感用户考虑不足的问题,提出了一种考虑电压暂降影响的逆变型分布式电源优化配置模型。该模型基于逆变型分布式电源在电压暂降中的模型,综合考虑用户满意度,实现了分布式电源的优化配置。采用改进的布谷鸟算法对该模型进行求解,结果显示,该模型由于考虑了逆变型分布式电源对电压暂降的抑制作用,能够更多地接纳分布式电源的并网,同时抑制电压暂降的影响,实现规划方案的经济性最优。

基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法

随着智能化技术应用的普及,对电缆火灾预警的准确性和抗干扰能力提出了更高的要求。文中提出了一种基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法,通过融合多传感器特征层的数据信息,基于BP神经网络的特征层融合实现电缆火灾预警。搜索最佳特征融合系数;使用多传感器分别采集电缆周围的温度、烟雾、CO的数据信息;在特征层数据融合的基础上,判断电缆火灾情况。利用600组电缆火灾试验数据分析讨论了文中所提火灾预警算法的准确性与抗干扰能力,结果表明,文中所提方法的准确率超过90%,具有良好的工程应用价值。

应用于总线型微电网集群的二阶与一阶分布式算法对比分析

一致性算法是一类计算十分有效的算法,为智能电网和微电网提供了分布式优化的可能性。将一阶一致性算法、二阶一致性算法、一阶次梯度法、二阶牛顿法等不同的分布式算法分别应用于总线型微电网集群架构中。同时,针对一阶一致性算法、二阶一致性算法、二阶牛顿法对出力上下限约束处理上的不足,提出基于一致性的边际成本自适应调整方法。自适应调整方法在功率上下限处存在明显的调节过程,而一阶一致性算法采用"硬措施"即直接固定到上下限。最后,对不同类型的二阶以及一阶分布式算法之间做了对比分析,并进一步验证了自适应调整方法的有效性。