基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化

本文将“深度强化学习”引入配电网无功优化,提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法。首先提出了一种配电网融合特征的提取方法,从配电网运行数据中提取统计特征,然后将统计特征与历史控制策略作为输入,网损与电压偏差分别作为输出,训练了网损评估器与电压偏差评估器。将无功优化问题转化为一个多步马尔科夫决策过程,以最小化网损和电压偏差之和为目标函数,以无功补偿设备的动作指令为策略,并采用基于Double DQN的深度强化学习算法进行求解。对改造后的IEEE 37节点配电网进行无功优化控制实验。结果表明,本文方法有效降低了节点电压偏移和网络损耗,他与配电网系统的模型和参数无关,在线决策速度快,可以实现在线无功优化控制,提高配电网运行经济性。

基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估

为应对大规模分布式电源DG(distribution generation)接入给配电网带来的挑战,考虑DG出力的不确定性以及电网储能投资成本的有限性,提出基于信息间隙决策理论IGDT(information gap decision theory)-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估方法。首先,以最大化DG可开放容量为目标,综合考虑储能投资成本以及节点电压和线路容量机会约束等约束,建立基于IGDT-机会约束的配电网最大DG可开放容量评估模型;其次,对IGDT模型中的max项、机会约束以及网络重构等相关约束进行转化,并利用Cplex求解器对转化后的混合整数线性规划模型进行求解;最后,通过某地区有源中压配电网实例分析,验证了所提方法的有效性。

一起劣化悬式瓷质高压绝缘子红外检测案例分析

绝缘子是变电站的重要供电设备,绝缘子劣化会导致绝缘子闪络或掉串,对电力系统的安全稳定运行具有严重威胁。红外检测技术在瓷质绝缘子方面的应用是一种可靠、高效的检测手段,但使用目前的红外检测标准会造成多数劣化绝缘子的漏判。针对这种情况,笔者通过一起劣化绝缘子案例,基于劣化绝缘子发热原理,设计图像分割算法求出钢帽以及盘面区域,然后提取盘面以及钢帽温度特征,分析钢帽与盘面的发热规律。针对绝缘子钢帽与盘面的发热规律,提出相应的诊断方法及其预防措施,进一步提高劣化绝缘子红外检测的准确性。

融合型配电网大数据处理平台架构设计

为深化配电系统多源异构电力大数据的挖掘与应用,提出一种电力物联网与智能电网融合的配电网大数据处理平台架构方案。首先,针对两网融合的大数据处理研究现状,统筹当前主要业务需求,提出一种基于软件定义网络的云边协同总体架构设计;其次,就电力大数据的存取交互方式,考虑海量数据的多源异构特性,构建了一种分布式的3层数据管理架构;然后,阐述了基于聚类集体优化的主站云资源配置技术路线;最后,通过大数据处理实验平台的应用实例验证了所提架构方案的有效性与优越性。

多约束的区域电动汽车用能特性分析方法

电动汽车是区域终端用户的重要组成部分,具有强随机、电源和负荷双重性等特征。为此,文章提出一种考虑电动汽车出行随机性和用户充电行为不确定性的用能时空分布分析方法。基于空间转移概率和出行链双重约束来模拟用户的出行情况。考虑到电动汽车出行的随机性,用马尔可夫决策过程来描述其路径选择。针对电动汽车用户充电行为不确定性的问题,运用蒙特卡洛模拟方法获得电动汽车日常充电负荷的时空分布,在完成出行分析的基础上,对用户进行不确定性分析,实现区域用户实时用能行为分析。仿真结果表明,所提模型和方法能够较为精准地模拟电动汽车用户的出行和用能行为。

计及输配电价改革的地区配电网投资能力量化分析

输配电价改革使地区配电网的盈利模式发生变化,合理评估地区配电网的投资能力对于电网未来投资规划至关重要。为此,首先梳理计及输配电价改革的电网投资能力关键指标体系,引入固定资产、准许收入等关键指标,并基于灰色理论对指标进行预测;然后综合考虑电网的可供分配利润、折旧和外部融资,建立了地区配电网投资能力量化模型;继而考虑到指标的不确定性,对关键指标进行敏感性分析;最后将所建立的投资能力量化模型应用于某地市电力公司配电网的投资能力评估中,结果表明输配电价改革将降低地区配电网的投资能力,因此需要注重未来电网有效资产的形成,从而验证投资能力量化模型的合理性和有效性。

含风电的综合能源系统源 -荷滚动优化调度模型

为了有效解决综合能源系统对强间歇性风电消纳能力较弱的问题,提出含风电的综合能源系统源-荷协同滚动优化调度方法;应用场景树分析法对综合能源系统中负荷需求响应与风电消纳等源-荷多不确定性进行定量分析;以综合能源系统运行成本最低为优化目标,构建含风电的综合能源系统源-荷协同优化调度模型,并采用滚动优化方法对模型进行求解。仿真结果表明,所提出的方法可有效提高综合能源系统风电消纳率,减少负荷峰谷差,改善系统的经济性。

可再生能源电源的电能传输线路损耗评估模型分析

针对可再生能源电源因线路长且分支多导致电源负荷受时间影响,无法通过独立元件损耗方法评估电能传输线路损耗,研究了可再生能源电源的电能传输线路损耗评估模型。通过失衡度界定可再生能源电网,确定可再生能源电网范围后,采用基于电量法的传输线路损耗评估方法,将线路等值电阻、线路均方根负荷电流、线路有功供电量、线路无功供电量、线路平均运行电压作为模型输入样本,电能传输线路损耗作为模型输出样本,标准化处理输入输出样本后,处理后数据利用核函数设置特征向量空间,在特征向量空间中通过核偏最小二乘回归分析算法建立可再生能源电源的电能传输线路损耗评估模型,实现可再生能源电源的电能传输线路损耗评估。实验结果表明,该模型评估可再生能源电源的电能传输线路损耗相对误差均在1%以内,且适应能力强。

基于深度学习的配电网投入产出相关性分析

针对目前配电网投入产出评价指标体系中投入产出指标对应关系复杂、项目投资效益偏低的问题,提出一种基于深度学习的配电网投入产出指标间相关性分析方法。以项目属性投资作为投入指标,综合考虑电网的供电可靠性、网架结构、运行效率和经济效益,建立配电网投入产出评价指标体系;基于深度置信网络建立投入产出相关性分析模型,利用配电网历史数据进行网络的学习和训练,通过灵敏度分析方法挖掘投入产出的内在联系。以山东省电力公司10kV及以下配电网为例,分析投入指标变化对不同产出指标的影响;通过对比产出指标的实际值和预测值,验证所提方法的有效性。结果表明项目属性投资对不同产出指标具有不同程度的改善作用,可为配电网投资的科学合理分配提供借鉴和指导。

面向业务协同的电网规划与智能决策平台设计

为加强互联网与智能电网的融合,推进电网规划信息化建设,以某电力公司电网规划与智能决策项目为例,探讨面向业务协同的电网规划与智能决策平台的建立及应用。文章首先介绍了平台总体架构;其次从数据处理、电网故障诊断、图形管理、智能决策4个方面分别介绍了支撑平台的主要功能及技术;最后通过平台的推广应用成效,展示平台在现状诊断分析、规划可研编制及评审等规划业务中的应用及效益。该平台的推广应用可实现对电网薄弱环节和潜在风险的精准定位,为电网规划提供全新的信息化辅助手段。

基于谱聚类和AM-LSTM的分布式光伏集群超短期预测方法

随着分布式光伏接入越来越多,针对分布式光伏出力开展预测工作越来越重要。分布式光伏由于分散性和随机性强,相对于集中式光伏的预测难度更高,为此提出了一种基于谱聚类和AM-LSTM的分布式光伏集群出力预测算法。该方法首先采用时间动态规划算法分析分布式光伏之间的出力相似性;在此基础上,基于谱聚类算法对分布式电源集群进行分群,将具有相似出力情况的分布式光伏划分为一个集群;然后,结合气象数据和历史光伏出力数据,构建基于注意力机制的LSTM神经网络模型,有效利用光伏出力序列的时间相关性,实现对网络输入特征的自动优选。算例分析表明,所提预测方法能有效提升集群分布式光伏出力预测精度,为配电网安全经济运行提供支撑。