基于信息熵理论的配电网多目标负荷调度模型设计

传统配电网多目标负荷调度模型无法准确预测多用户目标负荷,导致配电网电力调度误差较大,能源损耗较高,为此,基于信息熵理论设计了配电网多目标负荷调度模型。计算配电网多目标负荷信息熵指数,通过该指数构建基于信息熵的配电网多目标负荷数学模型,完成配电网多目标负荷调度模型的设计。实验结果表明,当电力负荷相同时,该调度模型在有储能的前提下所需电能消耗较三种常规方法分别小约6×10^(4) kW、1.2×10^(4) kW、3×10^(4) kW,在无储能时所需电能消耗较三种常规方法分别小约12.1×10^(4) kW、13.4×10^(4) kW、10.9×10^(4) kW,由此可知该电力调度模型能够减少配电网电力调度误差,减少能源损耗。

分布式配电网地理信息系统中CIM模型的构建

为提高电力系统分析计算的准确性与实时性,基于电力系统公用数据模型——E(CIM/E)语言规范,在图数据库(GDB)的理论基础上,构建了一种新型的电网模型。首先,对GDB的特点进行简要介绍,并对其针对大规模数据进行分析计算时的潜在优势进行分析。其次,在CIM/E的基础上,基于GDB提出了一种电网模型设计方法,并对数据模型的装载工具进行了研发。最后,基于GDB电网模型构建了一种电力网络拓扑分析算法。这种算法能够实现并行化分析。分析表明,所构建模型能够加快网络拓扑的分析速度,有效提高电网计算的整体效率。通过算法对比可以发现,所提算法是一种细粒度的节点级并行算法,在对海量数据进行处理时能够有效提高其计算效率。