计及低频采样用电量信号的电器运行情况识别方法

电器运行情况识别是负荷分解的一个重要研究方面。为克服低频采样下功率信号信息量低的问题,将用电量信号引入用于电器运行情况识别。首先基于用电量信号,估计采样点间有功功率曲线走势,重构负荷总有功功率信号。再结合人们用电习惯确立电器设备运行应满足的约束条件,利用整数规划法对重构的总有功功率信号进行电器运行情况识别。数值模拟结果表明,与不考虑用电量信号的算法相比,所提算法能在一定程度上复原电器设备在采样间隔内的投切动作,对于电器运行情况识别准确率更高。

针对风电非规则概率分布的场景抽样方法及其应用研究

针对风电的不确定性,首先根据"风速-风功率"关系建立了风电的预测误差概率分布描述。与一般描述相比,所建立的描述是典型的非规则分布,具有脉冲、多峰等特征,可更准确地描述实际风电误差的不确定性。在基于该描述研究考虑风电的概率机组组合问题时,由于分布的非规则特征,解析法已经难以适用,需要使用场景抽样方法。然而,传统的场景抽样方法大都针对规则分布提出,为此针对此非规则分布,提出了一种场景抽样方法,可使得抽样出的场景更具有代表性,更适合概率机组组合问题的需要。仿真结果也说明了所提出抽样方法的优势。