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高比例新能源接入下的历史策略库辅助源网荷储协同实时电压控制研究
1
作者
李澄
王伏亮
+2 位作者
葛永高
陈颢
王江彬
《能源与环保》
2024年第4期187-193,199,共8页
随着“双碳”目标的推进,储能、充电桩等用户侧新型负荷设备数量增多。在此背景下,由于量测条件不满足造成的不可观测区域将直接导致传统的电压控制方法难以完成对分布式电源的精准调控。为解决上述问题,提出一种基于蜣螂优化算法(DBO)...
随着“双碳”目标的推进,储能、充电桩等用户侧新型负荷设备数量增多。在此背景下,由于量测条件不满足造成的不可观测区域将直接导致传统的电压控制方法难以完成对分布式电源的精准调控。为解决上述问题,提出一种基于蜣螂优化算法(DBO)的极限学习机(ELM)构建历史策略库,用以辅助源网荷储协同实时电压控制的方法,可实现对配电网电压实时精确控制。首先介绍了基于近似灵敏度计算的电压控制方法,然后介绍了DBO改进的极限学习机和历史策略库的概念及结合应用方法,构建了以基于近似灵敏度计算的电网节点有功及无功功率为输入,母线期望电压为输出的ELM模型。模型输出的母线电压作为控制依据,进一步转换为下发的用户侧可调设备调节指令。仿真算例的结果验证了所提方法的有效性和优越性。
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关键词
源网荷储
近似灵敏度
蜣螂优化算法
极限学习机
历史策略库
实时电压控制
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职称材料
题名
高比例新能源接入下的历史策略库辅助源网荷储协同实时电压控制研究
1
作者
李澄
王伏亮
葛永高
陈颢
王江彬
机构
江苏方天电力技术有限公司
出处
《能源与环保》
2024年第4期187-193,199,共8页
基金
江苏方天电力技术有限公司项目(YF202206)。
文摘
随着“双碳”目标的推进,储能、充电桩等用户侧新型负荷设备数量增多。在此背景下,由于量测条件不满足造成的不可观测区域将直接导致传统的电压控制方法难以完成对分布式电源的精准调控。为解决上述问题,提出一种基于蜣螂优化算法(DBO)的极限学习机(ELM)构建历史策略库,用以辅助源网荷储协同实时电压控制的方法,可实现对配电网电压实时精确控制。首先介绍了基于近似灵敏度计算的电压控制方法,然后介绍了DBO改进的极限学习机和历史策略库的概念及结合应用方法,构建了以基于近似灵敏度计算的电网节点有功及无功功率为输入,母线期望电压为输出的ELM模型。模型输出的母线电压作为控制依据,进一步转换为下发的用户侧可调设备调节指令。仿真算例的结果验证了所提方法的有效性和优越性。
关键词
源网荷储
近似灵敏度
蜣螂优化算法
极限学习机
历史策略库
实时电压控制
Keywords
source network load storage
approximate sensitivity
Dung Beetle Optimizer
Extreme Learning Machine
historical policy library
real-time voltage control
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
高比例新能源接入下的历史策略库辅助源网荷储协同实时电压控制研究
李澄
王伏亮
葛永高
陈颢
王江彬
《能源与环保》
2024
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