基于深度学习的断面约束概率快速预警方法

断面安全约束对现货市场出清的计算效率和结果产生直接影响,目前现货市场交易组织前主要通过方式专家的经验对确定性的场景进行断面约束预警。现货市场模式下电网运行方式更为多变,为增强断面约束设置的合理性、全面性,考虑新能源、负荷、电厂报价等预测的不确定性,首先提出了基于蒙特卡洛的断面约束预警思路,该思路可有效评估断面约束的安全裕度/风险程度。在此基础上,考虑蒙特卡洛法需要求解大量样本存在计算负担大的问题,进一步提出了基于深度学习技术的断面预警快速求解算法,该算法通过函数映射的方式直接求解出所有蒙特卡洛法产生的样本,可实现秒级计算,为方式人员判定现货出清中的约束条件提供参考。最后,在接入新能源的IEEE 118标准测试系统中展开算例分析,验证了所提方法的有效性。

叶尔羌河库鲁克栏杆洪水预警监测断面水位流量关系率定分析

针对在叶尔羌河上游库鲁克栏杆建设水位监测预警断面,需要通过实时监测断面的洪水位来确定洪峰流量,为了解决监测断面水位流量关系,通过对上游水文站2013年同步资料进行分析,并参照该站1999年关系曲线的趋势来定线,使率定后的水位流量关系满足精度要求,为叶尔羌河下游防洪预警提供依据。