背靠背直流输电无功功率计算研究

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随着全球经济的不断发展,用电需求多样化以及总量的增大,单独的电网运行已经不能满足用电需求,电网互联问题越来越突出。传统的交流互联方式存在着不可避免的缺陷和不足,例如需要考虑互相链接在一起的两个电网的频率及相位的同步,若不同步则会造成电网污染;还有对电网灾害阻断能力差,不能及时阻断电网灾害从一个电网传播到另一个电网。上述提到的两个问题背靠背直流输电技术就有着绝对的优势。因为直流环节的存在,不需要考虑两电网之间频率和相位的同步。切断直流环节就能快速的阻断电网灾害在两个电网之间传播。背靠背直流输电技术因为
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电力系统负荷预测是电力企业更好的分配、安排电网的运行方式以及电源的建设规划的重要前提之一。短期负荷预测主要用于预调度计划、状态估计、电能分配与协调、机组经济综合、发电厂报价系统、电厂出力预告和机组检修的合理安排等。短期负荷预测具有重要的研究意义。近年来,在短期负荷预测方法中,神经网络预测算法受到广泛的欢迎。Elman神经网络是典型的反馈型神经网络。本论文重点对基于Elman神经网络的短期电力负荷预
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