高渗透率分布式电源按节点关键性接入配电网的运行风险评估

来源 :高电压技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haicang
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
负荷出力波动性、分布式电源高渗透性和电力电子装备多样性使得配电网安全稳定运行分析的难度增加.为此,提出一种基于复杂网络理论和效用风险理论的配电网关键节点辨识方法,并进行了高渗透率分布式电源按节点关键性接入配电网的运行风险分析.考虑网络动态性和负荷时序性,计算不同时刻的线路电气介数,实现配电网加权拓扑动态建模;考虑配电网安全性、经济性和网络结构稳定性,建立多角度关键节点辨识指标体系,基于改进网络分析法和改进熵权法分别计算辨识指标主客观权重,结合逼近理想解排序法实现了不同时间断面的节点关键性综合评估与排序.最后,基于某地区实际配电网历史运行数据和设备参数建立仿真模型,进行高渗透率光伏电源按关键节点集合接入配电网的仿真分析,验证了所提方法可以有效提高配电网电压稳定裕度,降低支路负载率,推动复杂网络理论在城市能源互联网中的应用.
其他文献
在脑机接口中,让分类器从一个用户适应到另一个用户是具有挑战性的,但对于减少新用户的训练时间是必要的.但由于每个个体的神经信号存在着差异,常用的特征提取方法训练的分类
总结了双有源层a-IGZO TFT器件的研究进展,重点阐述了a-IGZO的双有源层器件在高稳定性机制、制备工艺、上下层元素比例、掺杂和工艺参数等方面的研究结果,详细分析了双有源层
模块化多电平矩阵变换器(modular multilevel matrix converter,MMMC)具备模块化的优点,能实现三相AC-AC的变换,且可用于高电压大功率的场合.但传统的载波移相调制策略在MMMC
直流电压稳定是多端柔性直流输电(voltage source converter based multi-terminal high voltage direct current transimisson,VSC-MTDC)系统稳定的前提.相比特征值法,采用
本文研究了部分相干电磁反常涡旋光束(PCEAVB)通过各向异性non-Kolmogorov大气湍流后的偏振度和偏振态的变化.研究结果表明,PCEAVB的偏振度分布为同心的圆环,而随着光束阶数n
特高压直流分层接入系统受端逆变器在交直流侧均存在电气耦合关系.当某一电压等级交流系统发生故障时,交流电压跌落会引发故障层逆变阀组换相失败,而直流电流增大使非故障层
本文针对视网膜图像中细微血管特征提取困难导致其分割难度高等问题,提出了一种基于端到端的神经网络嵌套视网膜血管分割模型算法(简称MS-UNet++),该算法选取了深度监督网络UNet++作为分割网络模型,提升特征的使用效率;引入MulitRes模块,改善低对比度环境下细小血管的特征学习效果,并在特征提取后加上SENet模块进行挤压和激励操作,从而增强特征提取阶段的感受野,提高目标相关特征通道的权重。
针对高频大功率三电平有源钳位型(active neutral point clamped,ANPC)电路运行时的四象限换流回路进行了分析,考虑高杂散电感下不同换流回路对ANPC运行的影响,分别得出小换
为了改善机载液晶显示器低温加热不均匀问题,提出了一种均匀加热的方法.首先,用COMSOL软件建立加热器模型和进行热仿真,得到了加热的功耗和温度分布图.接着做加热器低温加热
目前基于视觉的动态手势识别问题仍是研究的难点,在大多数应用背景情况下很难提高手势识别率。传统的动态手势识别手段主要是利用智能传感设备以及单个或多个摄像头进行数据采集的视觉方法来实现,效率低,准确度差。近年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特征得到了广泛关注。本文针对传统动态手势识别准确率低的问题构建了Inception-CNN网络和LSTM网络融合的方法。