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【出 处】
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吉林财经大学
【发表日期】
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2021年01期
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针对海上风电场运维过程中风电机组的状态信息利用不足,提出了一种基于风电机组状态信息的海上风电场维护策略.首先,考虑环境因素以及部件之间的相互作用对状态信息的影响,定义动态劣化度用于描述风电机组各部件的劣化程度,采用模糊综合评价法建立了风电机组的状态评估模型.其次,依据各风电机组的实测运行数据,确定风电场待维护机组.再次,针对选定的待维护机组,结合后续维护周期内风速预测结果,构建了以单个维护周期内维护成本最小为目标、以海上有限维护时间与可及性为约束的海上风电场短期预防性维护决策模型,对风电场的风电机组的维护
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为解决产消者在配电网实际优化中存在的灵活性不确定的问题.提出鲁棒虚拟电池模型描述产消者灵活性,并将管理完善的产消者应用于电力天然气系统,提出多种备用资源在分布式多能源系统中的能量-备用协同优化模型.考虑到发电机组提供的备用容量很难满足大规模风电接入和事故导致的调度需求,设计了包含发电机组、储能设备、可中断负荷、产消者的备用计划,并考虑了预测误差和事故情况下备用容量传输能力的限制条件.为保护不同能源系统隐私性,采用改进的分布式交替方向乘子法求解.最后设计24节点电力系统和6节点天然气系统验证所提模型的可行性
使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中,通常使用无序的解空间,解空间中局部峰值较多,使得智能优化算法难以发挥自身优势,耗时严重且难以寻找到最优解.针对以上问题,提出一种有序环网编码方式,并基于改进灰狼算法求解含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的重构方法.首先,将基本环矩阵的元素按支路顺序排列,再利用启发式规则初步寻找较优解,并将其与初始狼群中的Alpha狼比较,取其较优解作为新的Alpha狼;然后,引入Gamma狼,用于环绕Alpha狼寻优,使狼群保证
随着电力市场的不断深入发展,新能源建设开发不断加快,研究考虑新能源合理消纳的电力市场交易模式具有重要意义.为实现以最小的全社会成本完成最大化清洁能源消费占比,提出新能源“最优消纳区间”的概念,并建立区域能源聚合商与电网的主从博弈模型.博弈主体以最小购电成本为目标通过交替方向乘子算法计算出中标电量与出清电价,而博弈从体通过改进遗传算法进行最优能源调度并重新上报电价,以追求最高售电收益.双方经过多轮博弈最终达到Stackelberg均衡.结果表明“最优消纳区间”能够在保障新能源消纳权重的前提下,提升社会的整体
随着我国电力现货市场的逐步推进,电力市场中的交易结算环节对电力市场用户电量数据的准确度提出了更高的要求.首先,为解决由于计量装置等问题造成的分时电量数据缺失与异常,采取非参数核密度估计(kernel density estimation,KDE)的方法,对窗宽进行优化选取,根据电力市场用户的历史电量数据提取其日分时电量特征曲线.其次,将提取的特征曲线结合历史电量所蕴含的信息得到用户电量数据的可行域矩阵,并将其应用于异常数据的辨识中.再次,根据异常数据区间用电量大小对特征曲线进行缩放处理后的数据作为连续缺点
用电负荷数据的波动性和周期性会影响电力负荷预测的准确性,针对此问题,文中提出了一种基于正交小波长短期记忆神经网络(orthogonal wavelet transform-long short-term memory, OWT-LSTM)的用电负荷预测方法.该方法对用电负荷序列进行正交小波分解,消除负荷数据的波动性,然后利用LSTM及其变种神经网络对正交小波分解后的各尺度负荷序列进行建模训练,通过各序列预测结果进行预测重构,获得最终的负荷预测结果.通过用户用电负荷数据集验证表明,该方法的预测性能优于其他模
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