【摘 要】
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随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求.针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余最大相关性与长短期记忆神经网络的组合预测模型.首先,将波动性高的负荷序列分解为一组相对平稳的模态分量,其中利用麻雀智能算法优化VMD的关键参量.其次,利用mRMR方法分析各模态分量与预测模型输入特征元素间的相关性,获取各预测模型的最优输入特征集,并在分析负荷影响因子中考虑实时电价.最后,采用
【机 构】
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新疆大学,新疆乌鲁木齐 830047;新疆理工学院,新疆阿克苏 843000;新疆大学,新疆乌鲁木齐 830047
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随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求.针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余最大相关性与长短期记忆神经网络的组合预测模型.首先,将波动性高的负荷序列分解为一组相对平稳的模态分量,其中利用麻雀智能算法优化VMD的关键参量.其次,利用mRMR方法分析各模态分量与预测模型输入特征元素间的相关性,获取各预测模型的最优输入特征集,并在分析负荷影响因子中考虑实时电价.最后,采用不同结构参数的LSTM方法对各分量分别预测,将预测结果叠加得到最终的预测值.以澳大利亚的实际运行数据做算例分析,与常规负荷预测方法进行对比,验证了该方法的有效性.
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在未来电力市场环境下,针对具有不同利益诉求的主体实现经济优化调度问题,基于电价型需求响应与主从博弈,提出了以负荷聚合商经济效益最大、电动汽车与空调各自用电成本最低、分布式电源运营商经济效益最大为目标的经济优化模型.通过优化负荷聚合商发布的电价信息、调整电动汽车与空调各自用电策略以及改变分布式电源运营商售电策略实现纳什均衡.利用仿真验证了所提模型在优化各主体经济性的同时能有效降低负荷峰谷差,提高新能源利用率.
随着电力系统电压等级的不断升高,模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)桥臂中串联的子模块数量增多,硬件成本升高,制约了其在直流输电系统中的发展.针对这些问题,通过分析多电平换流器和现有的阶调式模块化多电平变换器(Gradationally Controlled Modular Multilevel Converter,GC-MMC)的工作原理,提出了一种新型的换流器.为了解决新型逆变器的电容电压平衡问题,提出了一种适用于新型逆变器的新型稳压算法.最后在Mat
不连续PWM调制与传统空间矢量调制相比能够降低开关次数与损耗,提高变换效率.然而,死区效应、管压降会引起感应电机的相电压非线性误差,导致定子电流谐波畸变增加,转子磁链观测精度降低,且传统的基于占空比的补偿方法并不适用于不连续PWM调制.针对不连续最小值调制策略(DPWMMIN)的损耗与电压误差展开研究,首先对导通损耗与开关损耗进行分析与计算,然后在考虑开关时间、死区时间、管压降的情况下对不同扇区三相桥臂电压误差进行推导.在此基础上,提出一种针对DPWMMIN调制方式的平均电压前馈补偿策略.最后通过仿真实验
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