基于随机经济模型预测控制的电热综合能源系统运行优化

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北方供暖地区存在大量热电联产机组,其“以热定电”的运行特性限制了机组调峰能力。同时,随着我国能源替代的提出以及风电的快速发展,建立包含风电的电热综合能源系统是降低电热耦合以及系统运行成本的重要手段。因此,建立电热综合能源系统模型,在满足用户电热负荷需求的基础上,综合考虑风电不确定性以及系统动态过程中的经济性,提出一种基于情景树结构的随机经济模型预测控制策略。为了降低风电功率随机性干扰和风电功率变化难以描述的问题,提出采用一种改进的非线性变换方法建立风电功率非高斯分布模型,在此基础上建立基于情景树结构的风电
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提出了一种动态收缩凸松弛算法来解决电-气互联系统的运行优化问题。模型建立中,考虑了新能源与储能元件接入以及管存和气流方向等运行约束。所提算法利用了二阶锥松弛和凸包松弛的方法将非凸约束转换为凸约束,并通过动态收缩求解算法将电-气互联系统的运行优化问题转化为精确松弛域内的混合整数二阶规划问题加以求解。算例测试中,分别以修改的IEEE 39节点与IEEE 118节点电力系统和比利时20节点天然气系统组成的2个电-气互联系统为例,通过仿真验证了该算法有较佳的松弛精度和较快的计算速度。
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为发挥深度学习算法特征自学习及其在图像处理领域的优势,避免当前小电流接地系统单相接地故障选线中人工提取故障特征信息缺失的问题,提出了一种通过生成故障电流全信息空间域图像,再利用图像识别与分类算法实现故障选线的方法。所提方法首先使用三相电流构建三维空间域图像,并分别在3个平面上进行投影得到多幅投影图像,解决了获取二维图像的关键问题;然后对投影图像进行二次像素级图像融合,得到了相应的RGB彩色图像,最
针对配电网发生单相接地故障时特征信息不明显,且现有选线方法易受故障条件和环境噪声影响的问题,基于S变换相关度和深度学习,提出一种具有强抗噪声能力和高泛化水平的配电网单相接地故障选线新方法。首先,利用S变换获取零序电流时频信息,基于各线路零序电流的全频段信息计算线路故障信息相关度;其次,为提高故障特征的可辨识度和抗干扰性,提出一种S变换相关度图形(SCF)构建方法;在此基础上,建立含SCF层的卷积神经网络深度学习模型(S-CNN),并利用Simulink仿真模型生成的故障数据对其结构参数和超参数进行分步训练
为推动北斗及地理信息技术在电网相关领域落地应用,支持位置服务产业快速发展,文章利用网络RTK载波相位差分技术,通过建设电力北斗基准站,构成北斗精准时空服务网,部署北斗综合服务平台,反算卫星钟差、电离层延迟、对流层延迟等误差,向各类型业务终端提供差分改正数解算、厘米级实时高精度定位播发服务,提高北斗定位精度;同时利用纳秒级高精度授时和短报文通信能力,满足规划、运检、基建、营销、调度等领域的具体业务需
研究风电功率波动特性对于提高风电功率预测精度、促进风电并网消纳、抑制风电并网对电力系统安全运行的不利影响等均具有重要意义。利用风电场实测数据,归纳风电功率波动特性的时变性、异方差性、波动集聚性和“尖峰厚尾”4个基本特征;为定量描述风电功率概率分布,在不同的时空尺度下分别采用正态分布、混合高斯分布以及重尾分布中的t Location-scale分布、稳定分布、拉普拉斯分布对风电功率波动率进行拟合,引入相对熵作为衡量拟合分布优劣的评价指标,并对比分析不同拟合分布的评价结果。仿真结果表明风电功率概率分布更适合采
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随着大数据、云计算、人工智能、5G等技术的快速发展,万物互联时代加速到来,网络边缘设备的数量和数据量都呈现快速增长态势。在此趋势下,边缘计算因具有靠近数据源、实时性好、时延短、响应快等特征,成为物联网发展的核心技术之一。基于此,介绍了边缘计算的基本概念及体系架构,探讨了边缘计算设备的关键技术;深入分析了边缘计算设备在光伏发电系统的应用场景;在某光伏电站开展示范应用,实测结果表明,通过在光伏逆变器侧
针对以移相双有源桥为功率单元的多模块输入串联输出并联型直流变压器(ISOP-DCT),为提高系统面对输入电压变化及负载突变等复杂工况下的动态响应特性,提出一种基于扩张状态观
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