随着配电网中风电光伏的渗透率不断提高，配电网运行面临着诸多新挑战，风光出力的不确定性波动可能给新型配电网带来高昂的运行成本。针对该问题，首先基于条件风险价值（conditional value at risk， CVaR）制定了考虑风光出力概率分...
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随着配电网中风电光伏的渗透率不断提高，配电网运行面临着诸多新挑战，风光出力的不确定性波动可能给新型配电网带来高昂的运行成本。针对该问题，首先基于条件风险价值（conditional value at risk， CVaR）制定了考虑风光出力概率分布尾部风险的风险调度框架，建立了含储能系统的新型配电网风险随机优化调度模型。该模型以最小化系统的总风险量化成本为目标，优化系统的燃气轮机、储能电站、风电机组以及光伏电站的功率输出。结合CVaR度量，设计了一种能够高效求解所提出模型的改进近似动态规划算法。该算法引入CVaR度量计算各组误差场景组成的概率分布尾部风险成本，并训练各个时段的近似值函数。最后以修改的IEEE 33节点系统和某个实际大规模配电网为算例，仿真计算结果验证了模型和算法的有效性和可扩展性。
合环电流评估技术对于配电网馈线合环转供电操作具有重要意义,为了提高主动配电网馈线合环电流计算的准确性,文中从融入源荷数据分布特性及预测的角度,提出基于双重K2算法和概率潮流(double K2 algorithm and probability load flow,DK2...
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合环电流评估技术对于配电网馈线合环转供电操作具有重要意义,为了提高主动配电网馈线合环电流计算的准确性,文中从融入源荷数据分布特性及预测的角度,提出基于双重K2算法和概率潮流(double K2 algorithm and probability load flow,DK2-PLF)的主动配电网馈线合环电流评估方法。首先,采用基于DK2算法的贝叶斯网络描述源荷相关性样本;其次,利用Cholesky分解方法处理获得的源荷相关性样本,以半不变量法计算主动配电网馈线合环电流的累积概率分布;然后,对主动配电网馈线合环电流从合环成功率和越限程度两方面进行安全性评估;最后,以贵州某城市为算例,对10 kV配电网系统开展馈线合环电流评估研究。得出以下结论:一是从概率密度、累积分布、最大误差三方面比较,相比于K2算法,DK2算法源荷预测值的概率密度、累积分布误差较小,验证了DK2算法的优越性;二是从累积分布、最大误差两方面比较,采用Cholesky分解的半不变量法对比未采用Cholesky分解的半不变量法、蒙特卡洛法,其累积分布误差较小,采用Cholesky分解的半不变量法满足主动配电网馈线合环电流评估要求;三是从合环成功率、合环越限程度两方面比较,采用半不变量法计算的合环电流安全性指标结果与仿真结果偏差在电网经验误差5%范围内,说明基于DK2-PLF的主动配电网馈线合环电流评估方法可为合环辅助决策提供参考。
随着“双碳”目标的深入推进，近年来我国风电行业迅速发展，如何精准有效地预测风电功率对实现风机安全并网和维持系统稳定运行至关重要。针对现有风电功率预测方法存在输入特征冗余、泛化能力不足和未能充分捕捉风电出力内在特性等问题，提出一种基于特征优选与相似相本融合的LSTM-AM短期风电功率预测模型。首先，利用Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归进行输入特征优选，减少冗余；然后，采用长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）与注意力机制（Attetion Mechanism,AM）建立LSTM-AM融合网络模型；最后，通过欧氏距离计算提取相似历史样本，与模型输出加权作为最终预测值。实验结果表明，本文提出的方法相比传统方法预测性能更优，在风电功率预测中表现出更高的准确性，能够为电力系统规划运行和可再生能源的深入应用提供支撑。
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