本文构建了以热电联产机组(combined heat and power unit,CHP)、电力市场和热力市场为参与者的主从博弈模型,并基于电力市场中节点边际电价(locational marginal electricity price,LMEP)的概念,提出了节点边际热价(locational margina...
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本文构建了以热电联产机组(combined heat and power unit,CHP)、电力市场和热力市场为参与者的主从博弈模型,并基于电力市场中节点边际电价(locational marginal electricity price,LMEP)的概念,提出了节点边际热价(locational marginal heat price,LMHP)的概念.在节点边际电价的求解中,采用了支路潮流(branch power flow,BPF)模型,考虑了配电网中的网络损耗从而可以得到更精确的计算结果.在节点边际热价的求解中,考虑了管道热损耗,并基于管道损耗方程分析了节点边际热价的分布规律.在此基础上,采用变步长迭代寻优算法求解热电联产机组、电力市场、热力市场各自最优出力和最优报价策略.最后,通过一个6节点电网–4节点热网的算例对所构建的主从博弈模型及热电联产机组的竞价策略进行了验证.
提出一种压缩感知正交匹配追踪（CS-OMP）超谐波测量新算法,即运用压缩感知理论,通过引入插值系数,基于离散傅里叶变换（DFT）系数向量和狄利克雷核矩阵,构建了高频率分辨率的压缩感知模型,并基于正交匹配追踪算法,在不增加被测数据观测时间前提下,将超谐波测量的频率分辨率提高了一个数量级。数值仿真分析以及两种非线性负荷的实测数据验证的结果表明,该算法可将测得数据频率分辨率由2 k Hz细化为200 Hz,能实现对被测信号中超谐波频率成分的精确定位,也可准确求解出其幅值信息,从而有效地弥补了DFT算法存在的观测时间与频率分辨率互相限制的固有缺陷,在更准确测量超谐波方面展现出良好前景。
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