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电网技术研究
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《电网技术研究》系开放获取期刊,主要刊登发电并网、输电、配电及用电等领域的高水平学术论文。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论电网技术领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9672

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  • 基于奇异谱分析与神经网络的中期负荷预测 下载:94 浏览:449
  • 陈浩文 刘文霞 李月乔 《电网技术研究》 2020年11期
  • 摘要:
    针对非平稳、非线性中期负荷序列分解预测的精度问题,提出了基于奇异谱分析与神经网络的中期负荷分解预测方法。考虑中期负荷长期趋势性与季节性周期波动性特点,在中期负荷序列趋势提取的基础上,利用频谱分析确定序列主要周期成分并引入奇异谱分析方法对序列主要周期成分进行滤波分解,对分解所得的各子序列构建神经网络模型进行预测,各子序列预测结果叠加作为最终的电量预测值。结合某地历史数据,将所提算法与经验模态分解/神经网络方法、传统滤波/神经网络方法预测结果进行对比,结果表明该方法在进行中期电量预测时能够获得更为平稳的、精度较高的预测结果。
  • 基于时间卷积网络分位数回归的短期负荷概率密度预测方法 下载:83 浏览:419
  • 庞昊1 高金峰1 杜耀恒2 《电网技术研究》 2020年11期
  • 摘要:
    为了获得电力系统短期负荷的概率性信息,将分位数回归理论与深度学习算法相结合,提出了一种基于时间卷积网络分位数回归的概率密度预测方法。首先利用距离相关系数衡量不同天气因素与短期负荷的相关性强弱,以此确定输入数据集合;其次通过融合注意力机制的时间卷积网络分位数回归算法预测不同分位数条件下的负荷值;最后利用核密度估计得到待测负荷的概率密度分布。采用中国华东某地的历史负荷数据验证分析,结果表明该方法可以细致刻画待测负荷的概率密度分布,其众数和中位数对预测负荷实际值具有参考意义。
  • 面向风电消纳的电–热调峰资源协同运行研究 下载:74 浏览:483
  • 章艳1 吕泉1 张娜2 王海霞1 刘娆1 孙辉1 《电网技术研究》 2020年11期
  • 摘要:
    从电热综合能源系统角度,电力系统消纳风电所带来的下调峰需求,既可在电力系统侧用电储能满足,亦可耦合给供热系统,由储热、电锅炉、低压缸切除进行供热调峰满足。首先,从热电厂"以电定热"运行方式下选择调峰热源的角度,对比分析了低压缸切除、储热、电锅炉3种调峰方案的调峰成本、节煤效果和适用场景的差异性;进而,建立了含电储能方案和低压缸切除、储热、电锅炉方案的电热综合能源系统协调优化调度模型;最后,通过理论分析和算例计算研究了上述4种不同调峰方案的单一运行和协同运行规律。
  • 电网电压对称骤升下双馈风力发电系统的改进控制策略研究 下载:69 浏览:464
  • 邹乐1 吴学光2 寇龙泽2 李威1 《电网技术研究》 2020年11期
  • 摘要:
    该文基于双馈风电机组(doubly-fed induction generator,DFIG),在电网电压对称骤升下,对电网电压与转子电流之间的暂态过程进行详细的理论推导,提出一种有效抑制转子过电流的控制策略,并针对网侧变换器传统控制方法作出相应的改进。在不增加任何硬件设备的情况下,转子侧和网侧分别附加转子电流抑制(rotor current suppression,RCS)和外环电网电压控制(grid voltage suppression,GVS)措施,并给出详细的控制框图。该控制方法不仅可以减少Crowbar装置频繁动作致使转子侧变换器快速短接的问题,而且充分发挥风电机组自身的动态无功支撑能力,保证风电机组在电网电压故障骤升期间不脱网运行,有效提高双馈风力发电机的高电压穿越(high voltage ride through,HVRT)能力及风电机组运行的可靠性。最后,在PSCAD/EMTDC中对所提出的控制策略进行仿真建模分析,验证了该控制方案的有效性和可行性。
  • 区域多风电场功率的分位数回归概率预测方法 下载:89 浏览:496
  • 王钊 王勃 冯双磊 王伟胜 《电网技术研究》 2020年11期
  • 摘要:
    对区域多风电场功率的概率预测有利于应对大规模风电并网现状下风电功率的随机性和波动性。通过建立基于径向基神经网络的分位数回归模型,实现了气象预报变量和风电功率间的非线性映射,得到了分位数形式的短期概率预测结果。针对区域风电数据维度高的问题,提出用交替方向乘子算法进行模型参数优化,从而提高了高维度模型的计算效率。提出了基于区域风向聚类的机制转换模型,对不同风向特征的样本进行独立建模,进一步提高了预测效果。以华东28处风电场为例,通过对可靠度、锐度和Pinball分数3个评价指标进行对比分析,标明所提预测方法相比传统预测方法取得了更好的概率预测效果。
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电网技术研究  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 730
访问量 158762
下载量 53257
总被引次数 523
影响因子 1.081
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