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降低多回HVDC同时换相失败风险的交直流混联受端系统STATCOM配置方案 下载：94 浏览：519
摘要:
在有多回直流馈入的交直流混联受端系统中,若交流系统短路故障引起多回直流同时换相失败,甚至闭锁,将对电网的安全运行造成严重影响。将风险的概念引入交直流系统同时换相失败问题,以三相短路故障为研究对象,提出一种以降低多回直流同时换相失败风险为目标的静止无功补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)配置方法。首先提出一种考虑故障发生位置随机性的多回直流同时换相失败风险评价指标;根据换相电压幅值在故障暂态过程中跌落的规律以及STATCOM对暂态电压的调节特点,给出了预选故障的筛选和分类方法;建立了考虑同时换相失败风险的STATCOM优化配置模型,利用遗传算法求解该模型,得到不同风险下STATCOM的最优补偿方案;最后,通过仿真验证了配置方案的有效性。
基于ADPSS电磁暂态模型库的三相潮流建模与计算方法 下载：88 浏览：502
结合M-Copula理论与半不变量的随机潮流方法 下载：80 浏览：479
摘要:
随着光伏等可再生能源越来越多地并入电力系统,电力系统运行的随机性问题越来越突出。传统的确定性潮流将无法准确描述电力系统的实际运行状态,而随机潮流能充分考虑电力系统的各种随机波动,从而为电力系统的规划和运行提供指导。然而,新能源出力由于自然条件的时空关联性存在复杂的非线性相关性;为处理该非线性相关性,提出了一种基于M-Copula理论的半不变量随机潮流计算方法,将Copula理论与半不变量法结合起来,同时选择多个Copula函数模型来充分描述变量之间的复杂相关性。该方法既考虑了电力系统输入变量之间广泛存在的非线性相关性,又充分利用了半不变量法计算速度较快的优点,从而实现随机潮流的快速准确计算。以修改的IEEE 14系统为例,与蒙特卡洛方法进行的对比,仿真验证了所提方法的快速性与准确性。
基于MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测 下载：79 浏览：497
摘要:
精确的年电力负荷预测为电力建设和电网运行提供可靠的指导。受多种因素的影响,年电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此年电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。广义回归神经网络(GRNN)已被证明在处理非线性问题上是非常有效的。该网络只有一个扩展参数,如何确定适当的扩展参数是使用GRNN进行预测的关键点。提出了一种将多种群的果蝇优化算法(MFOA)和GRNN相结合的混合年电力负荷预测模型,用以解决上述问题。其中,MFOA用作为GRNN电力负荷预测模型选择适当的扩展参数。最后通过模拟实验数据分析,MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测平均绝对百分比误差为0.510%,均方误差为0.281。并且将其结果与差分进化的支持向量机模型(DE-SVM)、粒子群优化的GRNN模型(PSO-GRNN)、以及果蝇优化的GRNN模型(FOA-GRNN)的预测结果进行了比较。最终得出,文中所提出的MFOA-GRNN模型在年电力负荷预测中的预测性能优于上述3种模型。
基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模 下载：84 浏览：522
电网技术研究期刊指标
出版年份 :
2018-2025
发文量 :
730
访问量 :
158762
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53257
总被引次数 :
523
影响因子 :
1.081
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