基于潮流输电权的阻塞管理分析

在电力市场竞争环境下,为了经济有效地消除输电网络阻塞,将物理输电权(FGR)引入实用的阻塞管理.通过求线路利用份额来确定发电商对阻塞的影响,再按比例分配原则进行节点电价计算,基于此进行相应的FGR费用结算.独立的系统操作员(ISO)将以保证FGR持有者传输计划的原则进行调度.这种方法在经济有效地消除阻塞的同时,充分调动了发电商参与市场调节的积极性,提高了发电商主动规避阻塞的能力,有效地稳定了电价.通过实例证明了这种引入FGR的阻塞管理的可实时性.     

蓄电池超级电容混合储能双重解耦控制策略

蓄电池-超级电容器混合储能系统既可充分应用功率型储能器件的物理特性,又可优化蓄电池的充放电过程,是储能技术未来发展方向之一。本研究中提出了一种主从结构双重解耦控制策略,利用功率前馈解除了母线电压与扰动输入间的耦合关系,也抑制了耦合扰动输入对超级电容端电压的影响,将端电压有效维持在一定范围,解决了传统控制策略下超级电容的过充过放问题,简化了控制过程;而且在保证微电网稳定运行的同时,使得蓄电池的充放电电流变化平滑,降低其变化率,延长其使用寿命,并提高了微电网孤岛运行储能系统运行的可靠性。最后通过仿真分析,验证了所提控制策略的正确性。     

特征提取和小样本学习的电力工程造价预测模型

通过特征提取和小样本学习的结合,提出一种全新的基于混合算法的电力工程造价预测模型。利用主成分分析对原始指标进行预处理,消除原始指标之间的相关性,并提取潜在的综合独立指标,将新指标作为输入集构造基于最小二乘支持向量机的预测学习模型,将其预测结果和神经网络模型预测对比分析。并通过不同主成分数目预测结果的比较,确定最优的主成分个数,达到理想的预测效果。实例预测结果表明:该方法可以有效提取原始指标的信息量,在小样本学习方面表现突出,能够达到期望的预测效果。