基于知识图谱的主动配电网电压控制策略

随着新能源大规模接入以及负荷的随机波动性,对配电网的电能质量提出了更高的挑战及要求。主动配电网控制无功调压设备抑制电压波动通常转化为混合整数规划问题,难以做到实时控制且需频繁进行复杂计算。本文从历史数据中提取源荷状态,生成基于二阶锥最优潮流模型的电压控制策略,构建以调压装置状态、系统数据与控制策略为核心实体的配电网电压控制知识图谱;在实时电压控制时,基于控制策略子图匹配及数据检索算法,以当前网络状态匹配知识图谱中相似状态,进行安全校验和优化求解,并更新知识图谱中的状态策略。同时,在无功设备调节过程中增加人机交互环节,对于时间尺度、电压及设备动作及关键点电压实现精准控制。基于改进IEEE系统算例的仿真结果表明,所提出的基于电压控制策略知识图谱的检索方法及交互策略能够有效提升配电网无功电压控制策略生成效率,并具有不同场景适用性。     

基于生成对抗网络的配电网与多微网随机调度

随着可再生能源机组以多微网的形式接入配电网,其出力的不确定性会给配电网与多微网调度带来挑战。因此,如何对配电网与多微网中可再生能源的特性进行分析,准确把握可再生能源的出力特性,建立考虑可再生能源出力特性的配电网与多微网调度模型,成为目前亟待研究和解决的问题。本文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络的配电网与多微网日前随机调度方法。首先针对风电以及光伏日前预测的不确定性,采用基于Wasserstein生成对抗网络的数据驱动算法,对风电和光伏出力预测误差进行场景生成;对于生成的风光出力场景,基于K-mediods场景削减法得到风光典型场景;在配电网与多微网调度目标函数中综合考虑调度的经济性指标以及韧性指标,基于场景法模拟可再生能源出力的不确定性,建立配电网与多微网日前随机调度模型并求解。仿真结果表明,所提的配电网与多微网随机调度模型在可再生能源出力场景生成方面,相比于传统假定概率分布的生成方法,其生成的场景更接近实际场景。