基于置信度机会约束规划的风电场无功优化技术

风电不确定性给其功率预测带来一定困难,功率预测误差过大容易引发电压越限问题。为了保证电压安全并兼顾运行经济性,本文以网损最小为目标函数并考虑控制电压越限风险,对系统进行无功优化,通过一定置信度下的电压约束将随机优化模型转变成机会约束规划模型,再用内点法求解。提出了三种考虑电压安全裕度的优化方法,分析了它们各自特点和适用工况,制定了根据不同风电预测精度来灵活选用的综合方法。本文利用解析化梯度矩阵和海森矩阵的改进算法来求解无功优化模型,与以往采用差分近似梯度的算法相比大幅提升了计算效率,减少了一半以上的迭代次数和计算时间。最后在含风电场的IEEE-39节点系统和我国内陆某实际风场中验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于CEEMD-LSTM光伏短期功率预测

为解决传统机器学习方法在面对多变的环境因素和不平稳序列时导致光伏功率预测精度低的问题,本文提出一种基于完全经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition , CEEMD)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory , LSTM)相结合的光伏短期功率预测模型。首先充分考虑影响光伏出力的太阳辐照度,相对湿度,大气压力和空气温度4种环境因素,通过CEEMD将气象因素特征曲线分解为多模态特征数据,准确捕捉其不同的时间尺度和频率特征,进而充分保留环境数据的不平稳特征。在此基础上,利用LSTM网络对多模态特征数据进行时间序列建模,旨在保留时间序列的季节性和不平稳特征,为后续建模提供更准确的输入特征。最后,通过对分解后的信号开展训练,根据输入数据的变化自适应调整预测模型参数,迭代生成特定场景下的预测模型,从而灵活应对实时环境变化,得到相应功率预测结果。本文在海南一孤立海岛分布式光伏电站37kW子阵的8个月气象和功率数据集进行验证,实验结果表明,所提方法在保留环境数据细节和局部特性上具有显著优势,在不同气象条件均具有良好的自适应性,有效提高了光伏短期功率预测精度。     

基于扩展Nataf变换的交直流混合系统概率潮流计算方法

随着新型电力系统高比例新能源与高比例电力电子化的“双高”特征日益凸显,交直流混合已成为中国电力系统的典型特征。伴随着可再生能源出力的随机性,交直流混合系统的潮流也表现出随机性。为此,提出一种基于扩展Nataf变换和拉丁超立方采样的交直流混合系统概率潮流计算方法。首先,建立适用于概率潮流计算的交直流混合系统潮流模型。同时,针对Nataf变换无法处理源荷相关系数矩阵非正定的情况,采用一种基于奇异值分解的扩展Nataf变换,并结合拉丁超立方采样进行交直流混合系统的概率潮流计算。此外,针对传统Gram-charlier级数存在节点电压幅值等状态变量概率为负值的情况,提出一种C型Gram-charlier级数以解决该问题。最后,在改进的57节点交直流混合系统中验证了所提方法的有效性。     

基于有限元模型的谐波对钢芯铝绞线载流量影响的定量分析研究

伴随着新能源与电力电子设备的广泛接入，输电线路的谐波问题愈发突出。针对谐波对输电线路载流量的影响机理不清，定量分析手段匮乏等突出问题，本文提出了一种评估谐波对钢芯铝绞线（Aluminum con-ductor steel reinforced，ACSR）载流量影响的新方法。首先，通过使用贝塞尔函数求解ACSR的麦克斯韦方程组，推导ACSR内部电流密度分布的表达式，从而解析化的表征谐波与ACSR载流量间的作用机理。基于此，进一步利用热平衡方程建立输电线路载流量的解析表达式，从而定量评估谐波热效应对载流量的影响。理论分析结果表明，谐波的存在会降低ACSR的最大载流量，其作用机理为谐波下的交流电阻会使线路电阻增大，导致在同等线路温度下基波所产生的热量极值减小，从而使得最大载流量进一步降低。最后，在COMSOL软件中建立了ACSR的二维有限元模型，通过注入不同分量的谐波来验证该方法的有效性和准确性。