检索结果-南通市图书馆

考虑光储协调的配电网多阶段就地-分布式电压控制策略

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电力自动化设备 2024年第1期44卷 1-9页

作者：王守相程耀祥赵倩宇董逸超天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072 电力系统仿真控制天津市重点实验室天津300072 国网天津市电力公司天津300010

针对高渗透率光伏并网点附近线路的电压越限问题,基于对含分布式电源配电网的功率调压原理的分析,提出了考虑光储协调的多阶段电压控制方法。采用切比雪夫多项式滤波方法改进基于一致性原理迭代的分布式控制方式,有效加快了分布式控制... 详细信息

针对高渗透率光伏并网点附近线路的电压越限问题,基于对含分布式电源配电网的功率调压原理的分析,提出了考虑光储协调的多阶段电压控制方法。采用切比雪夫多项式滤波方法改进基于一致性原理迭代的分布式控制方式,有效加快了分布式控制的收敛速度;提出了多阶段就地-分布式电压控制策略,包括光伏逆变器就地无功补偿的阶段Ⅰ调压、全网光伏逆变器分布式无功调节的阶段Ⅱ调压、全网储能一致性分布式有功调节的阶段Ⅲ调压。以改进的某实际55节点中压配电系统为算例进行仿真,验证了所提多阶段就地-分布式电压控制策略的有效性和优越性。

关键词：光储系统电压控制就地控制多项式滤波一致性算法分布式控制配电网

基于FPGA的新能源低压直流配电系统暂态实时仿真研究

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电工技术学报 2024年第17期39卷 5365-5378,5393页

作者：王守相张春雨赵倩宇天津大学教育部智能电网重点实验室天津300072 天津市电力系统仿真控制重点实验室天津300072

对新能源低压直流配电系统开展暂态实时仿真研究对优化其运行控制具有重要作用。由于现场可编程门阵列(FPGA)内部集成了大量具有不同功能的电路,FPGA正成为电力系统暂态实时仿真领域主要的计算载体之一。该文面向新能源低压直流配电系... 详细信息

对新能源低压直流配电系统开展暂态实时仿真研究对优化其运行控制具有重要作用。由于现场可编程门阵列(FPGA)内部集成了大量具有不同功能的电路,FPGA正成为电力系统暂态实时仿真领域主要的计算载体之一。该文面向新能源低压直流配电系统的暂态实时仿真需求,开发了一种基于FPGA的包含小型分布式风力发电、光伏发电以及蓄电池储能单元的新能源低压直流配电系统暂态实时仿真器。首先,研究构建了分布式发电单元和典型控制回路的计算模块,利用FPGA的并行计算特性并结合“算法-结构-有效匹配(AAA)”理念建立了底层模块串并联混合求解结构;然后,在节点分析法的框架下,建立了一种结合矩阵LDU分解和有向无环图(DAG)的电气系统节点电导矩阵并行求解方法;最后,在建立电气系统与控制系统并行求解架构的基础上,开发了一种基于FPGA的新能源低压直流配电系统暂态实时仿真器,通过将其仿真结果与PSCAD/EMTDC离线仿真平台的计算结果进行对比,验证了所开发暂态实时仿真器的有效性和准确性。

关键词：现场可编程门阵列(FPGA) 实时仿真分布式发电低压直流配电系统并行计算

考虑分时电价和充电利用率特征的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法

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南方电网技术 2024年第5期18卷 75-84页

作者：王长春王果赵倩宇王守相兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

考虑分时电价和充电利用率特征对电动汽车充电站负荷的影响,提出了融合长短记忆网络和支持向量回归(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法。首先,建立了分时电价、充电利... 详细信息

考虑分时电价和充电利用率特征对电动汽车充电站负荷的影响,提出了融合长短记忆网络和支持向量回归(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的大型电动汽车充电站负荷短期预测方法。首先,建立了分时电价、充电利用率、气象信息等影响充电负荷的因素以及历史充电负荷功率数据作为输入的特征矩阵。其次,运用自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法将包含分时电价和充电利用率的特征矩阵序列进行分解,扩充了数据多样性,并采用组合相关系数方法实现了数据降维和特征选择。然后采用北方苍鹰优化(northern goshawk optimization,NGO)算法分别优化LSTM和SVR的超参数,求解权重系数并构建融合LSTM-SVR模型。最后采用某城市一座大型充电站数据进行验证,对比实验表明,考虑分时电价和充电利用率特征可有效提高电动汽车充电站负荷预测精度8%以上,同时采用所提出的融合LSTM-SVR预测方法能使预测精度进一步提高。

关键词：短期负荷预测电动汽车充电站充电利用率分时电价长短期记忆网络支持向量回归自适应噪声完备经验模态分解

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新型配电系统灵活性及其评价指标综述

供用电 2024年第8期41卷 35-44页

作者：赵倩宇王璐洋王守相天津大学教育部智能电网重点实验室天津300072 天津大学天津市电力系统仿真控制重点实验室天津300072

随着“双碳”政策的驱动和新型电力系统建设的推进,新能源发电在配电系统中的占比进一步提高。配电系统由传统的单纯接受、分配电能转变为源网荷储灵活互动的新型配电系统,其复杂程度的提升使得系统对灵活性的需要日益增加。在此背景下... 详细信息

随着“双碳”政策的驱动和新型电力系统建设的推进,新能源发电在配电系统中的占比进一步提高。配电系统由传统的单纯接受、分配电能转变为源网荷储灵活互动的新型配电系统,其复杂程度的提升使得系统对灵活性的需要日益增加。在此背景下,首先从源网荷储等方面介绍了新型配电系统的特征变化和所面临的灵活性挑战;其次,从物理、技术和市场3个层面论述了新型配电系统中灵活性资源参与灵活性提升的机理;然后,从运行灵活性和网架灵活性2个方面,对现阶段新型配电系统灵活性指标进行归纳;最后,对新型配电系统灵活性的发展方向提出展望。

关键词：新型配电系统灵活性源网荷储特征变化评价指标

基于集成树和MoE的馈线统计线损率双层估计模型

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电工技术学报 2024年第3期39卷 774-784页

作者：王守相张丙杰赵倩宇郭陆阳张晟天津大学教育部智能电网重点实验室天津300072 天津市电力系统仿真控制重点实验室天津300072

统计线损率是衡量电力系统经济运行的重要指标。然而,用户用电数据采集异常、数据传输中断等因素会导致统计线损率异常或缺失,这严重阻碍了智能配电网的线损精益化管理与经济高效运行。针对馈线统计线损率合理值的估计问题,该文提出了... 详细信息

统计线损率是衡量电力系统经济运行的重要指标。然而,用户用电数据采集异常、数据传输中断等因素会导致统计线损率异常或缺失,这严重阻碍了智能配电网的线损精益化管理与经济高效运行。针对馈线统计线损率合理值的估计问题,该文提出了一种基于集成树和混合专家系统(MoE)的馈线统计线损率双层估计模型。首先,使用最大信息系数以更有效地分析统计线损率与其相关特征间的非线性关系,并采用鲁棒性强的K-Medoids聚类算法对馈线进行精细划分;然后,使用Stacking集成学习框架,基于基估计和元估计双层模型对馈线统计线损率进行两阶段估计,选用决策树和各类集成树模型作为基估计模型对统计线损率进行初步估计,将各基估计模型输出结果输入元估计模型MoE中进行最终估计,使用方均根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)来衡量模型所估计统计线损率的合理性;最后,通过算例分析表明,与其他模型相比,该文所提馈线统计线损率双层估计模型具有更低的RMSE和MAE,对馈线统计线损率的估计效果更好。

关键词：统计线损率线损率估计机器学习集成树混合专家系统

基于双智能体深度强化学习的交直流配电网经济调度方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第6期57卷 624-632页

作者：赵倩宇韩照洋王守相尹孜阳董逸超钱广超教育部智能电网重点实验室(天津大学) 天津300072 天津市电力系统仿真控制重点实验室(天津大学) 天津300072 国网天津市电力公司天津300010

随着大量直流电源和负荷的接入,交直流混合的配电网技术已成为未来配电网的发展趋势.然而,源荷不确定性及可调度设备的类型多样化给配电网调度带来了巨大的挑战.本文提出了基于分支决斗深度强化网络(branching dueling Q-network,BDQ)... 详细信息

随着大量直流电源和负荷的接入,交直流混合的配电网技术已成为未来配电网的发展趋势.然而,源荷不确定性及可调度设备的类型多样化给配电网调度带来了巨大的挑战.本文提出了基于分支决斗深度强化网络(branching dueling Q-network,BDQ)和软演员-评论家(soft actor critic,SAC)双智能体深度强化学习的交直流配电网调度方法.该方法首先将经济调度问题与两智能体的动作、奖励、状态相结合,建立经济调度的马尔可夫决策过程,并分别基于BDQ和SAC方法设置两个智能体,其中,BDQ智能体用于控制配电网中离散动作设备,SAC智能体用于控制连续动作设备.然后,通过集中训练分散执行的方式,两智能体与环境进行交互,进行离线训练.最后,固定智能体的参数,进行在线调度.该方法的优势在于采用双智能体能够同时控制离散动作设备电容器组、载调压变压器和连续动作设备变流器、储能,同时通过对双智能体的集中训练,可以自适应源荷的不确定性.改进的IEEE33节点交直流配电网算例测试验证了所提方法的有效性.

关键词：交直流配电网深度强化学习经济调度分支决斗深度强化网络软演员-评论家

Optimized Dispatching Method for Flexibility Improvement of AC-MTDC Distribution Systems Considering Aggregated Electric Vehicles

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2023年第6期11卷 1857-1867页

作者： Xingyue Jiang shouxiang wang Qianyu Zhao Xuan wang Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin UniversityTianjin 300072China IEEE

With the increasing use of renewable resources and electric vehicles(EVs), the variability and uncertainty in their nature put forward a high requirement for flexibility in AC distribution system incorporating voltage source converter(VSC) based multi-terminal direct current(MTDC) grids. In order to improve the capability of distribution systems to cope with uncertainty, the flexibility enhancement of AC-MTDC distribution systems considering aggregated EVs is studied. Firstly, the charging and discharging model of one EV is proposed considering the users' demand difference and traveling needs. Based on this, a vehicle-to-grid(V2G) control strategy for aggregated EVs to participate in the flexibility promotion of distribution systems is provided. After that, an optimal flexible dispatching method is proposed to improve the flexibility of power systems through cooperation of VSCs, controllable distributed generations(CDGs), aggregated EVs, and energy storage systems(ESSs). Finally, a case study of an AC-MTDC distribution system is carried out. Simulation results show that the proposed dispatching method is capable of effectively enhancing the system flexibility, reducing renewable power curtailment, decreasing load abandonment, and cutting down system cost.

关键词： Multi-terminal direct current(MTDC) distribution system aggregated electric vehicle(EV) flexibility optimized dispatching

Sequential Reconfiguration of Unbalanced Distribution Network with Soft Open Points Based on Deep Reinforcement Learning

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Journal of Modern Power Systems and Clean Energy 2023年第1期11卷 107-119页

作者： Ziyang Yin shouxiang wang Qianyu Zhao Key Laboratory of Smart Grid of Ministry of Education Tianjin UniversityTianjin 300072China

With the large-scale distributed generations(DGs)being connected to distribution network(DN), the traditional day-ahead reconfiguration methods based on physical models are challenged to maintain the robustness and avoid voltage offlimits. To address these problems, this paper develops a deep reinforcement learning method for the sequential reconfiguration with soft open points(SOPs) based on real-time data. A statebased decision model is first proposed by constructing a Marko decision process-based reconfiguration and SOP joint optimization model so that the decisions can be achieved in ***, a deep reinforcement learning joint framework including branching double deep Q network(BDDQN) and multi-policy soft actor-critic(MPSAC) is proposed, which has significantly improved the learning efficiency of the decision model in multidimensional mixed-integer action space. And the influence of DG and load uncertainty on control results has been minimized by using the real-time status of the DN to make control decisions. The numerical simulations on the IEEE 34-bus and 123-bus systems demonstrate that the proposed method can effectively reduce the operation cost and solve the overvoltage problem caused by high ratio of photovoltaic(PV) integration.

关键词： Data-driven distribution network reconfiguration deep reinforcement learning distributed generation

绿证-碳交易机制下新型电力系统电-氢-气混合储能容量优化配置方法

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供用电 2024年第3期41卷 24-31,41页

作者：郑婉婷赵倩宇王璇王守相张华龙天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072 国网山东省电力公司山东济南250000

在“双碳”目标的背景下,为进一步提升新型电力系统的经济效益和环境效益,提出了一种绿证-碳交易机制下新型电力系统电-氢-气混合储能容量优化配置方法。首先,以两阶段电转气作为能源桥梁,提出了考虑电化学储能系统、氢储能系统和气储... 详细信息

在“双碳”目标的背景下,为进一步提升新型电力系统的经济效益和环境效益,提出了一种绿证-碳交易机制下新型电力系统电-氢-气混合储能容量优化配置方法。首先,以两阶段电转气作为能源桥梁,提出了考虑电化学储能系统、氢储能系统和气储能系统的新型混合储能系统;其次,为了提升可再生能源消纳、降低碳排放量,引入了绿证-碳联合交易机制,并采用了能源断供/弃能机制,同时提升了系统的可靠性;最后,以新型混合储能系统的全生命周期成本、购能成本、可靠性成本、绿证-碳交易成本之和为目标函数,并采用CPLEX求解器求解。算例分析结果表明,所提方法能在提升可再生能源消纳的同时实现系统的经济性、低碳性、可靠性最优。

关键词：电-氢-气新型混合储能系统绿证-碳联合交易容量配置可再生能源消纳低碳经济