【摘要】：隨著主動(dòng)配電網(wǎng)的不斷成熟,科學(xué)地對(duì)它的供電能力進(jìn)行靈活的實(shí)時(shí)評(píng)估,找到并突破供電瓶頸,才能兼顧配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性、可靠性以及安全性。針對(duì)分布式電源出力的不確定性以及電網(wǎng)負(fù)荷周期性變化特點(diǎn),提出了一種主動(dòng)配電網(wǎng)供電能力實(shí)時(shí)評(píng)估方法�？紤]了配電網(wǎng)中多種分布式電源接入的情況,利用預(yù)測(cè)技術(shù)得到未來時(shí)刻的負(fù)荷及分布式電源的出力,以配電網(wǎng)能夠承擔(dān)的最大負(fù)荷為目標(biāo)函數(shù),以系統(tǒng)的安全運(yùn)行要求為約束條件,建立了數(shù)學(xué)模型。該模型不僅能夠?qū)ξ磥硪欢螘r(shí)間內(nèi)配電網(wǎng)的供電能力和供電裕度進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估,還能夠給出限制系統(tǒng)供電能力的供電瓶頸序列,從而使調(diào)度人員能夠根據(jù)評(píng)估結(jié)果提前采取相應(yīng)措施以保證電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和可靠性,并針對(duì)具體的瓶頸設(shè)備進(jìn)行改造,提高系統(tǒng)的供電能力。
【圖文】：

?1.1負(fù)荷預(yù)測(cè)電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運(yùn)行的基本依據(jù)，同時(shí)也是電力生產(chǎn)部門的重要工作之一。負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確與否，對(duì)電力系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性都有很大影響[15]。負(fù)荷受各種因素影響，既有規(guī)律性又有隨機(jī)性。本文采用基于相似日小波支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法[16]進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)，主要考慮的影響因素是負(fù)荷值與氣候特征。其基本思路為：首先，采用小波變換將各相似日的負(fù)荷序列分解為低頻部分和高頻部分；然后，利用支持向量機(jī)對(duì)各部分進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)值進(jìn)行疊加得到完整的負(fù)荷預(yù)測(cè)值，如圖1所示。1.2分布式電源出力預(yù)測(cè)分布式電源的投入使得能源得到合理的梯級(jí)利用，但分布式電源（如風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電）出力的間歇性對(duì)電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行及電力系統(tǒng)規(guī)劃有所影響。為了保證電網(wǎng)的電能質(zhì)量，對(duì)分布式電源的出力進(jìn)行預(yù)測(cè)并提高其預(yù)測(cè)精度是必要的[17]。對(duì)于風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電等間歇式分布式電源，本文采用基于緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法[18]對(duì)其出力進(jìn)行預(yù)測(cè)，其基本思路為：通過利用小波函數(shù)直接取代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層的激勵(lì)函數(shù)來實(shí)現(xiàn)小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，得到輸出信號(hào)序列，如圖2所示。圖2中，xi（i＝1，2，…，n）為輸入信號(hào)序列；gj（j＝1，2，…，l）為小波基函數(shù)；yk（k＝1，2，…，m）為輸出信號(hào)序列。輸出信號(hào)序列的計(jì)算如式（1）。yk=flj=1Σwjkgli=1Σwijxi+b1jΣΣ+b2kΣΣ（1）式中：f為輸出層的激勵(lì)函數(shù)；wjk為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元與輸出層第k個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；wij為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元與隱含層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；b1j和b2k分別為隱含層和輸出層的閥值。可控型分布式電源出力可用互補(bǔ)調(diào)度規(guī)則

圖2所示。圖2中，xi（i＝1，2，…，n）為輸入信號(hào)序列；gj（j＝1，2，…，l）為小波基函數(shù)；yk（k＝1，2，…，m）為輸出信號(hào)序列。輸出信號(hào)序列的計(jì)算如式（1）。yk=flj=1Σwjkgli=1Σwijxi+b1jΣΣ+b2kΣΣ（1）式中：f為輸出層的激勵(lì)函數(shù)；wjk為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元與輸出層第k個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；wij為輸入層第i個(gè)神經(jīng)元與隱含層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值；b1j和b2k分別為隱含層和輸出層的閥值�？煽匦头植际诫娫闯隽捎没パa(bǔ)調(diào)度規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)，如圖3所示。2供電能力實(shí)時(shí)評(píng)估的數(shù)學(xué)模型配電網(wǎng)的供電能力是指配電網(wǎng)在滿足支路功率約束和節(jié)點(diǎn)電壓約束的條件下所能供應(yīng)的最大負(fù)荷，它由配電網(wǎng)的運(yùn)行方式和負(fù)荷的增長模式所決定[19，13]。鑒于此，本文需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)可以表示為maxPL=Ni=1ΣPLi（2）式中：PL為配電網(wǎng)能夠供應(yīng)的最大有功負(fù)荷；N為負(fù)荷點(diǎn)數(shù)；PLi為負(fù)荷點(diǎn)i處的有功負(fù)荷。約束條件為PGi+PDi－PLi=UiNj=1ΣUj（Gijcosθij+Bijsinθij）（3）QGi+QDi－QLi=UiNj=1ΣUj（Gijsinθij－Bijcosθij）（4）Uimin≤Ui≤Uimax（5）Il≤Ilmax（6）ST≤STmax（7）式中：PGi、PDi和PLi分別為節(jié)點(diǎn)i處發(fā)電機(jī)、分布式電源和負(fù)荷的有功功率；QGi、QDi和QLi分別為節(jié)點(diǎn)i處發(fā)電機(jī)、分布式電源和負(fù)荷的無功功率；Gij和Bij分別為支路i-j的電導(dǎo)和電納；θij為節(jié)點(diǎn)圖1小波支持向量機(jī)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型Fig.1Wavelettransformsupportvectormachineloadforecastingmodel圖2緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)Fig.2Structur
【作者單位】： 華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;清華大學(xué)電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家863高技術(shù)基金資助項(xiàng)目(2015AA050104) 清華大學(xué)電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(SKLD14KM02)~~
【分類號(hào)】：TM72

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本文編號(hào)：2527862