随着大规模新能源接入电网,新型电力系统“低惯量、弱支撑”特征凸显,电网频率调节资源日益稀缺,系统频率稳定问题愈发严峻。先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)具有容量大、寿命长等优...随着大规模新能源接入电网,新型电力系统“低惯量、弱支撑”特征凸显,电网频率调节资源日益稀缺,系统频率稳定问题愈发严峻。先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)具有容量大、寿命长等优势而受到广泛关注,但由于其储能和释能过程涉及气-热动态耦合过程,调频特性较为复杂,调频潜力还有待挖掘。因此,首先建立AA-CAES系统全工况动态仿真模型,进而基于期望频率动态曲线设计AA-CAES系统调频传递函数,优化目标传递函数关键参数,实现AA-CAES最小动态功率补偿下满足系统频率调节需求。最后通过仿真实验,验证了所提控制策略可优化AA-CAES调频容量的同时减小系统的稳态频率偏差与频率超调量,显著改善频率响应特性,为建设电网友好型AA-CAES电站提供技术支撑。展开更多
针对云模型相似性度量方法中存在的区分度不高、结果不稳定等问题,提出一种基于组合赋权的正态云模型形状相似性度量方法。首先基于期望曲线的位置关系,用正态模糊数的贴近度来表征云模型的形状相似度;然后考虑云滴的离散程度,在云滴方...针对云模型相似性度量方法中存在的区分度不高、结果不稳定等问题,提出一种基于组合赋权的正态云模型形状相似性度量方法。首先基于期望曲线的位置关系,用正态模糊数的贴近度来表征云模型的形状相似度;然后考虑云滴的离散程度,在云滴方差基础上提出基于熵与云滴方差的形状相似度;最后考虑云模型的三个数字特征,基于偏好系数,采用组合赋权,将两种形状相似度进行组合度量云模型相似度。通过仿真实验及时间序列分类实验表明,该方法是有效的,并具有较好的区分度和稳定性。To tackle the challenges of limited distinction and inconsistent outcomes in similarity measurement among cloud models, this paper proposed a method for measuring shape similarity of normal cloud models based on combinatorial weighting. Firstly, the approximation degree of a normal fuzzy number is employed to characterize the shape similarity of the cloud model based on its positional relation with the expected curve. Then considering the dispersion degree of cloud droplets, the shape similarity based on entropy and cloud droplet variance is proposed on the basis of cloud droplet variance. Finally, considering the three digital features of the cloud model, based on the preference coefficient, the combination weighting is used to combine the two shape similarities to measure the similarity of the cloud model. The simulation results show that the method is effective and has good discrimination and stability.展开更多
针对现有的相似性度量方法中存在区分度不高、结果不稳定等问题,提出了一种基于EW-型贴近度的云模型相似性度量方法。该方法利用正态云模型的扩展模型三角云为研究对象,分别把三角云的期望曲线及最大边界曲线看作三角模糊数,通过计算三...针对现有的相似性度量方法中存在区分度不高、结果不稳定等问题,提出了一种基于EW-型贴近度的云模型相似性度量方法。该方法利用正态云模型的扩展模型三角云为研究对象,分别把三角云的期望曲线及最大边界曲线看作三角模糊数,通过计算三角模糊数的EW-型贴近度来度量云模型的相似性,充分考虑了期望曲线和最大边界曲线的特点,定义了一种综合的求两云模型相似度的计算方法。通过仿真实验可以看出,提出的EMTCM方法具有一定的区分度;在Synthetic Control Chart Dataset数据集上的分类对比实验表明,EMTCM方法的分类精度明显优于先前的LICM、ECM、MCM方法,验证了EMTCM方法有一定的可行性及有效性。展开更多
文摘随着大规模新能源接入电网,新型电力系统“低惯量、弱支撑”特征凸显,电网频率调节资源日益稀缺,系统频率稳定问题愈发严峻。先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA-CAES)具有容量大、寿命长等优势而受到广泛关注,但由于其储能和释能过程涉及气-热动态耦合过程,调频特性较为复杂,调频潜力还有待挖掘。因此,首先建立AA-CAES系统全工况动态仿真模型,进而基于期望频率动态曲线设计AA-CAES系统调频传递函数,优化目标传递函数关键参数,实现AA-CAES最小动态功率补偿下满足系统频率调节需求。最后通过仿真实验,验证了所提控制策略可优化AA-CAES调频容量的同时减小系统的稳态频率偏差与频率超调量,显著改善频率响应特性,为建设电网友好型AA-CAES电站提供技术支撑。
文摘针对云模型相似性度量方法中存在的区分度不高、结果不稳定等问题,提出一种基于组合赋权的正态云模型形状相似性度量方法。首先基于期望曲线的位置关系,用正态模糊数的贴近度来表征云模型的形状相似度;然后考虑云滴的离散程度,在云滴方差基础上提出基于熵与云滴方差的形状相似度;最后考虑云模型的三个数字特征,基于偏好系数,采用组合赋权,将两种形状相似度进行组合度量云模型相似度。通过仿真实验及时间序列分类实验表明,该方法是有效的,并具有较好的区分度和稳定性。To tackle the challenges of limited distinction and inconsistent outcomes in similarity measurement among cloud models, this paper proposed a method for measuring shape similarity of normal cloud models based on combinatorial weighting. Firstly, the approximation degree of a normal fuzzy number is employed to characterize the shape similarity of the cloud model based on its positional relation with the expected curve. Then considering the dispersion degree of cloud droplets, the shape similarity based on entropy and cloud droplet variance is proposed on the basis of cloud droplet variance. Finally, considering the three digital features of the cloud model, based on the preference coefficient, the combination weighting is used to combine the two shape similarities to measure the similarity of the cloud model. The simulation results show that the method is effective and has good discrimination and stability.
文摘针对现有的相似性度量方法中存在区分度不高、结果不稳定等问题,提出了一种基于EW-型贴近度的云模型相似性度量方法。该方法利用正态云模型的扩展模型三角云为研究对象,分别把三角云的期望曲线及最大边界曲线看作三角模糊数,通过计算三角模糊数的EW-型贴近度来度量云模型的相似性,充分考虑了期望曲线和最大边界曲线的特点,定义了一种综合的求两云模型相似度的计算方法。通过仿真实验可以看出,提出的EMTCM方法具有一定的区分度;在Synthetic Control Chart Dataset数据集上的分类对比实验表明,EMTCM方法的分类精度明显优于先前的LICM、ECM、MCM方法,验证了EMTCM方法有一定的可行性及有效性。
