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基于一致性算法的配电网谐波分布式治理策略 被引量：10
1
作者 林丽娟 贾清泉 +3 位作者 田书娅 梁纪峰 李铁成 程子玮 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期109-117,共9页
可再生能源及电力电子设备高比例接入配电网导致谐波源密集化、分散化、广域化,传统点对点谐波治理方式已不能适用。文中以电压检测型有源电力滤波器(VDAPF)为治理设备,提出多VDAPF集中与分布式控制相结合的电网侧分布式治理方案。以观... 可再生能源及电力电子设备高比例接入配电网导致谐波源密集化、分散化、广域化,传统点对点谐波治理方式已不能适用。文中以电压检测型有源电力滤波器(VDAPF)为治理设备,提出多VDAPF集中与分布式控制相结合的电网侧分布式治理方案。以观测节点电压畸变整体最优为目标,从全网层面建立分布式治理系统运行点的长时间尺度集中控制优化模型,控制指令提供了全局治理参考基准。同时,针对短时间尺度VDAPF本地运行参数集中优化控制存在的通信频繁及计算量大问题,提出面向治理分区的VDAPF本地参数分布式设定方法,依据设置的一致性算法对本地运行各次谐波控制参数进行分频设定。算例分析结果表明,所提分布式治理方案可协调控制全网谐波电压,分布式优化方法提高了本地运行参数的计算效率,具有良好的可扩展性、可靠性及鲁棒性。 展开更多
关键词 电力电子化配电网 谐波治理 分布式优化 电压检测型有源电力滤波器 多时间尺度 一致性算法 本地运行控制
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基于改进分析目标级联法的交直流混联配电网分布式优化运行
2
作者 李雪晴 艾欣 王昊洋 《现代电力》 北大核心 2024年第4期689-698,共10页
交直流混联的配电方式是未来配电网的一种重要发展方向,为克服其中各子系统分属不同利益主体而带来的功率信息传递的限制,提出了一种基于改进分析目标级联法的交直流混联配电网分布式优化运行方法。首先,针对交直流混联配电网的直流、... 交直流混联的配电方式是未来配电网的一种重要发展方向,为克服其中各子系统分属不同利益主体而带来的功率信息传递的限制,提出了一种基于改进分析目标级联法的交直流混联配电网分布式优化运行方法。首先,针对交直流混联配电网的直流、换流站和交流区域,分别建立包含自身区域运行优化与区域间交互功率运行优化的模型;其次,采用分布式优化的思想,将交互功率作为共享变量,对模型目标函数进行解耦,并在传统的分析目标级联法中引入一个平衡系数,来解决因惩罚乘数初值选择不当,子系统函数项与惩罚项权重不平衡情况下算法性能不好的问题,在一致性约束下迭代求解分布式模型;最后,通过算例仿真,进行模型的有效性、改进算法性能以及分布式模型通用性的验证。 展开更多
关键词 交直流混联配电网 分布式优化运行 考虑平衡系数的分析目标级联法
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基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合 被引量：25
3
作者 施云辉 王橹裕 +1 位作者 陈玮 郭创新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期3-12,121,共11页
为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电... 为应对风电不确定性给电力系统调度带来的难题,提出了一种基于风电预测误差聚类的分布鲁棒含储能机组组合模型。首先,基于狄利克雷过程高斯混合模型对风电预测误差进行聚类,建立了数据驱动的风电预测误差模糊集,并进一步建立了考虑风电场间风电预测误差相关性的不确定集。接着提出了考虑储能的分布鲁棒机组组合模型,建立了考虑储能系统循环老化成本的目标函数。针对该模型min-max-max-min的4层结构,将其分解为两阶段问题,在第1阶段中引入运行域变量、爬坡事件约束与储能能量约束,以消去第2阶段中的动态约束,并将第2阶段问题通过KKT条件转化为单层问题,然后采用列约束生成算法对两阶段问题进行求解。最后,通过IEEE 6节点以及IEEE 118节点的算例分析,证明了所提模型的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 狄利克雷过程高斯混合模型 分布鲁棒优化 非参数贝叶斯 锂电池储能 风电不确定性 运行域
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基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化 被引量：8
4
作者 阮应君 侯泽群 +1 位作者 钱凡悦 孟华 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第17期7021-7030,共10页
分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为中国能源未来发展的重要方向。目前中国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。提出了一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优... 分布式能源系统凭借其高效、环保、经济、可靠、和灵活等特点成为中国能源未来发展的重要方向。目前中国的很多分布式能源系统经济效益较差,主要原因是能源系统没有良好的运行策略。提出了一种基于深度强化学习的分布式能源系统运行优化方法。首先,对分布式能源系统的各个设备进行数学建模;其次,深入阐述了强化学习的基本原理、深度学习对强化学习的结合原理及一种基于演员评论家算法的分布式近端策略优化(distributed proximal policy optimization,DPPO)算法流程,将分布式能源系统运行优化问题转化为马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP);最后,采用历史的数据对智能体进行训练,训练完成的模型可以实现对分布式能源系统的实时优化,并对比了深度Q网络(deep Q network,DQN)算法和LINGO获得的调度策略。结果表明,基于DPPO算法的能源系统调度优化方法较DQN算法和LINGO得到的结果运行费用分别降低了7.12%和2.27%,可以实现能源系统的经济性调度。 展开更多
关键词 深度强化学习 分布式近端策略优化 分布式能源系统 运行优化
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