提出了基于扩展潮流模型计算系统输电断面最大输电能力的新思路。在扩展潮流模型中考虑了调速器和励磁系统等动态元件对系统输电能力的影响,从而打破了在以往输电能力求解过程中发电机端电压维持不变的假设,使计算结果更符合实际。建立...提出了基于扩展潮流模型计算系统输电断面最大输电能力的新思路。在扩展潮流模型中考虑了调速器和励磁系统等动态元件对系统输电能力的影响,从而打破了在以往输电能力求解过程中发电机端电压维持不变的假设,使计算结果更符合实际。建立了基于扩展最优潮流的最大输电能力计算模型,采用线性规划法进行求解,求解过程中采用了基于信赖域思想的整体步长调整与基于曲率的单变量步长调整相结合的步长调整策略。在New England 39节点算例系统中验证了模型和计算方法的有效性。展开更多
建立了基于最优潮流的总传输容量计算模型,推导出目标函数对某节点注入功率的灵敏度系数就是该节点上有功潮流平衡方程的Lagrangian乘子,并采用非线性互补方法求解该模型,从而获得灵敏度并计算出可用传输容量(Available Transfer Capabi...建立了基于最优潮流的总传输容量计算模型,推导出目标函数对某节点注入功率的灵敏度系数就是该节点上有功潮流平衡方程的Lagrangian乘子,并采用非线性互补方法求解该模型,从而获得灵敏度并计算出可用传输容量(Available Transfer Capabillty,ATC)。当某节点注入功率摄动时,根据求得的灵敏度及基准ATC值就可以快速估计出新的ATC值。最后采用IEEE30节点系统验证了文中所提方法的有效性。展开更多
深度学习由于其强大的非线性建模能力,在输电断面极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题中具有良好的应用前景。然而,由于电力系统的时变性和不确定性,需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数...深度学习由于其强大的非线性建模能力,在输电断面极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题中具有良好的应用前景。然而,由于电力系统的时变性和不确定性,需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价,提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面TTC评估方法。该方法包括两个阶段:第一阶段引入迁移学习预训练,推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重,用于指导预训练阶段得到具有最小泛化误差的新场景模型;第二阶段引入主动学习和模型微调,基于TTC评估网络灵敏度进行重要样本主动查询,显著降低了模型更新所需的新样本标注时间,并利用模型微调进一步提升了新场景模型的性能。算例分析表明,所提方法与传统的深度模型训练方法相比,大幅降低了将模型应用于新场景的标注样本需求与时间成本,提升了模型迁移的效率。展开更多
大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的...大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的断面TTC值,提取各场景与所属中心场景间的属性偏差及TTC偏差作为特征数据样本,经过相关性检验与非参独立筛选后,利用基于三次B样条函数展开的Group Lasso算法对TTC偏差进行非参数回归估计。算例验证表明,该方法具备较强的非线性泛化能力,能以较高精度提取输电断面TTC运行规则的显性表达式,与传统方法相比具有更丰富的信息输出与更良好的解释性,可用于含风电外送断面电力系统TTC的在线快速估计。展开更多
风电集中接入使得传统方式有效计算极限传输容量存在困难。为此,提出一种基于差分进化极限学习机的含风电系统输电断面极限传输功率(Total Transfer Capability, TTC)运行规则提取方法。首先基于K-medoids聚类方法提取以"风功率-负...风电集中接入使得传统方式有效计算极限传输容量存在困难。为此,提出一种基于差分进化极限学习机的含风电系统输电断面极限传输功率(Total Transfer Capability, TTC)运行规则提取方法。首先基于K-medoids聚类方法提取以"风功率-负荷"二维特征表征的典型运行场景,然后通过随机采样和重复潮流方法生成用于TTC运行规则挖掘的知识库。接着采用RELIEF-F算法筛除冗余特征并辨识与输电断面TTC存在强关联的特征属性,以削减运行特征的高维度。最终通过将训练数据输入差分进化极限学习机,从知识库中提取TTC运行规则。算例验证表明,所提方法能够以较高的计算精度及较强的泛化能力实现TTC的快速估计。展开更多
针对预想故障集下,考虑暂态稳定约束的极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题,以快速、高效地得到大规模互联电网的稳定极限,实现在线应用为目的,设计了一种分布式并行计算框架。研究了暂稳约束TTC评估的基本计算流程以...针对预想故障集下,考虑暂态稳定约束的极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题,以快速、高效地得到大规模互联电网的稳定极限,实现在线应用为目的,设计了一种分布式并行计算框架。研究了暂稳约束TTC评估的基本计算流程以及系统的整体体系结构。提出了一种优化的工作站群分布式并行计算模式。研究了系统设计中的一些关键子模块。所设计的分布式并行计算平台不仅能够方便地集成到现有的动态安全评估(dynamic security assessment,DSA)系统,同时还可作为离线仿真培训工具,对电力系统的特定情况进行更为详尽地分析。展开更多
文摘提出了基于扩展潮流模型计算系统输电断面最大输电能力的新思路。在扩展潮流模型中考虑了调速器和励磁系统等动态元件对系统输电能力的影响,从而打破了在以往输电能力求解过程中发电机端电压维持不变的假设,使计算结果更符合实际。建立了基于扩展最优潮流的最大输电能力计算模型,采用线性规划法进行求解,求解过程中采用了基于信赖域思想的整体步长调整与基于曲率的单变量步长调整相结合的步长调整策略。在New England 39节点算例系统中验证了模型和计算方法的有效性。
文摘建立了基于最优潮流的总传输容量计算模型,推导出目标函数对某节点注入功率的灵敏度系数就是该节点上有功潮流平衡方程的Lagrangian乘子,并采用非线性互补方法求解该模型,从而获得灵敏度并计算出可用传输容量(Available Transfer Capabillty,ATC)。当某节点注入功率摄动时,根据求得的灵敏度及基准ATC值就可以快速估计出新的ATC值。最后采用IEEE30节点系统验证了文中所提方法的有效性。
文摘深度学习由于其强大的非线性建模能力,在输电断面极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题中具有良好的应用前景。然而,由于电力系统的时变性和不确定性,需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价,提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面TTC评估方法。该方法包括两个阶段:第一阶段引入迁移学习预训练,推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重,用于指导预训练阶段得到具有最小泛化误差的新场景模型;第二阶段引入主动学习和模型微调,基于TTC评估网络灵敏度进行重要样本主动查询,显著降低了模型更新所需的新样本标注时间,并利用模型微调进一步提升了新场景模型的性能。算例分析表明,所提方法与传统的深度模型训练方法相比,大幅降低了将模型应用于新场景的标注样本需求与时间成本,提升了模型迁移的效率。
文摘大规模风电的随机性和间歇性导致基于典型方式计算的通道极限输电能力(total transfer capability,TTC)有效性降低。提出一种TTC非参数回归估计技术,通过风电与负荷场景聚类形成代表性中心,采用二分法重复潮流计算各场景下含稳定约束的断面TTC值,提取各场景与所属中心场景间的属性偏差及TTC偏差作为特征数据样本,经过相关性检验与非参独立筛选后,利用基于三次B样条函数展开的Group Lasso算法对TTC偏差进行非参数回归估计。算例验证表明,该方法具备较强的非线性泛化能力,能以较高精度提取输电断面TTC运行规则的显性表达式,与传统方法相比具有更丰富的信息输出与更良好的解释性,可用于含风电外送断面电力系统TTC的在线快速估计。
文摘风电集中接入使得传统方式有效计算极限传输容量存在困难。为此,提出一种基于差分进化极限学习机的含风电系统输电断面极限传输功率(Total Transfer Capability, TTC)运行规则提取方法。首先基于K-medoids聚类方法提取以"风功率-负荷"二维特征表征的典型运行场景,然后通过随机采样和重复潮流方法生成用于TTC运行规则挖掘的知识库。接着采用RELIEF-F算法筛除冗余特征并辨识与输电断面TTC存在强关联的特征属性,以削减运行特征的高维度。最终通过将训练数据输入差分进化极限学习机,从知识库中提取TTC运行规则。算例验证表明,所提方法能够以较高的计算精度及较强的泛化能力实现TTC的快速估计。
文摘针对预想故障集下,考虑暂态稳定约束的极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题,以快速、高效地得到大规模互联电网的稳定极限,实现在线应用为目的,设计了一种分布式并行计算框架。研究了暂稳约束TTC评估的基本计算流程以及系统的整体体系结构。提出了一种优化的工作站群分布式并行计算模式。研究了系统设计中的一些关键子模块。所设计的分布式并行计算平台不仅能够方便地集成到现有的动态安全评估(dynamic security assessment,DSA)系统,同时还可作为离线仿真培训工具,对电力系统的特定情况进行更为详尽地分析。
