摘要：针对传统数据分析算法在处理配电网电能消纳数据时存在效率较低且难以保证准确率等问题,文中提出了一套基于深度电能消纳数据分析的配电网智能调度算法。该算法使用数据预处理模块将采集到的原始数据进行清洗及归一化处理,进而确保无异常数据输入至CNN网络中。通过搭建完成的CNN网络和训练集数据对相关数据分析模型进行训练,并不断地调整参数,从而得到适用于消纳数据的分析模型。实验结果表明,该算法在满足处理效率的条件下,准确率能够达到90%以上,证明了其可行性。

摘要：为了提高配电网规划业务数据采集精度,设计基于数据中台的配电网规划业务数据自动采集系统。系统以数据中台的模式,将采集与数据接口前置单元的采集前置程序与数据接口程序连接,采集其他企业业务应用系统、配电变压器设备、户表采集设备的规划业务数据,并使用基于数据流概念漂移的自适应集成分类模型实施数据分类处理,然后传输到数据库服务器分类保存,实现数据中台式的数据集中管理。经测试,所设计系统采集精度较高且稳定,并具有较高的抗干扰性,对配电网规划业务数据分类效果较好。

摘要：提出太阳能发电参与电网无功调节的控制策略。该控制有两层,控制策略的下层根据上层指令追踪最大功率点,并对收到的上层指令执行实时输出。

摘要：针对传统电网空间负荷预测算法中存在主观性判断较强且处理海量化电网数据效率偏低的缺点,文中对循环神经网络进行了改进。采用包含更新门与重置门的Bi-GRU算法使模型具有处理时间序列数据的能力,并利用叶子生长策略及直方图算法改进了GBDT算法,使其具有更高的执行效率。通过将算法数据部署在Spark云计算集群,有效提升了算法的训练速度。实验结果表明,所设计算法并行化后的运行时间与部署节点数量成反比,而RMSE及MAPE两项指标优于其他同类型算法,相比LSTM分别降低了1.5%和0.093%,证明了该算法的预测精度较为理想。同时,该算法的运行时间较短,说明其收敛度良好,故可应用于电网空间负荷预测系统中。

摘要：针对可再生分布式电源(RDG)和需求响应负荷(DR)的不确定性增加了增量配电网中“源-网-荷”多利益主体协调运行难度问题,提出了计及“源-荷”不确定性的增量配电网多目标优化模型及算法。首先,采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡洛模拟方法和同步回代缩减法,产生关于RDG可发电功率和DR负荷电价弹性系数的典型场景集合,简化描述RDG和DR负荷的不确定性特征;在此基础上,分别以RDG运营商、配电网运营商和DR负荷用户的收益或成本最优为目标,建立“源-荷”不确定性场景集下的增量配电网多目标优化模型;然后,采用基于Pareto熵的多目标差分进化算法对模型进行求解,并利用模糊隶属度函数从Pareto最优解集选取最优折衷解;最后,以IEEE30节点配电网为例,证明了所建模型的合理性和所提算法有效性。

摘要：针对长期以来城市中压配电网结构复杂、网络不清晰和分界模糊等问题,业界普遍采用以供电网格为单元的中压配电网规划方法。为此,结合中压配电网现状,构建以跨网格线路数量尽可能少、现状联络线尽可能在同一网格内、线路配变尽可能在同一网格为网格的划分目标,以网格内地块邻接、网格配变总容量、网格馈线总数量和网格面积作为约束条件的中压配电网网格划分模型,并采用遗传算法求解所提模型,克服了过分依赖规划人员主观经验的局限性,以便为配电网网格化规划作前期准备。最后以深圳某中压配电供电区域为算例,验证所提网格划分模型的可行性及有效性。

摘要：光伏、风力发电出力具有间歇性、波动性和随机性等不稳定特点,为更好掌握风光发电出力特性,从年际、年、月、日时间尺度提出了风光发电出力特性指标体系及互补性指标,并对青海省2014—2016年已建单个风光电站出力过程进行了特性分析。结果表明:受风资源情况及风电出力间歇性等影响,青海省风电的年、月、日发电量变化幅度显著大于光伏电站,而且风光电之间发电出力具有一定的互补性,为电力系统接入大规模风光电后稳定运行提供了技术基础。

摘要：针对传统配电网区域规划方法无法满足实际需求,而基于传统聚类算法的配电网区域规划方法存在着初始聚类中心选取不合理和聚类个数不确定的问题。文中对传统K-means聚类算法进行了改进,用于解决配电网区域规划中面临的聚类中心选取和聚类数确定问题。综合考虑密度与距离两个因素,提出了初始聚类中心的选取方法,引入聚类效果指数进行最佳聚类数的确定。性能测试分析的结果表明,改进后的K-means聚类算法能够准确计算配电网规划分区数量、确定聚类中心,聚类效果相比于传统方法有显著提升。

摘要：针对当前电力能源数据庞杂、管理效率低、电网规划数据与现实数据集成难等问题,提出基于时空大数据的电力能源系统集成技术及应用研究。构建时空大数据框架,确定汇集、资源、服务、目录与元数据库,利用分布式管理技术,建设基础地理平台。根据数据集成模型,将相互关联的数据源集成在一起。挖掘能源数据,综合应用并展示集成效果。以青海电力系统现实及规划数据应用为例,进行实验分析,由实验结果可知,该方法可快速查询窃电行为,精准定位窃电用户,预测误差在100 kW范围内,具有良好的集成效果。

摘要：随着风电和光伏的快速发展,大规模新能源接入可危及电网的安全稳定运行,新能源发电应参与调频、调压,且提供足够的备用容量。为此,基于模型预测控制方法,本文提出新能源发电系统参与调频和调压的控制策略。该策略分为两层,在考虑风电场、光伏电站和电池储能系统各自的约束条件的前提下:上层控制器通过求解约束优化问题,计算各新能源发电系统的最优功率输出指令,满足最优的调频、调压效果;下层控制器负责执行,对上层功率指令进行跟踪输出。最后对提出的策略进行仿真分析,结果表明该策略能提高电网的调频和调压性能。