考虑多重不确定性的交直流主动配电网灵活运行研究

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chen721050780
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
气候问题的日渐严峻和化石能源的逐渐紧缺引起了人类广泛的关注,因此人们将焦点集中于可再生能源相关的研究上。可再生能源技术的发展会使电力系统中可再生能源能源比例升高,未来的城市配电网接入越来越多的可再生能源既是趋势,也是研究热点和挑战。另一方面,直流输电技术的迅速发展和配电网直流负荷的增多,也使城市配电网中的直流比例会越来越高。所以未来的城市配电网发展趋势应是含可再生能源的交直流混合配电网。城市配电网添加了直流部分以及可再生能源后,会出现诸多问题,如可再生能源的不确定性处理、交直流网架结构下潮流模型的改变以及直流部分的加入对重构的影响等。可再生能源出力具有较大的不确定性,因此会对网络的运行控制等带来一定的挑战,直流技术和成熟的电力电子技术的加入,使配电网具有了更优秀的控制性能,如何将其利用在配电网的运行优化中,是一个有意义且亟需解决的挑战;潮流计算方面,用以求解交直流混合网架的潮流算法主要分交替迭代法和统一迭代法,但现有的两类方法当中都存在未完全考虑换流站控制模式的问题;可再生能源的不确定性主要以随机性和模糊性来分类,分别以随机潮流和模糊潮流来处理,但少有文献能同时考虑这两种不确定特征;纯交流配电网的重构研究已非常成熟,但直流部分和VSC的加入改变了重构的模型,重构过程必须考虑不同的VSC控制模式,但现有文献中少有此类研究。因此,本文拟对以上三个问题进行分析研究。首先,考虑风电、光伏以及负荷的随机性和模糊性,基于统一迭代法建立了交直流配电网的随机模糊潮流计算模型。依据风光荷的双重不确定特性建立了随机模糊模型,发展基于半不变量和Gram-Charlier级数展开的随机模糊潮流计算方法,对功率的不确定性和风速的相关性进行分析。接着,目前交直流配电网中的换流器多为电压源换流器(Voltage Source Converter,VSC),本文根据VSC的工作模型,构建换流站在不同控制模式下的完整模型,并考虑VSC的工作损耗,建立了统一的交直流配电网的迭代潮流计算模型。该统一迭代潮流模型通过将各种控制模式下的VSC运行方程与交流节点、直流节点的方程结合,使交直流网络中的平衡方程数与变量数相等,使用牛拉法可以直接解出潮流。通过在交直流网架中比较所建立的统一迭代法和传统的交替迭代法,证明了所提模型的有效性。最后,基于配电网网架结构灵活可调的特性,结合VSC的控制功能,提出交直流混合配电网双层重构模型。上层根据网架结构判断VSC的运行模式,然后将网架结构和VSC控制模式等信息传递至下层;下层为VSC运行功率优化层,负责在已知的网架结构下建立优化模型寻找最优的VSC运行参数,然后将其传回上层,上层计算目标函数值并据此更新网架结构。上下层协调输出重构后的网架结构以及对应的VSC控制参数。算例结果表明,该双层重构方法能有效优化网络运行、应对故障恢复,填补了交直流配电网在重构方面的空白。
其他文献
随着互联网的飞速发展,终端业务对于通信带宽和传输速率的需求呈爆炸式增长,这使得接入网、数据中心(Data Centers,DC)等短距离通信系统对通信传输质量的要求不断提高。强度调制/直接检测(Intensity Modulation and Direct Detection,IM/DD)技术因为低功耗低成本的优势被广泛应用于短距离光通信系统当中。因为正交频分复用(Orthogonal Frequ
聚羧酸系减水剂具有掺量低、减水率高、保坍性好等特点,能够在建筑工程中显著改善混凝土的工作性能。但因为与其他外加剂存在相容性问题,在生产应用常遇到泌水离析等问题,而且随着高性能混凝土的出现,聚羧酸系减水剂也迫切需要在功能性上获得进一步提升,因此,研究新型聚羧酸系减水剂对建筑混凝土领域具有重大意义。木质素作为第一代减水剂,有着良好的生物相容性和保水性能,常被用作复配产品应用于混凝土外加剂领域。为了解决
行人重识别属于检索任务的子任务,该领域研究如何在来自不同角度的图片中识别出指定行人,可用于追踪嫌疑人、寻找失踪人口等实际应用中。随着这些实际应用的需求不断扩大,该领域受到了越来越多的关注。与此同时,自深度学习和三元组损失被引入到行人重识别领域之后,基于三元组损失的深度学习算法已经成为该领域的首选算法。深度学习拥有强大的特征提取能力,而三元组损失则提供了高效的抽样策略,二者为提高行人重识别算法的表现
人体姿态迁移是指使目标图像中的人做出源图像中一个人相同的动作,并合成目标人物在该姿态下的图像,在动画生成、游戏设计、图像数据合成等方面具有广阔的应用前景。由于没有新姿态下的纹理,传统的方法很难得到合理的结果。深度学习方法能较好地解决这个问题,但还是需要获取尽可能多的各个姿态和角度下的目标人体图像,即便如此,所合成的结果还是难以捕获目标人体的细节特征。本文提出部位可感知的人体姿态迁移方法,简称为BP
压缩感知(compressed sensing,CS)理论可以远低于奈奎斯特采样频率对信号采样并实现高质量恢复信号,且在医学成像、信号处理、农业科学、遥感等诸多领域有着广泛的应用。但近些年来压缩感知的研究出现了瓶颈,传统的压缩感知重建算法往往需要大量迭代优化,具有较高的计算时间复杂度,且重建质量有些不如人意。因此研究高质量的重建方法迫在眉睫。近几年出现了基于深度学习的图像压缩感知重建方法,这类方法
由于全面的车辆无人化为时尚远,在未来相当长的一段时间内,道路交通会处于有人驾驶车辆与无人驾驶的智能车辆同时行驶的过程。在这个阶段,智能车辆在有多条车道且多辆周围车辆参与的道路上行驶时,会面临周围交通环境的复杂性与不确定性,在这种环境下进行换道动作时,面临着较大的碰撞风险,形成了对轨迹规划算法更高的安全性与可靠性要求。因此,针对结构化道路的多车交通环境,开展换道风险预测与轨迹规划方法研究,具有重要的
传统的实验试错法选择结晶溶剂需要消耗大量的人力物力,计算机辅助分子设计(CAMD)为结晶溶剂的选择提供了一种新思路。本文对有机物冷却结晶过程溶剂进行计算机辅助分子设计,形成与之对应的CAMD问题,研究和开发实用性高的CAMD方法,为有机物冷却结晶过程设计并选择出性能较优的溶剂。主要内容如下:首先,确定了溶剂的毒性、熔点、沸点、溶解性以及潜在回收率作为设计有机物冷却结晶过程溶剂的目标性质,并基于文献
电渗析是一种高效的脱盐技术,阴离子交换膜作为电渗析的核心,容易受到盐水中有机污染物的污染,目前已有的抗污膜存在抗污层不稳定的问题,制约了电渗析技术在处理高盐废水方面的应用。本论文为解决抗污阴离子交换膜的抗污层与膜本体连接不稳定的问题,研究了不同梯度交联原位互穿结构对改性阴离子交换膜电渗析和抗污性能的影响,初步探明了小分子污染物十二烷基苯磺酸钠(SDBS)以及鸭蛋清蛋白对阴离子交换膜的污染机制,得到
随着消能减震技术的发展,不同类型消能部件被广泛应用于结构抗震中,但这些消能部件在实际应用时仍存在一些问题。例如,现有钢支撑布置常常会占用与分割室内使用空间,对结构使用造成不利影响,同时也造成支撑在安装、维修和损坏更换上的困难。通过将支撑布置于结构外侧的方式,可以避免支撑对室内使用空间的影响和安装、维修上的麻烦,然而由于支撑外露,在外界温度作用下支撑中将产生附加内力,影响支撑正常使用,为此,本文研究
聚对苯二甲酸乙二醇(PET)瓶性能优良,价格合理,在饮料包装中得到广泛的应用,人们对其预制件——瓶坯的成型周期的关注度越来越高。瓶坯的冷却时间占其成型周期的70%以上,缩短冷却时间是提高瓶坯的生产效率的重要途径。通过对瓶坯的成型过程进行分析,增加瓶坯的导热面积可以提高瓶坯的冷却效率。本文提出并研究异形结构的PET瓶坯,并以常规倒锥形瓶坯为基础瓶坯设计异形结构瓶坯。在保证成型瓶性能满足使用要求的条件