基于投资组合理论的虚拟电厂资源优化组合方法

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针对虚拟电厂异构资源的优化组合问题,提出了包含需求响应、柔性可控负荷、分布式电源的响应特性模型.以虚拟电厂对互动资源的控制权限为依据,将互动资源响应电量划分为有、无风险资产,将资源响应计划分配问题映射至投资组合理论中资产权重配置问题,以组合风险衡量用户响应电量不确定性,以预期收益最大为目标建立优化组合模型.在此基础上,利用互动资源的分散性,使虚拟电厂向电网提供阻塞管理,并在CIGRE 20 kV中压配电系统上对所提出方法进行验证.算例结果验证了所提模型的实用性.
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以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在电力系统暂态电压稳定评估中开始得到应用,但其输入特征的构建方法及合理性验证未得到充分的研究.面对交直流系统暂态电压稳定评估,提出了一种适用于CNN的输入特征构建方法.首先,基于双阶段分区来降低输入特征的维度和冗余度,即先依据系统拓扑关系和地理位置约束给出初始分区结果,再以节点的暂态电压特征相似性进行聚类,得到降低维度和冗余度后的最佳分区方案;然后,在分区结果的基础上,考察影响交直流系统暂态电压稳定的关键因素,构建兼顾稳态特征量和多维度故障信息的输入特征;最后,
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