新型电力系统中促进新能源消纳的电力现货市场交易机制研究

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为解决现货市场建设中新能源参与市场化交易与保证性消纳难以统筹兼顾的问题,提出改进的现货市场交易机制.改进机制中新能源与火电机组同等参与市场竞价,在产生弃电时启动发电替代机制,由报价较高的火电机组出让发电空间给弃电新能源.通过对节点电价出清机制下的替代实施方案进行分析,设计价格结算机制对参与替代的火电机组予以补偿,使替代双方权益均得以保障.通过算例分析,验证了设计机制的有效性.
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提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑.该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足.仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管理,利用准确的风电功率预测,降低了极端天气下风电场功率陡降对电网的不利影响,使得风-储联合系统注入电网的功率更接近给定值.
储能型准Z源逆变器(qZSI)在光伏发电中具有突出优势,有助于减少光伏发电系统中的功率波动.为解决比例微分(PI)控制响应速度慢、超调量大、控制参数多且不易确定等问题,提出储能型qZSI的非线性无源控制方法.首先,对储能型qZSI无源控制系统进行无源性和稳定性证明;然后,依据储能型准Z源的E-L模型,设计无源控制器;最后,通过Matlab/Simulink验证了在光伏光照变化及网侧功率变化时,采用无源控制方法的优越性.与PI控制器对比,设计的无源控制器响应速度更快、控制参数更少,实现了对系统的鲁棒性控制,
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宽频振荡的强非线性和强时变性会导致参数准确辨识困难,提出了改进CNN-LSTM神经网络的参数辨识方法.首先,采用卷积神经网络(CNN)提取输入的宽频振荡信号的振荡特征,并通过Softmax分类器输出振荡模态数量.然后,根据模态数量对长短期记忆网络(LSTM)辨识的模态个数进行定阶;同时,通过对CNN输出矩阵进行1×1卷积运算替代LSTM中的矩阵乘法,实现LSTM模型对高维输入的可行性.最后,以卷积运算结果作为LSTM的输入,辨识振荡频率和衰减因子.实测数据分析结果证明改进的CNN-LSTM对宽频振荡的频率
为了提高接地网腐蚀速率预测精度,利用核主成分分析法对接地网腐蚀速率的主元进行提取,依据KPCA分析结果进行了指标重构,减少了接地网腐蚀预测模型建模工作量.通过收敛因子非线性调整及莱维飞行策略对斑点鬣狗算法进行改进,基于改进后的斑点鬣狗算法对最小二乘支持向量机的惩罚参数和核函数参数进行优化,建立了基于KPCA-ISHO-LSSVM的接地网腐蚀速率预测模型.仿真结果表明,经ISHO优化LSSVM接地网腐蚀速率预测模型的平均相对误差、均方根误差、全局最大相对误差均定系数分别为2.79%、0.139、3.53%和
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针对变压器状态智能识别方法泛化能力不足的问题,提出一种基于领域自适应的变压器状态识别方法.首先,使用多尺度时频分析方法挖掘变压器振动信号中的状态信息和固有属性,构建完备的变压器状态描述特征空间;然后,使用一种基于流形嵌入和动态分布对齐的领域自适应方法,以减少领域偏移带来的负面影响,并且动态评估和量化流形特征的边缘分布和条件分布;最后,基于结构风险最小化原则迭代训练得到变压器状态识别分类器.测试结果表明所提方法在一定程度上改善了变压器状态识别分类器泛化能力低的问题.
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