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考虑预测误差不确定性和功率互济的配电网直流合环重构
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作者 成龙 李国庆 +2 位作者 王翀 王振浩 马宏博 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第24期97-108,共12页
为了准确量化光伏功率波动,缓解分布式光伏接入配电网引起的电压越限风险,提出考虑预测误差不确定性和功率互济的配电网直流合环重构方法。引入概率潮流思想,分别建立基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的光伏功率预测误差... 为了准确量化光伏功率波动,缓解分布式光伏接入配电网引起的电压越限风险,提出考虑预测误差不确定性和功率互济的配电网直流合环重构方法。引入概率潮流思想,分别建立基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的光伏功率预测误差以及由此引起的配电网节点电压偏差的概率分布模型。定义电压越限高风险节点,进而根据节点电压偏差的条件概率分布分析任意两节点合环重构的可行性。并通过计算合环节点间的待平衡功率,量化其作用于缓解电压越限的功率支援能力。在此基础上,提出以合环可行性和功率支援能力为主要约束,以最小化综合投资成本、运行损耗和节点电压偏差为优化目标的配电网直流合环重构模型。通过基于Matlab2020a平台的IEEE33节点测试算例验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 配电网直流合环 分布式光伏 预测误差不确定性 高斯混合模型 功率互济 二阶锥凸优化
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计及风电预测误差不确定性的风电参与网架重构优化 被引量:23
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作者 梁海平 程子玮 +2 位作者 孙海新 刘英培 顾雪平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期151-158,184,共9页
在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测... 在大停电后的电力系统恢复过程中,充分考虑风电场的功率支援可加快系统的恢复速度,而风电场出力又具有不确定性,这为系统恢复方案的制定带来了新的挑战。为此文中提出了一种考虑风电场出力不确定性的网架重构恢复方法,该方法首先以预测误差不确定性描述风电场出力不确定性,然后采用风电场限出力接入策略消除风功率波动性对网架重构带来的负面影响,同时定义网架恢复成功率指标描述风电场预测出力不确定性可能导致的恢复失败风险。之后,在机组节点恢复成功率不低于一定置信水平的前提下建立随机相关机会目标规划模型,以最大化网架恢复成功率和最小化网架恢复时间为优化目标,采用离散粒子群算法和随机模拟技术组成的混合智能算法求解模型。最后,以IEEE 39节点为算例对该方法与传统恢复方法进行了分析比较,结果表明,提出的恢复方法在有效应对风电场出力不确定性的同时能够有效缩短网架恢复时间,加快系统恢复进程。 展开更多
关键词 网架重构 网架恢复成功率 预测误差不确定性 随机相关机会规划 离散粒子群算法
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考虑负荷预测误差不确定性的配电网中压线路差异化规划方法研究 被引量:19
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作者 杨楠 黎索亚 +4 位作者 李宏圣 袁景颜 鄢晶 王璇 叶迪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1907-1916,共10页
将地区差异化划分的思想融入到配网规划之中,充分考虑负荷预测误差的不确定性分布,提出了一种针对低负荷密度地区配电网中压线路选型的差异化不确定性规划方法。在负荷预测误差概率特性模型的基础上,构建基于机会约束理论的中压线路规... 将地区差异化划分的思想融入到配网规划之中,充分考虑负荷预测误差的不确定性分布,提出了一种针对低负荷密度地区配电网中压线路选型的差异化不确定性规划方法。在负荷预测误差概率特性模型的基础上,构建基于机会约束理论的中压线路规划数学模型。针对模型中的置信水平取值问题,先通过基于层次分析法和离差最大化方法的综合赋权法,对待规划地区配电网的抗风险能力进行差异化划分和评估,然后据此对不同地区选取相应的置信水平。相比于传统规划方法,所提出的规划方法不仅可以实现风险和成本的统筹协调,还充分考虑了低负荷密度区域不同村镇配电网的抗风险能力的差异化特征,从而有效提升配电网规划的精细化水平。 展开更多
关键词 配电网中压线路 负荷预测误差不确定性 机会约束规划 层次分析法 离差最大化方法 综合赋权
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Some Peculiarities of the Preprocessing of Spectral Data and Images
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作者 Valentin Atanassov Georgi Jelev Lubomira Kraleva 《Journal of Shipping and Ocean Engineering》 2013年第1期55-60,共6页
Remotely sensed spectral data and images are acquired under significant additional effects accompanying their major formation process, which greatly determine measurement accuracy. In order to be used in subsequent qu... Remotely sensed spectral data and images are acquired under significant additional effects accompanying their major formation process, which greatly determine measurement accuracy. In order to be used in subsequent quantitative analysis and assessment, this data should be subject to preliminary processing aiming to improve its accuracy and credibility. The paper considers some major problems related with preliminary processing of remotely sensed spectral data and images. The major factors are analyzed, which affect the occurrence of data noise or uncertainties and the methods for reduction or removal thereof. Assessment is made of the extent to which available equipment and technologies may help reduce measurement errors. 展开更多
关键词 SPECTROMETRY spectral data and images preliminary processing.
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