一种高压配电网分区重构与储能协同的电网阻塞管控方法

    公开(公告)号:CN111628492B

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN202010286597.6

    申请日:2020-04-13

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/28 H02J3/32

    摘要: 本发明涉及一种高压配电网分区重构与储能协同的电网阻塞管控方法,包括以下步骤,S1:采集城市高压配电网及输电网的拓扑信息、交流节点信息、电力信息及配电网的分区信息;S2:建立储能电站双层规划模型,规划储能电站选址、容量及其功率;S3:构建上层输电网阻塞管控优化模型,获取各区域高压配电网最优转移容量;S4:构建下层区域单元组分组重构及储能充放模型,获取各区域高压配电网最优拓扑状态;S5:反馈调节当前时刻的储能系统有功出力;S6:根据各区域高压配电网最优拓扑状态,计算输电网中交流节点的有功负荷,根据输电网中交流节点的有功负荷,判断输电网是否还有阻塞状态。本发明具有快速有效消除输电网阻塞的优点。

    一种电力系统暂态稳定预防及紧急协调控制辅助决策方法

    公开(公告)号:CN113591379A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110851285.X

    申请日:2021-07-27

    申请人: 四川大学

    摘要: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定预防及紧急协调控制辅助决策方法,涉及电力系统自动化技术领域,包括获取电网实时运行工况,通过完成训练的贝叶斯深度神经网络模型预判电网实时运行工况的暂态稳定性,其中,运行工况包括有电网运行拓扑结构信息以及日前机组;训练的贝叶斯深度神经网络模型构建暂态稳定约束,将暂态稳定约束与电网准稳态调度运行约束相结合,建立电力系统暂态稳定预防及紧急协调控制决策模型;通过基于高斯过程代理模型的贝叶斯优化算法对电力系统暂态稳定预防及紧急协调控制决策模型进行迭代,生成电力系统暂态稳定预防及紧急协调控制策略。该方法可实时监视电网动态安全状态,有效提升电力系统运行安全水平。

    计及多类型备用资源的电气综合能源系统备用决策方法

    公开(公告)号:CN111342453B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202010183650.X

    申请日:2020-03-16

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: H02J3/00 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及电力系统和天然气系统技术领域,为了解决传统电气综合能源系统仅依靠单一类型备用资源的备用决策会严格限制系统运行的灵活性,难以保证系统的运行经济性,本发明提出计及多类型备用资源的电气综合能源系统备用优化决策方法。该方法对不同运行状态下的发电机、气井、储电、储气装置、可中断电负荷和气负荷备用调节能力进行建模。在此基础上,建立含多类型备用资源的备用需求约束,最后建立计及多类型备用资源的电气综合能源系统备用优化决策模型,并可通过现有商业求解器进行快速求解。相较于传统单一仅依靠源侧的备用策略,该方法可以充分挖掘电气综合能源系统内源‑荷‑储不同类型备用资源的调节能力,从而提升系统运行的经济性。

    基于深度学习与决策树驱动的配电网混合观测布点方法

    公开(公告)号:CN113496255A

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202110617672.7

    申请日:2021-05-31

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: G06K9/62 G06N20/00 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了基于深度学习与决策树驱动的配电网混合观测布点方法,涉及电力系统优化技术领域,首先构建决策树模型量化分析配电网各个节点特征对配电网拓扑可观性影响重要度大小,根据节点特征重要度从大到小以依排列,选取部分重要度高的节点量测特征和量测数据构成供深度学习模型训练的混合量测样本集合;然后采用PCA‑DBN耦合深度学习模型分析配电网不同混合量测方案下的拓扑可观性变化性能指标,最终根据配电网完全可观时所选节点以及混合量测方案,确定混合量测装置最优布点方案。所提方法突破传统量测装置优化布点方法的规划思路,采用深度学习与决策树等数据驱动方法实现主动配电网拓扑辨识经济高效的混合观测布点规划方案。

    用于预判电力系统暂态失稳与生成切机控制策略的方法

    公开(公告)号:CN113285452A

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202110603885.4

    申请日:2021-05-31

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/06 H02J3/24

    摘要: 本发明涉及电力系统技术领域,用于预判电力系统暂态失稳与生成切机控制策略的方法,包括以下步骤:S1:获取待预测电力系统故障后发电机机端PMU实时量测数据,并将该数据作为输入发送至已训练完成的人工智能决策模型中;S2:所述人工智能决策模型输出待预测电力系统的稳定状态和切机控制量;S1:将切机控制量进行处理,得到切机控制策略组,将切机控制策略下发给故障的电力系统,发电机组脱网完成紧急控制。本发明充分应用PMU实时量测数据实现电力系统实时态势感知,为电网调度运行人员防御电力系统暂态失稳、实施有效的紧急控制措施提供辅助决策支撑。

    一种考虑DG无功支撑和开关重构的主动配电网分布鲁棒无功优化方法

    公开(公告)号:CN108631328B

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN201810724298.9

    申请日:2018-07-04

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: H02J3/18 H02J3/38

    摘要: 本发明公开了一种考虑DG无功支撑和开关重构的主动配电网分布鲁棒无功优化方法,以系统各时段总网损为优化目标,变电站OLTC、离散与连续无功补偿装置等设备调节限制为约束条件,包括了开关相关建模,从而保证电网辐射性及无孤岛运行条件,其中,重点对双馈风机和微型燃气轮机的容量曲线进行了详细建模,从而融入了DG的无功支撑能力,并设计了有功无功出力耦合特性约束的线性化方法,从而使得模型可靠快速求解。本发明利用分解算法将模型分为主问题和子问题进行反复迭代求解,能够加快求解速度。通过将绝对值约束条件进行等效转换,将求解问题转换为混合整数规划问题,采用现有求解工具包CPLEX进行有效求解。

    一种基于步长优化的交直流混合潮流解耦迭代方法

    公开(公告)号:CN112510691A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011335178.3

    申请日:2020-11-24

    摘要: 本发明公开了一种基于步长优化的交直流混合潮流解耦迭代方法,包括以下步骤:根据多端口电力电子变压器拓扑约束、功率平衡约束、综合损耗以及控制特性,建立多端口电力电子变压器的潮流计算模型;将多端口电力电子变压器的综合损耗等效为交流端口损耗与直流端口损耗之和,并建立多端口电力电子变压器的损耗模型;对交替迭代法和统一迭代法进行融合,得到基于步长优化的交直流混合潮流解耦迭代算法,通过得到的基于步长优化的交直流混合潮流解耦迭代算法解算上述两个步骤建立的电力电子变压器潮流计算模型,实现交直流解耦。本发明适应了PET控制模式的切换和多端口PET端口功率平衡之间的耦合,能够实现交直流解耦。

    一种适用于配电网分布式电压控制的新型分区方法

    公开(公告)号:CN112134309A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010948950.2

    申请日:2020-09-10

    申请人: 四川大学

    摘要: 本发明涉及配电网技术领域,目的是提供一种适用于配电网分布式电压控制的新型分区方法,建立以待研究配电网区域总网损最小和节点电压幅值偏差最小为目标的主动配电网的电压控制模型,建立一个网络分区方法用以主动配电网分布式的控制,将配电网区域总网系统划分多个子区域,子区域中的决策变量和约束的数量来量化计算复杂度函数,结合相邻的两个子区域之间的分区方法,在边界总线中向边界的每个子区域添加一个辅助发电源,建立分布式协调模型,基于拉格朗日对偶松弛的分布式求解方法对分布式协调模型进行求解,根据边界子区域之间的局部信息交换,对边界变量进行协调和更新得到待研究配电网的最优决策结果,限定光伏机组和风电机组功率的出力。

    一种基于强化学习的分散式储能电力系统的运行优化方法

    公开(公告)号:CN110021947B

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201910328144.2

    申请日:2019-04-23

    申请人: 四川大学

    IPC分类号: H02J3/32 G06Q10/04 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习的分散式储能电力系统的运行优化方法,通过储能聚合商将有意愿且有能力进行低储高发的DBESS进行集中控制,结合该地区大量的历史电价数据,以及储能约束条件,运用自趋优Q‑learning算法得出分散式储能的充放电策略,并通过互联网周期性地将策略信息送至每一个分散式储能(DBESS),DBESS接受到控制指令后,其功率控制系统通过双向DC‑DC变换器调节控制周期内充放电功率,实现低储高发;对推动微网社区内的分散式储能自主运行具有重要意义。