电能路由器(electrical energy router,EER)可实现新能源、储能及多种电能负载的灵活接入,协调控制和运行模式切换是其运行控制的重点。为实现EER运行模式的平稳过渡,降低EER运行模式切换时母线稳压单元控制模式改变导致的切换冲击,首...电能路由器(electrical energy router,EER)可实现新能源、储能及多种电能负载的灵活接入,协调控制和运行模式切换是其运行控制的重点。为实现EER运行模式的平稳过渡,降低EER运行模式切换时母线稳压单元控制模式改变导致的切换冲击,首先分析并网和孤岛两种运行模式切换时的电压扰动机理,研究系统内功率突变以及母线稳压单元控制器的调节过程对系统的影响。然后设计EER模式切换时序,提出一种基于移相比保持器、电流保持器的控制器输出量提前补偿的模式切换协调控制策略,能够实现端口功率的实时平衡,降低模式切换暂态过程中的电压扰动,提升系统的暂态稳定性。最后,通过Matlab/Simulink仿真软件搭建EER仿真模型,验证了所提控制策略的有效性。展开更多
电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的优化配置决定了其功能是否能得到有效利用。现有BESS配置研究通常基于平衡网络模型和极限运行工况假设,但实际配电网具有显著不平衡特性,且负荷和分布式发电不确定性导致网络运行工...电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的优化配置决定了其功能是否能得到有效利用。现有BESS配置研究通常基于平衡网络模型和极限运行工况假设,但实际配电网具有显著不平衡特性,且负荷和分布式发电不确定性导致网络运行工况复杂。同时,BESS配置优化问题求解常用的启发式算法或数学规划方法无法兼顾效率和精度。针对上述问题,提出了一种考虑源荷不确定性的不平衡主动配电网BESS两阶段混合优化配置模型。首先,建立两阶段的BESS优化配置模型,第一阶段旨在优化BESS配置容量以降低投资和维护成本,第二阶段通过优化BESS充放电计划以降低网损和增加削峰填谷收益。然后,采用结合粒子群优化算法和二阶锥规划的混合求解策略求解上述储能配置优化问题,以达到优势互补、整体提升的计算效果。最后,基于澳大利亚某配电网对所提BESS两阶段优化配置模型的有效性和优越性开展仿真验证。展开更多
分布式储能(distributed energy storage system,DESS)可通过功率四象限运行以高效服务于配电网电压管理。现有以改善电压质量为导向的DESS优化配置研究缺乏对储能功率四象限运行和配网三相不平衡状态的全面考虑。为此,提出一种适用于...分布式储能(distributed energy storage system,DESS)可通过功率四象限运行以高效服务于配电网电压管理。现有以改善电压质量为导向的DESS优化配置研究缺乏对储能功率四象限运行和配网三相不平衡状态的全面考虑。为此,提出一种适用于不平衡配电网的功率四象限DESS两阶段优化配置方法。在选址阶段,基于三相牛顿-拉夫逊潮流算法提出全维电压灵敏度分析方法,从提升系统电压质量的角度深入探究DESS的最优选址。在定容阶段,考虑系统运行经济效益,以年均投运成本最低和节点电压偏差最小为优化目标建立了DESS经济运行模型,通过粒子群-灰狼优化算法进行求解。以改进IEEE33节点三相配电网为例开展算例分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。展开更多
为提高风电出力的预测精度,提出一种基于Bayes优化的长短期记忆人工神经网络(long-short term memory,LSTM)的预测模型。首先,利用经验模态分解对风电历史出力序列进行分解,并对各分量及原始数据分别提取8个统计特征量,与预测前6个时刻...为提高风电出力的预测精度,提出一种基于Bayes优化的长短期记忆人工神经网络(long-short term memory,LSTM)的预测模型。首先,利用经验模态分解对风电历史出力序列进行分解,并对各分量及原始数据分别提取8个统计特征量,与预测前6个时刻出力值共同组成预测特征集。然后,采用绳索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)从预测特征集中提取具有统计意义的特征子集,作为预测模型的输入。最后,提出基于Bayes超参数寻优的LSTM网络优化方法,以提高预测精度。选取湖北某市风电出力历史数据进行预测实验,结果表明:相较于BP神经网络、SVM、RBF网络、GRNN网络等预测模型,所提模型预测精度较高,特征提取方法较为合理。展开更多
文摘电能路由器(electrical energy router,EER)可实现新能源、储能及多种电能负载的灵活接入,协调控制和运行模式切换是其运行控制的重点。为实现EER运行模式的平稳过渡,降低EER运行模式切换时母线稳压单元控制模式改变导致的切换冲击,首先分析并网和孤岛两种运行模式切换时的电压扰动机理,研究系统内功率突变以及母线稳压单元控制器的调节过程对系统的影响。然后设计EER模式切换时序,提出一种基于移相比保持器、电流保持器的控制器输出量提前补偿的模式切换协调控制策略,能够实现端口功率的实时平衡,降低模式切换暂态过程中的电压扰动,提升系统的暂态稳定性。最后,通过Matlab/Simulink仿真软件搭建EER仿真模型,验证了所提控制策略的有效性。
文摘电池储能系统(battery energy storage system,BESS)的优化配置决定了其功能是否能得到有效利用。现有BESS配置研究通常基于平衡网络模型和极限运行工况假设,但实际配电网具有显著不平衡特性,且负荷和分布式发电不确定性导致网络运行工况复杂。同时,BESS配置优化问题求解常用的启发式算法或数学规划方法无法兼顾效率和精度。针对上述问题,提出了一种考虑源荷不确定性的不平衡主动配电网BESS两阶段混合优化配置模型。首先,建立两阶段的BESS优化配置模型,第一阶段旨在优化BESS配置容量以降低投资和维护成本,第二阶段通过优化BESS充放电计划以降低网损和增加削峰填谷收益。然后,采用结合粒子群优化算法和二阶锥规划的混合求解策略求解上述储能配置优化问题,以达到优势互补、整体提升的计算效果。最后,基于澳大利亚某配电网对所提BESS两阶段优化配置模型的有效性和优越性开展仿真验证。
文摘分布式储能(distributed energy storage system,DESS)可通过功率四象限运行以高效服务于配电网电压管理。现有以改善电压质量为导向的DESS优化配置研究缺乏对储能功率四象限运行和配网三相不平衡状态的全面考虑。为此,提出一种适用于不平衡配电网的功率四象限DESS两阶段优化配置方法。在选址阶段,基于三相牛顿-拉夫逊潮流算法提出全维电压灵敏度分析方法,从提升系统电压质量的角度深入探究DESS的最优选址。在定容阶段,考虑系统运行经济效益,以年均投运成本最低和节点电压偏差最小为优化目标建立了DESS经济运行模型,通过粒子群-灰狼优化算法进行求解。以改进IEEE33节点三相配电网为例开展算例分析,仿真结果验证了所提方法的有效性。
文摘为提高风电出力的预测精度,提出一种基于Bayes优化的长短期记忆人工神经网络(long-short term memory,LSTM)的预测模型。首先,利用经验模态分解对风电历史出力序列进行分解,并对各分量及原始数据分别提取8个统计特征量,与预测前6个时刻出力值共同组成预测特征集。然后,采用绳索算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)从预测特征集中提取具有统计意义的特征子集,作为预测模型的输入。最后,提出基于Bayes超参数寻优的LSTM网络优化方法,以提高预测精度。选取湖北某市风电出力历史数据进行预测实验,结果表明:相较于BP神经网络、SVM、RBF网络、GRNN网络等预测模型,所提模型预测精度较高,特征提取方法较为合理。
