基于matpower,模拟系统发生级联故障的情况,并用牛顿拉夫逊法潮流计算切除的负荷量,实现简单的牛拉法极坐标下的潮流计算。首先将支路导纳矩阵转化为节点导纳矩阵,初始化功率初值,电压初值,接着形成Jacobian矩阵,对矩阵进行LDU分解,前代回代求解修正量,最后得出各个节点的电压幅值与角度。
2021-11-16 21:45:53 30KB 级联故障 潮流计算 切负荷
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为提高园区多能互补工程的能源综合利用效率及整体效益,对供能系统设计中的负荷统计、逐时负荷匹配、供能系统、设备选型、容量配置及运行策略等问题进行了分析和总结,提出园区多能互补供能系统设计的基本流程与方法,可为园区多能互补供能系统的设计提供参考。
2021-11-16 11:08:56 1.41MB 多能互补 负荷 供能系统 逐时负荷
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基于能源互联网框架,提出了一种计及人体舒适度和柔性负荷的综合能源协同优化调度方法。首先,从用户需求侧的角度研究能源使用特性,将柔性负荷分为可转移负荷、可削减负荷以及可转换负荷,分别建立数学模型,并分析其经济性;然后,根据建筑热物质特性,构建了建筑等效热阻模型,用于分析冷/热功率与人体舒适度之间的关系;最后,考虑人体舒适度和用户侧柔性负荷,以综合能源服务商运行收益最大为目标函数,得到了园区级综合能源协同优化调度结果,结果表明所提模型可提高经济性并促进新能源的就地消纳。
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本程序复现自:《基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化_欧名勇》 在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟 并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影 响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。
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2021-11-09 19:39:19 5.3MB MATLAB 电力负荷预测 预测
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JKD Power and Energy Solutions 开发了使用粒子群优化的互连电力系统中最佳负载频率控制的 MATLAB 仿真 提供MATLAB模型下载 如有疑问,请在评论中留下您的电子邮件
2021-11-09 14:38:07 27KB matlab
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目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型,提出一种新的负荷预测思路,即从传统频域预测方法的误差入手,通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测,然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型,并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性,达到了提高短期负荷预测精度的目的。
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施耐德Masterpact MT 低压空气断路器和负荷开关2010.pdfpdf,施耐德Masterpact MT 低压空气断路器和负荷开关2010.pdf 先进的断路器分段技术 Masterpact MT断路器领先的分断技术能满足客户对在不同场合的应用要求,确保供电的可靠性和连续性。   GetnSet 便携式数据采集器 GetnSet 便携式数据采集器可直接连接至Masterpact MT断路器的Micrologic控制单元,读取重要的电气设备运行数据和MT断路器的保护设置。提取的信息储存在GetnSet的内存中,可以通过USB或蓝牙接口连接至电脑,实现断路器的检测和分析。   ATMT 电源自动转换系统 ATMT 电源自动转换系统由智能控制器、适配器和Masterpact MT断路器组合而成,实现自动及手动(按钮操作)的电源转换功能。   Masterpact MT断路器,性能卓越,型号完备   适用于各种应用的解决方案     负荷开关     直流应用     1000V/400Hz应用
2021-11-04 14:51:03 3.46MB 说明书
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要:在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分 析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影 响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽 车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对 电网负荷优化的有效性。
2021-11-04 09:03:56 1.09MB 电动汽车
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燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.
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