《电力系统及其自动化学报》影响因子在同类期刊排第六 (1).pdf
随着主动配电网中分布式光伏渗透率越来越高,传统配电网电压控制方法已不能达到最佳效果与最优效益。为满足主动配电网中分布式光伏在线调控的需求,本文提出了一种基于电压灵敏度分析的分布式光伏在线调控策略,同时可以实现配电网的电压调节。推导出配电网电压对节点注入功率的灵敏度矩阵,建立分布式光伏自动发电控制优化模型,并通过改进的免疫双态粒子群算法求解该模型,对配电网中光伏发电系统的有功无功输出进行在线优化控制。本文所提出的策略和算法应用于浙江嘉兴双河变昌东 863 馈线配电网中的分布式光伏,并在 PSCAD/EMTDC 与Matlab 联合仿真平台中进行仿真验证,结果证明了所提出的方法的正确性与有效 性。
2021-05-30 11:02:09 929KB 论文 分布式光伏 电压灵敏度
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针对含分布式电源的配电网电压越限问题,提出了一种基于灵敏度分析进行综合调节分布式电源出力和投切电容器组的电压控制新方法。当配电网出现节点电压越限,通过计算各个节点的注入无功功率对电压的灵敏度,以系统节点电压偏移最小为目标函数,采用和声算法,综合确定调节分布式电源出力大小和投切电容器组大小,并对分布式电源是否参与电压控制的控制效果和是否按电压灵敏度调节电压的控制效果进行了比较。文中推导出了直角坐标下的灵敏度矩阵,采用 IEEE-33 母线系统进行验证,表明了该方法的正确性和有效性。
2021-05-30 11:02:08 360KB 论文 灵敏度分析 无功优化
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证据理论既能够灵活处理不确定信息, 包括随机性、模糊性、不准确性和不一致性, 又能够有效融合定量信息和定性知识. 目前, 证据理论已广泛应用于评估与决策等多个领域中, 包括多属性决策分析、信息融合、模式识别和专家系统等.
2021-05-25 09:10:38 999KB 证据推理 应用
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通过学习可观测数据的概率密度而随机生成样本的生成模型在近年来受到人们的广泛关注, 网络结构中包含多个隐藏层的深度生成式模型以更出色的生成能力成为研究热点, 深度生成模型在计算机视觉、密度估计、自然语言和语音识别、半监督学习等领域得到成功应用, 并给无监督学习提供了良好的范式.
2021-05-15 18:51:41 885KB 深度生成模型 综述
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