王旭
- 作品数：3 被引量：45H指数：3
- 供职机构：西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家电网公司科技项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 考虑期望损失的综合能源系统故障智能筛选和排序方法被引量：7
- 2019年
- 综合能源系统实现了电、热、天然气等多种能源系统的耦合互联,相比于单一能源系统,其故障状态数目大幅增加,如何快速准确地从系统海量的故障状态中筛选出最严重的故障,从而提高风险评估效率,成为综合能源系统风险评估中的关键难题。针对这一问题,基于遗传算法提出了一种综合能源系统故障智能筛选和排序方法。首先,计及多种能源网络的约束条件,建立了综合能源系统故障期望损失双层优化模型,同时刻画了故障发生概率和故障损失对系统的影响。进而,基于遗传算法提出了故障期望损失双层模型的求解方法,并对传统遗传算法进行改进,使得方法能够同时筛选出期望损失最严重的多个故障状态。最后以修改的IEEE 33节点电力系统、巴厘岛供热系统和比利时天然气系统组成的综合能源系统为例,仿真结果表明所提方法的故障筛选效率明显优于常规枚举法和蒙特卡洛方法,证明了所提方法的有效性。
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- 关键词：风险评估遗传算法双层优化
- 基于多维气象数据和PCA-BP神经网络的光伏发电功率预测被引量：20
- 2017年
- 太阳能光伏发电受很多随机因素的影响,这使得光伏系统输出功率具有不确定性的特点。光伏系统输出功率的精确预测对电力系统的未来规划、调度管理和运行控制有着重要意义。通过多个渠道搜集多维数的历史气象数据,同时将天气类型分为无云、有云、多云和雨天4类;然后基于反向传播(back propagation,BP)神经网络建立不同气象条件下的光伏发电功率预测模型;最后利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对原始气象特征数据进行降维分析和处理,以提高计算速度和精度。仿真算例结果验证了所建立的光伏发电功率预测模型的有效性,而且PCA降维能够降低训练,减少预测的计算时间,并提高预测精度,这表明PCA能适用于未来海量气象大数据下光伏电站短期、超短期的分钟级实时功率预测。
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- 关键词：BP神经网络特征降维主成分分析
- 基于交替方向乘子法的电—气互联系统分布式协同规划被引量：18
- 2018年
- 逐渐增多的燃气机组和日益发展的电转气技术使得电力、天然气系统的耦合愈加紧密,因而对电力、天然气系统的规划也需要考虑两个系统的耦合作用。目前中国的电力系统、天然气系统分属不同的投资决策主体,两个系统通常只进行部分信息交互。针对这一特点,基于交替方向乘子法构建了电—气互联系统的分布式协同规划算法。首先考虑电力系统和天然气系统的相关运行约束,建立了以燃气机组、电转气为耦合元素的电—气互联系统的集中协同规划模型;其次,采用交替方向乘子法在电力系统源、网协同规划子问题和天然气网络规划子问题的基础上,通过耦合变量的信息传递,构建了两个子问题交替迭代求解的机制。最后以修改的IEEE 39节点电力系统和比利时20节点天然气系统所构成的电—气互联系统为例,说明了所提方法的可行性和有效性。
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- 关键词：电源规划电网规划
