广域环境下基于Q型因子学习方法的电网节点聚合规律

发布时间：2017-12-05 06:32

  本文关键词：广域环境下基于Q型因子学习方法的电网节点聚合规律

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【摘要】：大规模可再生能源的并网以及电力市场解除管制的改革,使传统集中式的节点电压在线安全分析、调度与控制方法面临困境。对此,在电网运行状况全景过程化可观测条件下,提出了渐进学习的电网节点聚合的新调控理论,通过电网"局部自治与集中调控互融"的调控方式解决电网的调控问题。提出了基于Q型因子学习的电网节点聚合规律的挖掘方法,根据传统节点电压方程及发电机、负荷的等值模型得到广域环境下节点电压向量与电势之间的解析关系,推导出连续2个量测时刻下节点电压幅值变化的影响因子,并对其进行过程化的Q型因子学习,进而得到电压幅值具有一致变化的节点聚合规律。通过对德州电网的仿真分析,验证了所提方法的准确性及有效性。
【作者单位】： 山东大学电网智能化调度与控制教育部重点实验室;清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室;济南市供电公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51177091)~~
【分类号】：TM73
【正文快照】： 0引言随着风、光、储等可再生能源以分散或集中的方式大规模并入电网,加之大机组、特高压的发展[1],电网规模日益庞大,电网结构渐进地发生改变。同时,电力工业正在进行解除管制的改革,公平竞争机制的引入,打乱了传统输电与配电功能明确的固有模式,使传统逻辑清晰的潮流流向逐

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：1253929