34、电力系统与疫情防控:智能技术的双重应用

电力系统与疫情防控:智能技术的双重应用

电力系统中的分布式发电与网络重构

在电力系统领域,配电网的潮流分析一直是研究的重点。通过网络重构技术,可以有效减少配电网的功率损耗,提高系统性能。

网络重构的目标与方法

网络重构是通过改变配电系统联络开关和分段开关的开合状态来调整系统结构,以实现降低功率损耗、改善电压分布和稳定性、平衡负载等目标。目前,大多数的配电网优化策略依赖于启发式方法、数学规划或近似技术,但计算结果往往是近似值或局部最优解。

潮流分析与相关算法
  • 潮流分析(LFA) :Teng解释了如何形成BIBC和BCBV矩阵,这两个矩阵决定了配电系统的拓扑结构。BIBC矩阵用于建立支路电流和母线电流注入之间的关系,而BCBV矩阵用于确定支路电流和母线电压之间的关系。
  • 电压稳定性指标(VSI) :VSI可以揭示电力系统中的关键母线,评估电压稳定性的极限或互联网络中母线之间每条线路的稳定性。VSI值最低的节点更容易发生电压崩溃。
  • 网络重构算法(NRAs) :使用了四种网络重构算法,通过考虑分段开关或联络开关的位置,寻找有效的开关组合,以提高电压稳定性、增加电压值、减少损耗并提高网络可靠性。在进行网络重构之前,需要进行潮流研究并验证VSI条件。
分布式发电(DG)的放置

在33母线的辐射状配电系统中,将DG放置在最优位置(如母线3、19和24)可以带来诸多好处,包括减少线路损耗、改善电压分布、缓解线路过载和提高

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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