31、电网与微电网潮流分析问题探讨

电网与微电网潮流分析问题探讨

1. 引言

在大型互联电网的系统规划以及日常运行中,潮流问题的解决至关重要。通过预测母线负荷来求解潮流问题,能够确保规划的发电和输电系统处于可接受的母线负荷电压下,避免系统线路、变压器等设备过载。对于光伏或风力发电的微电网作为孤立系统运行时,同样需要解决潮流问题,以保证微电网能在可接受的母线负荷电压下支持其负载,防止电缆、线路、变压器等过载。接下来将详细探讨一系列相关的潮流问题及求解方法。

2. 具体问题分析

2.1 三相发电机与负载连接问题

  • 问题描述 :一台额定 440 V、20 kVA 的三相发电机通过阻抗为 1 + j0.012 Ω 的电缆连接到额定 440 V、15 kVA、功率因数 0.9 滞后的电动机负载。假设负载电压设定为高于其额定值 5%。
  • 任务
    1. 给出负载为 Y 连接时的三相电路。
    2. 给出负载为 Δ 连接时的三相电路。
    3. 给出单线图。
    4. 计算发电机电压。

2.2 三相发电机与 Δ 连接负载问题

  • 问题描述 :一台额定 440 V、20 kVA 的三相发电机通过阻抗为 1 + j0.012 Ω 的电缆连接到额定 440 V、10 kVA、功率因数 0.9 滞后的 Δ 连接电动机负载。假设发电机电压控制在其额定电压,且其相角用作参考角。
  • <
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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