16、现代混合电力系统中机器学习技术的应用

现代混合电力系统中机器学习技术的应用

1. 引言

电力系统自诞生以来经历了诸多变革。这得益于技术的飞速进步、计算机的普及以及智能电子设备在电力系统中的应用。此外，风能和太阳能等可再生能源的使用日益增加，虽然给传统电力系统带来了新面貌，但由于其间歇性和对天气条件的依赖，也使系统变得更加复杂。

传统电力系统的电力流动呈垂直状，从发电端到消费端（T2B），如今已转变为双向流动，同时库存流动也从消费者到发电机（B2T）。随着电力市场的自由化、分布式发电、微电网、智能电网、智能电器和储能系统的发展，传统电力系统已演变为现代混合电力系统（MHPS）。全球对电力系统在能源、效率、环境、设备和经济这五个方面有诸多期望，MHPS不仅能满足这些期望，还能带来诸多益处，如利用丰富的可再生能源、实现电力系统的分散化、降低运营和维护成本、减少损耗以及保护环境等。然而，在当前工业4.0时代，电力系统的快速变革也增加了其复杂性，下面将讨论MHPS面临的技术问题及其缓解策略。

2. 现代混合电力系统的技术问题

电力系统的加速发展推动了工业的快速进步，使电力供应覆盖全球，可再生能源的占比也不断提高。但由于去碳化、分散化和数字化这三个因素，出现了以下技术问题：
- 电能质量
1. 多相系统中各相之间的电压变化和不平衡。
2. 低电压和高电压穿越问题。
3. 频率波动。
4. 电力电子设备产生的谐波。
5. 电压瞬变。
6. 电压闪烁、浪涌和骤降。
7. 逆变器供电系统中无功功率管理，特别是在无无功功率支持的情况下。
- 供需管理