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文檔簡介
1、隨著我國電力需求的快速增長和“西電東送、全國互聯(lián)”戰(zhàn)略的實施,電網(wǎng)規(guī)模日益擴大、互聯(lián)程度不斷提高,電力系統(tǒng)的運行可靠性問題日益突出。因此,研究先進(jìn)的運行可靠性評估理論、模型和算法,實現(xiàn)電力系統(tǒng)運行可靠性的在線評估和預(yù)測,已成為迫切需要解決的前沿性課題。
負(fù)荷預(yù)測作為電力系統(tǒng)研究的一項重要內(nèi)容,其結(jié)果的準(zhǔn)確性對可靠性研究有著直接的影響。但由于負(fù)荷預(yù)測受多種因素的影響,目前還沒有任何一種具有普遍適應(yīng)性且擁有足夠高精度的預(yù)測方法
2、,因此需要根據(jù)負(fù)荷的特點選擇合適的模型和方法,以提高負(fù)荷預(yù)測精度。本文應(yīng)用組合預(yù)測原理,建立了基于分時段變權(quán)系數(shù)的短期負(fù)荷預(yù)測組合模型。通過對參與組合預(yù)測的單模型運用灰色關(guān)聯(lián)法進(jìn)行選擇和冗余校驗,提高了確保參與組合模型預(yù)測的單模型組合最優(yōu)精度。本文通過對某實際系統(tǒng)日負(fù)荷的預(yù)測,證實該模型具有很好的預(yù)測精度,為短期負(fù)荷預(yù)測提供了新的思路。
本文在傳統(tǒng)可靠性理論和方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合電力系統(tǒng)運行可靠性自身特點,建立了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3、的電力系統(tǒng)元件故障率估計模型。該模型把系統(tǒng)運行環(huán)境等非線性因素的影響引入到元件故障率的研究之中,構(gòu)建了一個三層結(jié)構(gòu)的改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):其輸入層為影響故障率的相關(guān)因素,如風(fēng)速、溫度和濕度等;輸出層為元件故障率。在該結(jié)構(gòu)下對計及不同相關(guān)因素時的元件故障率作出預(yù)測,取得了良好的預(yù)測效果。通過對預(yù)測結(jié)果的分析,研究了運行環(huán)境各因素與元件故障率之間的關(guān)系。
基于前述的負(fù)荷預(yù)測模型與故障率預(yù)測模型,即可建立系統(tǒng)的運行
4、可靠性評估算法。該算法首先將系統(tǒng)中的元件運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算出在當(dāng)時運行環(huán)境下的運行故障率;然后應(yīng)用蒙特卡洛法形成系統(tǒng)可能發(fā)生的故障狀態(tài);同時應(yīng)用組合預(yù)測模型預(yù)測出評估時段的負(fù)荷,在計及此負(fù)荷水平的基礎(chǔ)之上對可能發(fā)生的故障狀態(tài)進(jìn)行后果分析,其中涉及到潮流的計算、判斷元件是否過載、判斷系統(tǒng)是否解列、負(fù)荷削減計算等過程;最后累加形成系統(tǒng)和各負(fù)荷點的可靠性指標(biāo)。在算例分析中,本文應(yīng)用IEEE-RTS測試系統(tǒng)驗證了此算法的有效性,其計算結(jié)果可以反
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