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現代電網規模龐大,覆蓋區域廣泛,電網中的節點數目和系統連接線路數目眾多。電力系統無功優化可以提高運行電壓水平,改善電壓質量,從而很好的改善電力系統的運行性能。目前學者們對無功優化算法及模型進行大量的研究,已有的方法大致可分為傳統方法和人工智能方法。人工智能算法起步較晚,雖然具有顯著的優點,但不易于收斂到局部較優解,計算費時,仍處于研究開發階段,不利于大規模電網的無功優化;傳統方法應用較早,比較成
分布式電源相對于常規集中式電源的優勢在于可以高效利用用戶處各種分散的能源,提高能源的利用率,實現就近供電以減少遠距離供電產生的網損,這對于減輕環保壓力,降低終端用戶的費用具有一定的作用。分布式電源既可獨立于配電網直接滿足用戶用電需求,又能接入配電網,作為配電網電源的補充,使負荷的供電可靠性及電能都得增強,它的靈活性和高效性能滿足未來能源可持續發展的要求。 隨著分布式發電技術的日益成熟,分布式發電的
隨著電力系統負荷需求的不斷增加,起供應容量也必須隨之加大,為使在系統容量急劇擴增的情況下依舊保證電力系統安全、經濟、穩定運行,限制短路電流在各級斷路器的開斷能力范圍之內,是其中一個十分關鍵的課題。通常,設備性能、系統運行方式和電力網結構是三種主要限制短路電流的措施。其中,從電網系統運行方式考慮,由于傳統限流方式如投入高阻抗變壓器、大容量斷路器成本昂貴,因此在設備端安裝具有損耗低、可以靈活控制以及
隨著風力發電的快速發展,對風力發電相關技術的研究也日趨迫切。風速及風電功率預測作為鋒利發電研究的就出環節之一,對于電網的運行調度有重要作用。 目前采用的風速及風電預測模型主要有時間序列模型和神經網絡模型、支持向量機模型等。單項一側模型的預測各有其優點與缺點,而且由于它們利用的原始數據不盡相同,不同數據從不同角度影響著模型的輸出結果,因此各單項預測方法之間并不是相互排斥,二是存在一定聯系,并且相互
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