以电采暖为代表的新兴负荷灵活运行能力强,利用其可调能力提升中高压配电网运行安全水平成为“源荷互动”在配电网场景下的重要需求。面对中高压配电网安全运行中网络参数辨识困难与源荷协同复杂度高的双重挑战,提出一种基于数据挖掘的...以电采暖为代表的新兴负荷灵活运行能力强,利用其可调能力提升中高压配电网运行安全水平成为“源荷互动”在配电网场景下的重要需求。面对中高压配电网安全运行中网络参数辨识困难与源荷协同复杂度高的双重挑战,提出一种基于数据挖掘的电采暖负荷优化调度方法。首先,建立融合设备热动态特性和用户舒适度约束的电采暖负荷精细化调节模型,量化分析其调控成本;其次,构建计及光伏出力时序特性和网络潮流安全约束的多时段协同优化模型,实现源荷双侧资源的动态匹配;进而,提出基于历史运行数据挖掘的功率转移分布因子(power transfer distribution factor,PTDF)矩阵在线辨识算法,突破传统物理建模对网络参数精度的依赖;最后,设计基于二次规划的高效求解策略,生成兼顾电网安全和用户需求的最优调控方案。基于IEEE 30系统的仿真结果表明:所提方法可有效避免关键线路和变压器重过载,同时可在不影响用户供暖情况下尽量降低调节代价,实现源网荷高效互动协同。展开更多
文摘以电采暖为代表的新兴负荷灵活运行能力强,利用其可调能力提升中高压配电网运行安全水平成为“源荷互动”在配电网场景下的重要需求。面对中高压配电网安全运行中网络参数辨识困难与源荷协同复杂度高的双重挑战,提出一种基于数据挖掘的电采暖负荷优化调度方法。首先,建立融合设备热动态特性和用户舒适度约束的电采暖负荷精细化调节模型,量化分析其调控成本;其次,构建计及光伏出力时序特性和网络潮流安全约束的多时段协同优化模型,实现源荷双侧资源的动态匹配;进而,提出基于历史运行数据挖掘的功率转移分布因子(power transfer distribution factor,PTDF)矩阵在线辨识算法,突破传统物理建模对网络参数精度的依赖;最后,设计基于二次规划的高效求解策略,生成兼顾电网安全和用户需求的最优调控方案。基于IEEE 30系统的仿真结果表明:所提方法可有效避免关键线路和变压器重过载,同时可在不影响用户供暖情况下尽量降低调节代价,实现源网荷高效互动协同。
