近年来,极端气象灾害频发,严重威胁配电网的安全运行。为提高台风致灾因子强度预测精度,先构建融合多尺度注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory with multi⁃scale attention,LSTM⁃MSA)预测模型,该模型解决传统长短期记忆...近年来,极端气象灾害频发,严重威胁配电网的安全运行。为提高台风致灾因子强度预测精度,先构建融合多尺度注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory with multi⁃scale attention,LSTM⁃MSA)预测模型,该模型解决传统长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)模型无法捕捉局部注意力机制的不足的问题;再在此基础上,为降低台风灾害对配电网的冲击,将线路加固、联络开关投切、风力发电和储能系统调控相结合,提出考虑多元灵活性资源协同优化的韧性提升策略;最后,基于IEEE 33节点和IEEE 69节点配电网系统进行算例分析,验证所提方法的可行性与有效性。所提方法为提升城市配电网鲁棒性提供新的视角和实用的方案。展开更多
文摘近年来,极端气象灾害频发,严重威胁配电网的安全运行。为提高台风致灾因子强度预测精度,先构建融合多尺度注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory with multi⁃scale attention,LSTM⁃MSA)预测模型,该模型解决传统长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)模型无法捕捉局部注意力机制的不足的问题;再在此基础上,为降低台风灾害对配电网的冲击,将线路加固、联络开关投切、风力发电和储能系统调控相结合,提出考虑多元灵活性资源协同优化的韧性提升策略;最后,基于IEEE 33节点和IEEE 69节点配电网系统进行算例分析,验证所提方法的可行性与有效性。所提方法为提升城市配电网鲁棒性提供新的视角和实用的方案。
