目錄
上篇 新能源電力系統(tǒng)預(yù)測(cè)與特征識(shí)別
第1章 基于灰色理論的風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 3
1.1 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)相關(guān)技術(shù) 4
1.1.1 小波分解及重構(gòu) 4
1.1.2 ADF檢驗(yàn) 5
1.1.3 灰色理論 6
1.1.4 馬爾可夫鏈 7
1.2 風(fēng)電功率時(shí)間序列的前置處理 8
1.2.1 基于ADF檢驗(yàn)的小波分解實(shí)現(xiàn) 8
1.2.2 分解結(jié)果分析 8
1.3 基于小波二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-馬爾可夫鏈模型的風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè) 11
1.3.1 二階灰色模型的參數(shù)優(yōu)化 11
1.3.2 小波二階灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-馬爾可夫鏈模型的建立 14
1.3.3 風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè)仿真結(jié)果 15
1.4 本章小結(jié) 19
第2章 基于Stacking融合模型的負(fù)荷預(yù)測(cè) 21
2.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)技術(shù) 22
2.1.1 SVM基本原理 22
2.1.2 LightGBM算法基本原理 24
2.1.3 改進(jìn)人工魚群算法原理 24
2.1.4 Stacking集成學(xué)習(xí)原理 26
2.2 基于改進(jìn)AFSA的SVM-Stacking融合模型 27
2.3 構(gòu)建LightGBM和SVM-Stacking融合模型 28
2.3.1 余弦相似度 28
2.3.2 不同核函數(shù)的SVM模型相關(guān)性分析 28
2.3.3 使用LightGBM改進(jìn)SVM-Stacking融合模型 29
2.4 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析 29
2.4.1 算例數(shù)據(jù)與輸入 29
2.4.2 不同基模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析 32
2.4.3 不同方法預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析 34
2.5 本章小結(jié) 35
第3章 基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的負(fù)荷特征識(shí)別 36
3.1 負(fù)荷特征識(shí)別相關(guān)理論 37
3.1.1 奇異值分解 37
3.1.2 KICIC算法 38
3.1.3 Shapelet 39
3.1.4 GEM 39
3.1.5 隨機(jī)森林算法 40
3.1.6 聚類算法評(píng)價(jià)指標(biāo) 40
3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 41
3.2.1 異常或缺失數(shù)據(jù)的識(shí)別與修正 41
3.2.2 負(fù)荷曲線歸一化 41
3.3 基于SVD-KICIC的負(fù)荷曲線聚類方法 41
3.3.1 SVD-KICIC算法及實(shí)現(xiàn) 42
3.3.2 算例分析 43
3.4 基于時(shí)序軌跡特征的無監(jiān)督有監(jiān)督結(jié)合分類方法 48
3.4.1 Shapelet學(xué)習(xí)樣本的獲取 49
3.4.2 確定Shapelet位置信息 50
3.4.3 基于時(shí)序軌跡特征的隨機(jī)森林分類模型 52
3.4.4 算例分析 53
3.5 本章小結(jié) 58
參考文獻(xiàn) 60
中篇 新能源電力系統(tǒng)隨機(jī)特性分析
第4章 新能源電力系統(tǒng)元件模型 67
4.1 風(fēng)力發(fā)電數(shù)學(xué)模型 67
4.2 光伏發(fā)電數(shù)學(xué)模型 68
4.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型 70
4.4 柴油發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型 71
4.5 負(fù)荷 71
第5章 概率分析方法 72
5.1 蒙特卡羅模擬法 72
5.2 拉丁超立方采樣法 72
5.2.1 采樣 72
5.2.2 排序 73
5.3 兩點(diǎn)估計(jì)法 75
5.3.1 一元函數(shù)的兩點(diǎn)估計(jì)法 75
5.3.2 多元函數(shù)的兩點(diǎn)估計(jì)法 76
5.4 半不變量法 77
5.5 分布函數(shù)的擬合 78
5.5.1 Gram-Charlier級(jí)數(shù)展開法 78
5.5.2 Cornish-Fisher級(jí)數(shù)展開法 79
第6章 考慮隨機(jī)變量相關(guān)性的概率潮流仿真方法 80
6.1 隨機(jī)源模型及其相關(guān)系數(shù)矩陣 80
6.1.1 隨機(jī)源模型 80
6.1.2 隨機(jī)源模型的相關(guān)系數(shù)矩陣 80
6.2 概率潮流仿真方法 81
6.2.1 Nataf變換 81
6.2.2 拉丁超立方采樣 82
6.2.3 二次排序 82
6.3 大規(guī)模電力系統(tǒng)概率潮流計(jì)算 84
6.4 算例分析 86
6.4.1 改進(jìn)后的IEEE 14節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 86
6.4.2 改進(jìn)后的IEEE 118節(jié)點(diǎn)系統(tǒng) 89
6.4.3 分析 90
6.5 本章小結(jié) 91
第7章 考慮時(shí)變特性的分布式電源優(yōu)化配置研究 92
7.1 含不同類型分布式電源的潮流計(jì)算 92
7.1.1 分布式電源的潮流計(jì)算模型 92
7.1.2 PV恒定型分布式電源在前推回代潮流算法中的處理方法 93
7.1.3 分層前推回代潮流算法 94
7.1.4 含分布式電源的兩點(diǎn)法概率潮流計(jì)算 96
7.2 分布式電源接入對(duì)配電網(wǎng)有功網(wǎng)損的影響 99
7.2.1 轉(zhuǎn)置雅可比矩陣法求有功網(wǎng)損微增率 99
7.2.2 基于轉(zhuǎn)置雅可比矩陣法的兩點(diǎn)法概率有功網(wǎng)損微增率 101
7.2.3 算例分析 103
7.3 分布式電源優(yōu)化配置 104
7.3.1 目標(biāo)函數(shù) 104
7.3.2 約束條件 105
7.3.3 算例分析 106
7.4 本章小結(jié) 109
第8章 考慮大規(guī)模相關(guān)隨機(jī)變量的電壓穩(wěn)定概率評(píng)估方法 110
8.1 概率電壓穩(wěn)定估計(jì)基本理論 110
8.2 概率電壓穩(wěn)定模型 110
8.2.1 隨機(jī)因素的概率模型 110
8.2.2 電壓穩(wěn)定模型 111
8.3 概率電壓穩(wěn)定評(píng)估中的相關(guān)隨機(jī)樣本生成 112
8.3.1 冪法變換 113
8.3.2 采樣與排列 113
8.3.3 概率電壓穩(wěn)定評(píng)估步驟 114
8.4 算例分析 115
8.4.1 IEEE 14節(jié)點(diǎn)算例分析 116
8.4.2 IEEE 118節(jié)點(diǎn)算例分析 120
8.5 本章小結(jié) 121
第9章 含新能源發(fā)電的概率可用輸電能力評(píng)估 122
9.1 基于拉丁超立方采樣的概率可用輸電能力研究 122
9.1.1 可用輸電能力的定義 122
9.1.2 拉丁超立方采樣原理 123
9.1.3 基于最優(yōu)潮流的可用輸電能力計(jì)算模型 123
9.1.4 系統(tǒng)概率可用輸電能力評(píng)估指標(biāo) 126
9.2 計(jì)及風(fēng)光可靠性模型的新能源出力研究 127
9.2.1 風(fēng)光可靠性模型 127
9.2.2 傳統(tǒng)電力系統(tǒng)元件狀態(tài)模型 129
9.2.3 可再生能源出力研究 130
9.3 含新能源系統(tǒng)概率可用輸電能力研究 132
9.3.1 計(jì)及風(fēng)電場可靠性模型的系統(tǒng)概率可用輸電能力研究 132
9.3.2 計(jì)及光伏發(fā)電可靠性模型的系統(tǒng)概率可用輸電能力研究 135
9.3.3 計(jì)及風(fēng)光發(fā)電共存的系統(tǒng)概率可用輸電能力研究 138
9.4 本章小結(jié) 140
第10章 含分布式電源配電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 141
10.1 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)及評(píng)估體系 141
10.1.1 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的定義與特性 141
10.1.2 電力系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系 141
10.2 考慮隨機(jī)變量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程 142
10.2.1 電壓越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) 142
10.2.2 潮流越限風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) 143
10.2.3 基于半不變量法的概率潮流算法及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程 143
10.3 算例分析 145
10.4 本章小結(jié) 148
參考文獻(xiàn) 149
下篇 新能源電力系統(tǒng)運(yùn)行與控制
第11章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度研究 155
11.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)理論 155
11.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 155
11.1.2 遷移學(xué)習(xí) 158
11.2 基于深度確定性策略梯度的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度 159
11.2.1 調(diào)度模型 159
11.2.2 微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)建模 160
11.2.3 算例分析 162
11.3 基于深度確定性策略梯度和遷移學(xué)習(xí)的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度 165
11.3.1 深度確定性策略梯度與遷移學(xué)習(xí)的結(jié)合 166
11.3.2 知識(shí)遷移規(guī)則 166
11.3.3 算法流程 167
11.3.4 算例分析 168
11.4 本章小結(jié) 170
第12章 基于MPC的微電網(wǎng)需求響應(yīng)研究 172
12.1 MPC基本原理 172
12.2 改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法 174
12.2.1 鯨魚優(yōu)化算法基本原理 174
12.2.2 改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法基本原理 175
12.3 考慮廣義需求響應(yīng)的微電網(wǎng)日內(nèi)分層調(diào)度研究 178
12.3.1 考慮廣義需求響應(yīng)的微電網(wǎng)分層模型 178
12.3.2 考慮廣義需求響應(yīng)的日內(nèi)分層調(diào)度 181
12.3.3 算例分析 185
12.4 本章小結(jié) 188
第13章 源荷儲(chǔ)多時(shí)間尺度滾動(dòng)優(yōu)化調(diào)度研究 189
13.1 微電網(wǎng)多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型 189
13.1.1 日前長時(shí)間尺度調(diào)度模型 189
13.1.2 日內(nèi)短時(shí)間尺度調(diào)度模型 190
13.1.3 約束條件 190
13.2 微電網(wǎng)多時(shí)間尺度滾動(dòng)魯棒優(yōu)化調(diào)度 191
13.2.1 魯棒優(yōu)化 192
13.2.2 電價(jià)型需求響應(yīng) 192
13.2.3 粒子群優(yōu)化算法理論 193
13.2.4 MPC理論 195
13.2.5 優(yōu)化調(diào)度框架與流程 195
13.3 算例分析 196
13.4 本章小結(jié) 202
第14章 計(jì)及風(fēng)光不確定性的微電網(wǎng)弱魯棒優(yōu)化調(diào)度研究 203
14.1 魯棒優(yōu)化基本理論 203
14.1.1 弱魯棒優(yōu)化模型 203
14.1.2 不確定集基本理論 203
14.1.3 對(duì)等轉(zhuǎn)換理論 204
14.2 基于弱魯棒與MPC的微電網(wǎng)日前-日內(nèi)多時(shí)間尺度調(diào)度 205
14.2.1 多時(shí)間尺度微電網(wǎng)弱魯棒優(yōu)化調(diào)度模型 205
14.2.2 算例分析 207
14.3 基于弱魯棒與MPC的微電網(wǎng)日前-日內(nèi)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度 211
14.3.1 多時(shí)間尺度微電網(wǎng)弱魯棒多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型 211
14.3.2 算例分析 214
14.4 本章小結(jié) 218
第15章 計(jì)及需求響應(yīng)的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究 219
15.1 多目標(biāo)求解相關(guān)理論及其優(yōu)越性分析 219
15.1.1 EMOSO 219
15.1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法(折中解選擇) 221
15.1.3 改進(jìn)熵權(quán)法(權(quán)重賦值) 221
15.1.4 EMOSO優(yōu)越性仿真實(shí)驗(yàn)與分析 222
15.2 基于需求響應(yīng)的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度 224
15.2.1 微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化模型 225
15.2.2 算例分析 225
15.3 基于需求響應(yīng)的微電網(wǎng)區(qū)間優(yōu)化調(diào)度 230
15.3.1 區(qū)間數(shù)的定義及對(duì)應(yīng)模型的轉(zhuǎn)換 230
15.3.2 微電網(wǎng)區(qū)間優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換 234
15.3.3 求解流程 235
15.3.4 算例分析 236
15.4 本章小結(jié) 241
第16章 微電網(wǎng)運(yùn)行控制的平滑解列 242
16.1 VSG基本理論 242
16.1.1 VSG的數(shù)學(xué)模型和控制結(jié)構(gòu) 242
16.1.2 VSG控制逆變器和同步發(fā)電機(jī)的對(duì)應(yīng)關(guān)系 245
16.1.3 VSG的暫態(tài)過程分析 245
16.2 含VSG的微電網(wǎng)解列穩(wěn)定控制策略 247
16.2.1 基于協(xié)同控制理論的VSG暫態(tài)穩(wěn)定控制策略 247
16.2.2 基于Bang-Bang控制的多VSG微電網(wǎng)解列研究 251
16.2.3 基于優(yōu)化協(xié)調(diào)控制策略的微電網(wǎng)主動(dòng)解列 259
16.3 本章小結(jié) 263
參考文獻(xiàn) 264
附錄 267