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第 18 届可再生能源和电能质量国际会议 (ICREPQ'20) 格拉纳达（西班牙），2020 年 4 月 1 日至 2 日可再生能源和电能质量
摘要 — 电池储能 (BESS) 技术的快速发展促使人们以最优成本将其用于辅助服务。本文讨论了一种在给定网络中 BESS 放置的优化工具，以减少有功/无功功率损耗。该策略基于基于实际数据的网络进行测试，并使用损耗灵敏度因子方法来选择最佳总线以容纳 BESS，从而使相关参数保持最佳状态。据观察，由于所选总线上的 BESS 本地发电，电网性能在功率损耗方面有所改善，该总线具有最高的损耗灵敏度因子指数，可以量化总线性能的严重程度。索引术语 — 有功功率损耗；电池储能；损耗灵敏度因子；电力网络
PRIME 292 ekW 365 kVA 50 Hz 1500 rpm 415 伏
• 永磁激励 • 2:1 伏/赫兹 AVR • 数字电压调节器 • 带 KVAR/PF 控制的数字电压调节器 • 防凝空间加热器 • 无功下降 • 超大型和高级发电机（292 ekW 主用/320 ekW 待机除外） • 断路器，符合 IEC 标准，4 极，带分励脱扣器调速器 • 液压机械 • 伍德沃德 1724 • 电子同步 • 电子负载共享 • 调速器控制电机控制面板 • EMCP II • 机电自动启动/停止面板 • EMCP II+ • 开关设备转换 • 客户通信模块 • 本地警报和远程信号器模块润滑油 • 润滑油和过滤器 • 带阀门的排油管 • 烟雾处理
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考虑电池寿命的主动配电网软开点储能优化运行
软开点式储能（SOP-based ES）具备时空电能传输及无功调节功能，有利于促进分布式电源（DG）的接入，降低有源配电网（ADN）的运行成本。因此，本文提出了一种考虑电池寿命的ADN中SOP-ES优化运行模型。首先，建立SOP-ES有功、无功功率方程和电池退化成本建模；然后，建立包含ADN运行成本、损耗成本和电池退化成本的最优运行模型；通过线性化处理，将混合整数非线性规划模型转化为混合整数线性规划模型。最后，通过IEEE33节点系统验证了所提优化模型的可行性和有效性。
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附表 12
“海上发电站”是指通过基座附接于海床的平台，具有一个或多个甲板，无论是开放式还是全覆盖式，可容纳电力变压器、仪器仪表、保护和控制系统、中性点接地电阻器、无功补偿、备用发电设备、加油设施、辅助和不间断电源系统和变压器、住宿和/或应急避难所、起重设备、计量站、气象设备、直升机着陆设施、餐饮设施、饮用水储存、黑水分离设备、控制枢纽、排水设施、接入设备、J 型管、标记和照明以及其他相关设备和设施，以实现电子通信的传输和在平台上收集和输出电力，并且根据发电站的类型，还配备低压、中压和/或高压开关设备，和/或交流滤波器和/或带有开关装置的交直流转换器，和/或直流设备，包括直流电容器和直流滤波器；
间歇性分布式能源可再生能源的最佳布局和……
近年来，可再生能源的使用不断增长。可再生能源发电的形式是分布式发电 (DG)。间歇性 DG 可再生能源连接到微电网系统。微电网中发现的问题是功率损耗和电压下降。功率损耗和电压下降会影响电力分配的质量。本文提出了一种应用遗传算法来优化间歇性 DG 可再生能源和电容器组的放置，以减少微电网中的功率损耗并改善电压曲线。微电网中 DG 和电容器组的优化放置可显著降低有功和无功功率损耗。DG 的优化放置也显著改善了电压曲线。使用 GA 方法在 IEEE 69 总线系统上优化间歇性 DG 的放置可以将有功功率损耗降低 69.14%，而使用 PSO 方法只能将有功功率损耗降低 69.09%。
有源配电系统电压调节中的储能模型预测调度
摘要 — 在本文中，提出了一个模型预测调度框架，利用储能系统 (ESS) 来调节配电系统的电压。目标是利用 ESS 资源协助调节电压，同时减少有载分接开关 (OLTC)、电容器组等传统设备的使用率。所提出的框架是两阶段解决方案的一部分，其中次级层根据 1 小时的发电和负载预测每 5 分钟计算一次 ESS 调度，而主层将处理实时不确定性。在本文中，制定了调度 ESS 的次级层。仿真结果表明，通过提供有功和无功支持来调度 ESS 可以最大限度地减少配电网中的 OLTC 移动，从而延长传统机械设备的使用寿命。索引词 — 有源配电网、分布式能源、储能、模型预测控制、电压调节。
已发布版本的引用 (APA)：Yaprakdal, F.、Yılmaz, MB、Baysal, M. 和 Anvari-Moghaddam, A. (2020)。深度神经网络辅助方法
摘要：大规模可再生能源发电的固有可变性给微电网能源管理带来了巨大困难。同样，人类行为对电价变化和季节变化的影响也会导致电力消耗的变化。因此，电力系统运行的正确调度和规划需要准确的负荷需求和可再生能源发电估计研究，尤其是短期（小时前、日前）。本研究考虑了总电力负荷和大容量光伏发电的时间序列变化，通过整合预测结果来促进可重构微电网短期最优运行调度框架中的供需平衡。基于双向长短期记忆单元的深度循环神经网络模型 DRNN Bi-LSTM 旨在提供准确的总电力负荷需求和大容量光伏发电预测结果。利用真实世界数据集来测试所提出的预测模型，结果显示，与调查文献中的其他方法相比，DRNN Bi-LSTM 模型表现更好。同时，研究了最优运行调度框架，同时制定日前最优重构计划和可控分布式发电单元的最优调度，将其视为最优运行解决方案。采用基本粒子群优化方法和选择性粒子群优化方法（PSO&SPSO）的组合方法，进行组合、非线性、非确定性多项式时间难（NP-hard）复杂优化研究，旨在最小化微电网在各种等式和不等式约束条件下的总无功功率损耗。包括光伏电源和柴油分布式发电机的可重构微电网测试系统用于最优运行调度框架。总体而言，本研究通过开发的 DRNN Bi-LSTM 模型，为具有电力需求和可再生能源预测的可重构微电网的最优运行调度做出了贡献。结果表明，采用深度学习辅助方法的可重构微电网最优运行调度不仅可以减少无功功率损耗，还可以以经济的方式改善系统。