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考虑多种极端天气事件的弹性导向多阶段自适应配电系统规划
摘要 —气候变化可能会增加一个地区遭受多重极端天气事件袭击的风险，这给可再生能源渗透率不断提高的时代配电系统规划人员带来了重大挑战。迫切需要规划方法更加灵活，并允许在未来进行自适应调整，以对冲极端天气事件情景中的高度不确定性。在这项工作中，我们提出了一种考虑多种极端天气事件的弹性导向配电系统规划方法。开发了一种多阶段混合随机稳健公式，不仅可以为初始投资建模决策，还可以为响应特定极端事件的自适应投资和紧急运营建模决策，同时考虑长期和短期不确定性。我们的模型通过一种新颖的渐进式对冲算法求解，该算法嵌入了嵌套列和约束生成方法。案例研究证明了所提出的方法在制定灵活且经济实惠的规划决策以保护配电系统免受多种极端天气事件的影响方面的优势。
在 Con Edison 的配电网络/变电站配电中使用电池系统为 VAR 提供支持
简介................................................................................................................................................................. 4
Network Waitaki 欢迎就“配电连接定价”咨询进行交叉提交的机会。
5.1.1 作为一家消费者信托公司，我们努力确保连接成本公平合理，因为如果价格和/或服务水平不一致，反馈回路会非常强大且立即生效。我们的消费者可以通过直接向企业反馈、通过我们的受托人（作为我们消费者的代表）以及最终通过信托选举来表达他们对 Network Waitaki 绩效的看法，其中绩效的评判标准是受托人是否连任以及是否出现两极分化问题。
使用修剪的物理感知神经网络增强配电系统状态估计：预印本
数据或通过插值观察到的测量数据来计算。在配电系统中，伪测量可以从智能电表数据、基于光伏 (PV) 辐照度或风速预测模型的分布式能源发电中获得。在 [4] 中，研究了一种基于博弈论的数据驱动技术，目的是在配电系统状态估计 (DSSE) 中生成伪测量。开发了并行机器学习模型来学习负载模式，然后生成准确的有功功率伪测量。出于同一目的，在 [5] 中，实现了一种基于频率的聚类算法，该算法确定负载模式并估算每日能耗。另一方面，使用概率数据驱动方法为未测量的 PV 系统生成时间序列伪测量 [6]。除了利用来自丰富数据的伪测量来改进电网监控之外，配电系统运营商 (DSO) 还将受益于能够以有限的传感预测系统状态的方法。[7]–[10] 提出了一种结合预测和状态估计模型的估计方法。这些方法提出了数据驱动模型，这些模型依赖于最小均方估计和贝叶斯估计。优点是这些方法不需要可观测性或冗余测量。最近，[10] 中的作者提出了一种基于深度学习的贝叶斯状态估计方法，用于不可观测的配电网。数据驱动技术为提高配电系统中的电网可观测性提供了一种非常有前途的解决方案。受这些方法的启发，我们提出了一种具有有限感知的数据驱动状态估计来解决 DSO 面临的问题。在 [11] 中，提出了一种称为物理感知神经网络 (PAWNN) 模型的方法。其思想是将配电系统的物理连接嵌入神经网络模型中；然而，模型中连续层之间的连接保持不变，这可能导致不必要的连接。为此，本文提出了修剪的物理感知神经网络 (P2N2)。图 1 显示了所提出方法的图形摘要。首先，使用设置 Monte Carlo 模拟
用于建筑水平电气配电系统的弹性指标，具有存储：预印本
摘要 - 为建筑物的负载提供电力的能源系统基础设施需要弹性才能承受和从极端停电中恢复（例如，在恶劣天气事件中，数以百万计的人无力的网格故障）。建筑物水平的电气配电系统（BEDS）从建筑物的能源（包括网格，太阳能光伏（PV）面板和电池）中分发功率，包括照明，HVAC和插头负载。带有存储的床可以通过在中断期间向关键负载分配当地电力来提供弹性。需要定量指标来评估与新床和存储系统技术相关的弹性改进。在本文中，我们将现有的度量（POSC）（POSC）应用于存储的床并提出改进POSC的新型指标。通过基于模拟的案例研究，我们演示了这些指标如何受床设计的影响以及如何使用它们来设计弹性系统。索引条款 - 建筑物，弹性，发电机分配，指标。
拉贾斯坦邦配电公司制定行动计划，降低 AT&C 损耗，作为电力行业改革的一部分
拉贾斯坦邦是电力行业改革的先行者之一，这一点从拉贾斯坦邦政府自 20 世纪 90 年代末开始实施的一系列改革，最终实施了电力行业改革计划便可见一斑。电力行业的改革旨在促进和吸引投资，提高供电系统的效率，为全邦人民创造一个发展环境。通过全面改革，拉贾斯坦邦的电力行业在过去十年中取得了重大进展，发电能力不断提高，网络基础设施不断加强，电力供应状况不断改善。大多数消费者已经获得了平均每天 23-24 小时的供电，该邦已实现 100% 的家庭电气化。
使用基于 MPC 的关键服务恢复实现配电系统的弹性运行：预印本
摘要 -- 配电系统更容易发生中断，并导致大多数电力系统停电。我们提出了一种服务恢复技术，用于在极端事件触发的变电站停电后恢复系统服务（电力输送）。所提出的技术考虑了控制配电系统分布式能源 (DER) 的问题，目标是在满足网络流量和电压约束的同时实现最大负载恢复。该问题被表述为模型预测控制 (MPC)，其中采用线性化最优功率流 (OPF) 模型来描述网络。该公式通过增加 DER 的储备产品来增强，以确保随着时间的推移单调地恢复负载。我们考虑了集成了风能、太阳能、微型涡轮机和储能设备的 IEEE 13 总线测试馈线进行模拟。我们证明了所设计的技术在单调恢复系统负载方面的有效性，而不会切断先前恢复的负载。我们还展示了 DER 的功率和储备产品的共同优化对服务恢复的好处。此外，还展示了该技术在调节节点电压和减少可再生能源削减方面的能力。
文章 - 75 年 - 特别版机器人过程自动化通过人工智能技术在配电设施中得到扩展
必须在不同的数据源上执行大量复杂过程。这些过程经常受到外部机构的监管和审计，这使情况变得更加复杂。然而，一个老问题仍然存在：什么应该机器人化，什么应该由人类完成？本文旨在在用于在复杂过程中做出决策的数据分析任务的背景下部分回答这个问题。这项研究是基于一个软件机器人（RPA）中融入的人工智能方法进行的，该机器人自动获取数据，处理和分析这些数据，帮助人类专业人员在此过程中做出决策。它被应用于一个对验证研究很重要的真实案例过程。在数据分析中测试了四种方法，但实际上只使用了两种。机器人分析了来自能耗表的一系列信息。通过与仪表数据系列进行比较，可以检测仪表数据中可能的行为偏差。机器人能够对能耗数据中检测到的事件进行优先排序，向人类操作员指出需要注意的最关键情况。人工智能和 RPA 的结合是可行的，并且可以真正为公司和团队带来重要的好处，重视人类的工作并为流程带来更高的效率。
主动配电公司可再生能源交易的交易能源策略：一种稳健/随机混合技术
鉴于先前的策略不适合为主动配电公司（PDISCO）参与电力市场互动提供可负担的条件，本文利用交易能源优势来操纵一个创新模型来应对这一挑战。所提出的模型使PDISCO能够进行最佳能源交换，以最大化其利润，同时在可再生能源系统中实现电力供需平衡。考虑到不均匀变化的模式，开发了一种稳健/随机混合技术，以正确模拟所研究系统中的不确定性。在此过程中，通过应用拉丁双曲抽样方法对样本空间的整个元素进行概率审查，而使用快速前向选择方法完成具有高存在概率的元素的选择过程。此外，通过施加稳健优化来实现系统稳健性。利用可转移负载的弹性特性推进需求响应程序。 IEEE 33 节点测试系统的改进版本旨在验证所开发模型的有效性。结果表明，通过在建议模型而非基础模型下运行 PDISCO，利润减少了 23.197%，同时获得了可接受的系统稳健性程度，并保证了一定的利润。
210-MP-2019.pdf
1）特伦甘纳邦南方电力配电公司有限公司（TSSPDCL），原安得拉邦中央电力配电公司有限公司），Mint Compound，Hyderabad-500063，Telangana 2）特伦甘纳邦北方电力配电公司有限公司（TSNPDCL），（原安得拉邦北方电力配电公司有限公司），Vidyuth Bhavan，Nakkalagutta，Hanamkonda，Warangal-506001………被告