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World File Search SystemOPF
基于机器学习的状态估计PMU- ...
Collect historical SE data (Load, generation, system model) Probability distribution function fitting Monte Carlo sampling and PF/OPF solution Embed noise functions to mimic instrumentation errors: “Synthetic Measurements” Identify dominant topologies Train DNN hyperparameters for base topologies and specific PMU placement
碳感知的最佳功率流
摘要 - 为了促进电能部门的有效脱碳化，本文引入了用于电力系统决策的通用碳感知最佳功率流（C-OPF）方法，该方法考虑了电网碳足迹的主动管理。建立在常规的最佳功率流（OPF）模型的基础上，提出的C-OPF模型进一步构建了碳发射流程方程和约束以及与碳相关的目标，以使电力电网的电力流量和碳发射流相比。本质上，提出的C-OPF可以看作是OPF的碳意识概括。此外，本文严格确定了保证碳排放流程方程的可行性和解决方案唯一性的条件，并提出了一种重新制定技术，以解决C-OPF模型中未确定的功率流方向的关键问题。此外，开发了两个用于能源储能系统的新型碳足迹模型，并将其整合到C-OPF方法中。数值模拟证明了C-OPF方法的特性和有效性。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
为卢旺达的新知识经济奠定基础
OPF 是一个需求主导的奖学金计划，与政府合作提供法律能力支持和发展。我们通过奖学金、网络和学习来实现这一目标。我们寻找高绩效的法律顾问，在现行政府系统和流程中工作两年，以便他们的工作有助于持续的政策制定，而不是创建并行结构来完成工作。通过为政府提供他们自己定义和要求的关键支持，我们实现了可持续的、本地拥有的发展影响。我们还拥有一个政府从业人员网络，他们在法律和公共政策的交汇处工作，促进政府和更广泛社区之间的知识共享和学习文化。
推荐引用 推荐引用 顾毅，“人工智能配电系统中的可再生能源整合”（2020 年）。电子学位论文。1777。https://digitalcommons.du.edu/etd/1777
基于上述数据可视化平台，研究了数据的外在表现形式，在接下来的工作中，尝试去理解数据内部隐藏的信息。设计了一种基于支持向量回归（SVR）的短期负荷预测方法，为网络重构提供更高精度的负荷预测。利用二阶锥程序（SOCP）将三相平衡最优潮流的非凸性放宽为最优潮流（OPF）问题。采用交替方向乘子法（ADMM）以分布式方式计算最优潮流。考虑到配电系统的现实情况，构建了一个三相不平衡配电系统，该系统包括变电站层面的小时运行计划和馈线层面的分钟潮流运行。在变电站层面最小化含可再生能源系统的运行成本。用机会约束模拟可再生能源发电的随机分布模型，并用高斯混合模型 (GMM) 和基于遗传算法的期望最大化 (GAEM) 建模导出的确定性形式。在实时 (RT) 调度中，使用 OPF 进一步降低系统成本。半正定规划 (SDP) 用于将三相不平衡配电系统的非凸性放宽为凸问题，这有助于实现全局最优结果。以并行方式，ADMM 实现了在短时间内获得结果。
哥伦比亚非互联区域微电网发电调度成本函数
摘要：由于孤立区域的运行和经济限制，发电调度对孤岛微电网来说是一项挑战。此外，考虑到电网规模，通常的运行网络拓扑、负载需求和发电可用性变化的影响可能会变得显著。本研究论文介绍了一种应用于哥伦比亚非互联区域的最佳功率流算法的详细多成本函数建模方法。最佳功率流 (OPF) 公式包括与孤立区域中的可再生资源相关的成本函数以及电池充电和放电的完整模型。此外，使用三种不同的网络拓扑结构和来自该区域的特征日负荷曲线来测试该提案的灵活性。本文的主要贡献在于为孤立微电网实施了包括可再生能源成本函数的最佳功率流。针对哥伦比亚非互联区域的各种运行情况进行了测试。
使用工业补偿系统
摘要：本文提出了一种将拥有薪酬系统作为替代反应性电源源为电网操作过程的替代反应能源的方法。在报酬中，他们获得了基于市场的反应能力提供。目的是分析与中电压（10 kV-30 kV）AC网格相关的工业公司的反应性电力补偿系统的潜力，以提高分布网格的反应能力能力。提出了六家工业公司的测量方法和反应能力潜在的结果，以表征其反应能力潜力的数量和时间可用性。使用分散的反应能力电位的提出的方法是一种集中的反应幂控制方法，它基于最佳功率流（OPF）计算。基于线性编程的优化算法用于协调对实际需求调整的反应性检索。影响量是当前的网格状态（网格节点和电源线处的电压和负载流量储备）和反应性功率源的当前反应功率电位。应用程序示例显示了六家六家工业公司对模范中型电气电网的示例性中等电压的影响。
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
太阳能研究杂志（JSER）
通过添加太阳能和风能等可再生能源、先进的计量基础设施和储能系统，传统电网正在变成智能电网。为了防止智能电网的不经济运行并提高可再生资源的渗透率，需求响应 (DR) 方法对于降低峰值负荷和度过临界条件至关重要。在此背景下，本研究提出了一种关于 DR 的交流最优潮流 (AC-OPF) 问题的多目标优化。所提出的基于需求响应的 OPF 方法的新颖之处在于通过有功和无功功率同时参与 DR 来降低系统成本，考虑智能电网中交流网络和各种可再生能源的物理约束，并通过使用深度学习方法基于先前数据进行需求预测来提高计算精度。最后，使用 TOPSIS 法，根据多目标优化确定最佳 DR 值。使用改进的 IEEE 24 节点测试系统验证了所提出方法的有效性和弹性。结果表明,最优需求响应(20%)不仅实现了有功和无功功率的削峰填谷,而且使总电压偏差和系统成本最小化。