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期刊信息/Journal information
浙江电力
浙江省电力学会 浙江省电力试验研究院
浙江电力

浙江省电力学会 浙江省电力试验研究院

宣晓华

月刊

1007-1881

zjdl@zj.sgcc.com.cn

0571-51211666

310014

杭州朝晖八区华电弄1号

浙江电力/Journal Zhejiang Electric PowerCSTPCD
查看更多>>本刊系浙江省电力公司主管，由浙江省电力学会与浙江省电力试验研究院联合主办的电力科技期刊，也是浙江省电子系统唯一在国内外公开发行的期刊，1979年创刊。主要刊登发电、输变电、供用农（农电）、电力建设、科研设计、技术改革等方面高质量文章、尤其反映近期电力系统的如电力市场，竞价上网等热点及电力工业技术成就。《浙江电力》全文录入《中国学术期刊（光盘版）》。全文录入“万方”科技网等。近期荣获《中国学术期刊（光盘版）》规范执行优秀奖：中国电力报刊协会、优秀电力期刊奖，《浙江电力》是一本综合性的技术刊物，涵盖的专业有发电技术、电力系统、电网自动化、输变电、供配用电、水电技术、农村电气化、电化学及环境保护等。
正式出版
收录年代

    计及功率控制型构网变流器接入的交流系统暂态稳定性仿真研究

    但扬清黄莹韩连山王晨轩...
    1-12页
    查看更多>>摘要：为研究功率控制型构网变流器接入交流系统后的暂态稳定性演化趋势,基于IEEE 39节点交流测试系统,将发电机分别等容量替换为功率控制型构网变流器与跟网型变流器,并改变其在交流系统中接入数量、并网位置进行电磁暂态仿真,结果表明:功率控制型构网变流器对接入区域的暂态稳定性提升能力更优,尤其当所替换发电机相邻时,提升效果显著;随着功率控制型构网变流器接入系统比例增加,系统暂态稳定性越强;功率控制型构网变流器内部等效惯性系数越大,系统同步稳定性越弱,其内部阻尼系数越大,系统同步稳定性越强.

    功率控制型构网变流器跟网型变流器暂态稳定等效惯性系数阻尼系数

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    交直流互联电网的跨省输电功率可行域分析

    袁泉李豹王巍周鑫...
    13-21页
    查看更多>>摘要：交直流互联电网的送受关系复杂,电网运行调控的约束众多,使得完全依赖人工经验来判断送受电计划调整空间的难度较大.为适应市场化交易对于跨省送受电计划调整提出的精细化要求,提出了一种跨省输电功率可行域的分析方法.首先,根据交直流互联电网的运行特点,对调度可行域所含的运行约束进行拓展建模.然后,构建跨省输电功率可行域模型,并采用有序顶点搜索法进行求解.最后,基于南方区域电网的实际运行场景展开算例分析,并利用全网调度优化模型的计算结果验证了跨省输电功率可行域的有效性.依据可行域的计算结果可以获知特定送受场景下跨省输电功率的限值范围,从而为中长期送受电计划校核调整提供参考依据.

    交直流互联跨省输电功率可行域中长期

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    基于余弦相似度和TSO-BP的短期光伏预测方法

    陆毅薛枫唐小波杨坤...
    22-30页
    查看更多>>摘要：对光伏出力的精准预测在配电网安全稳定运行中起着至关重要的作用.因此,提出了一种基于余弦相似度和TSO-BP(金枪鱼群优化-反向传播)神经网络的短期光伏预测方法.首先,利用余弦相似度算法筛选出与预测日具有强相似度的历史数据作为训练样本;然后,采用TSO算法寻找BP神经网络的最优初始权值与阈值,训练TSO-BP短期光伏预测模型;最后,利用TSO-BP模型分别预测平缓天气与波动天气下的光伏出力.仿真结果表明:在平稳和波动两种不同天气情况下,该方法相较于传统预测方法精度更高.

    光伏预测皮尔逊相关系数余弦相似度金枪鱼群优化算法反向传播神经网络

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    基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法

    陈卓郭寅远温彦军马留军...
    31-40页
    查看更多>>摘要：针对目前分布式光伏电源大规模接入配电网中带来的问题,提出了基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法.采用数据驱动顺序选择方法确定C-Vine Copula模型中变量的最优顺序,结合拉丁超立方采样方法和场景评估指标,构建典型负荷-资源相关性场景.在生成的典型场景的基础上,建立了基于广义Benders分解的光伏接入规划模型.该模型分为光伏规划主问题与配电网运行子问题,采用线性规划与最优潮流的方法进行求解.在IEEE 33节点系统网架开展算例分析,结果表明,提出的典型场景生成方法比传统方法的资源误差与负荷误差减少50%以上;规划模型求解所需的计算量减小为原来的11%,计算时间缩短为原来的9%.

    C-VineCopula数据驱动顺序选择广义Benders分解光伏规划主问题配电网运行

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    考虑储能调控优化的配电网分布式电源选址定容

    李童宇武浩然陈衡刘涛...
    41-51页
    查看更多>>摘要：稳定配电网潮流分布、明确分布式电源的接入位置和容量是含分布式电源配电网优化运行的重要问题.提出一种基于深度强化学习算法的储能调控优化模型,实现分布式电源配置与用电负荷需求关系的匹配,从而稳定高渗透率下配电网的潮流分布.以线路损耗与电压波动性为损失函数,提出基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容决策模型.在IEEE 14节点系统进行测试,结果表明该算法能够有效选择分布式电源的最佳接入位置和容量,在保证电压幅值不产生过大波动的同时,进一步降低了整体网络的线路损耗.

    分布式电源深度强化学习储能优化多目标遗传算法选址定容

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    风储系统中储能虚拟惯量评估与频率支撑技术

    杨黎兰怡希林玲陈晴悦...
    52-60页
    查看更多>>摘要：在风电高渗透发电系统中,准确评估储能的虚拟惯量支撑潜力,充分释放储能的能量储备,使其主动参与电网调频,对保障系统频率安全稳定具有重要作用.为此,首先建立风储发电系统的频率动态响应模型,计算系统的频率安全升降时间和频率偏差极值.其次,考虑储能荷电状态的安全运行条件限制,在频率安全升降时间内量化评估储能的虚拟惯量.在此基础上,基于定频控制提出储能的频率主动支撑技术,充分利用储能在系统频率跌落及恢复期中的频率支撑能力.最后,搭建风电高渗透系统仿真模型进行验证.在所提控制策略下,储能可以提供有效惯量支撑和持续性频率响应,显著改善系统的频率稳定性.

    储能风力发电频率响应虚拟惯量荷电状态

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    适用于弱电网的三电平并网逆变器模型预测控制

    赵磊磊牟伟宋慧庆张民...
    61-68页
    查看更多>>摘要：弱电网下并网逆变器的鲁棒性较差、谐波较大,而模型预测控制十分依赖系统参数,这限制了其在弱电网中的应用.针对以上问题,提出适用于NPC(二极管中点钳位)型三电平并网逆变器的数据驱动型V-MFPC(基于虚拟电压矢量的无模型预测控制)策略.首先通过不同的开关序列构造大量虚拟电压矢量,然后利用代价函数预选降低控制算法的计算负担,最后选择合适的开关序列寻优抑制中性点电压波动.仿真结果表明,所提策略能有效抑制中性点电压波动和并网电流谐波,并具有较好的参数鲁棒性.

    弱电网NPC型三电平逆变器数据驱动型模型预测控制鲁棒性

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    考虑低碳交通的电动汽车充电站优化配置方法

    宣羿樊立波孙智卿蒋建...
    69-79页
    查看更多>>摘要：交通运输产生的碳排放是城市碳排放的主要来源之一,而城市充电站规划中较少考虑交通碳排放因素.对此,提出了一种考虑低碳交通约束的电动汽车充电站优化配置方法.首先,基于充电站候选点划分区域碳排放测算网格,在此基础上考虑充电站位置、容量等因素的影响并建立网格化交通碳排放模型;然后,建立综合考虑碳排放量、交通能源结构、交通电力能源清洁度以及充电站使用率四个因素的低碳交通指标体系,量化分析充电站规划方案对交通碳排放的影响;之后,以低碳交通指标为约束条件,兼顾经济性和节能减排,建立考虑交通碳排放因素的双目标优化配置模型;最后,通过某地区案例对所提方法进行仿真验证,结果表明,考虑低碳交通约束的优化配置方法可以在不增加投资成本的同时有效降低城市各区域交通碳排放水平.

    低碳交通碳排放电动汽车充电站优化配置

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    基于潮流追踪的有源配电网碳排放流分析方法

    杨军王楠楠王江骆亚帅...
    80-87页
    查看更多>>摘要：分布式资源的碳排放特性差异导致配电网各节点碳排放强度存在时空差异性,为有效支撑配电网低碳分析优化以及用户侧低碳核算与交易,建立了有源配电网电碳耦合模型,基于潮流追踪对有源配电网碳排放流情况进行定量分析研究,将碳排放成本纳入配电系统经济成本中.以电力系统总经济成本最小为目标,通过IEEE 33节点算例进行仿真分析,验证了所述方法的可行性和有效性.

    有源配电网分布式电源潮流计算碳排放流分析电碳耦合

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    基于数据扩充与无阈值递归图的非侵入式负荷识别方法

    邢海青郭瑞峰杨浙川熊小雨...
    88-100页
    查看更多>>摘要：非侵入式负荷监测技术不仅能将电能流向透明化,还能简化智能电表安装流程,从而有效降低负荷监测成本.为提高非侵入式负荷监测中的负荷识别准确性,提出了基于数据扩充与无阈值递归图的非侵入式负荷识别方法.采用去噪扩散概率模型对小样本负荷数据进行数据扩充,以提升负荷识别方法的鲁棒性;通过去除递归图的Heaviside函数实现无阈值递归图以高效表征负荷特征,并结合Transformer深度学习网络构建负荷识别框架.将所提出的方法应用到3个实测数据集中,实验结果表明,所提方法能有效提高负荷识别准确度,改善分类效果.

    非侵入式负荷监测数据扩充负荷识别深度学习递归图

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