以统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)为代表的灵活交流输电技术(flexible AC transmission system,FACTS)可实现传输功率的合理分布、优化系统资源,提高系统的稳定性和可靠性。该文基于内点优化方法,提出计及UPFC的无功优化模型,以系统有功网损最小为目标函数,采用UPFC电压源模型,将其作用等效为一系列电压和功率的约束,直接放到内点法的约束中,在不同的负荷运行方式下进行优化分析。在IEEE-30节点系统测试中发现,引入UPFC后系数矩阵的维数会有所增加,但不会影响其收敛性。算例就系统网损和电压指标对装设UPFC前后进行比较,并给出最优控制方案下UPFC的参数值。结果表明该方法是可行的、有效的,取得很好的效果。
风速变化的间歇性和波动性给风功率的精准预测带来极大挑战,充分挖掘风电功率与风速等关键因素的内在规律是提高风电功率预测精度的有效途径。提出一种结合时间模式注意力(time pattern attention,TPA)机制的多层堆叠双向长短期记忆网络的超短期风电功率预测方法。首先,利用基于密度的含噪声空间聚类方法(den⁃sity based spatial clustering with noise,DBSCAN)和线性回归算法进行风功率数据集的异常值检测,利用k最邻近(k⁃nearest neighbor,KNN)插值法重构异常点数据;其次,综合考虑风电功率与各气象特征的内在关联性,在MBLSTM网络中引入TPA机制合理分配时间步长权重,捕捉风电功率时间序列潜在逻辑规律;最后,利用实验仿真数据进行分析验证本文方法的有效性,该方法能够充分挖掘风功率与风速影响因素的关系,从而提高其预测精度。
