基于人工智能的配电网风险态势预测方法研究
2021-10-20曹令军
科学技术创新 2021年28期
曹令军
(国网吉林省电力有限公司检修公司,吉林 长春 130041)
随着时代的发展,接入配电网的分布式电源(Distributed Generation, DG)越来越多。像风电,光伏这种新能源发电方式,因其节能环保等特点迅速增多[1]。截至2020 年底,我国水电总装机容量达到3.8 亿千瓦,风电累计装机2.81 亿千瓦,光伏发电累计装机达到2.08 亿千瓦。但是DG 具有随机性和间歇性,影响配电网安全稳定运行,所以对配电网进行风险预测是必须且必要的。我们需要找到配电网的薄弱环节,对风险和事故的发生有提前的预判,才能及时做出应对,将发生风险事故降的可能性到最低[2]。但是,仅靠配电网自身是无法实现这些需求的。因此,面对当前复杂的电网系统,我们需要一个配电网风险预测系统帮助我们预防停电事故的发生[3]。
1 国内外研究现状
电网态势感知还属于一项新兴技术,国内外均已开展对电网态势感知的研究。其主要研究方向有配电网实时运行状态辨识、配电网发展趋势预测、态势可视化以及广域控制与风险调度四种[4]。
近几年,国内在电网态势感知领域还有很多不同的研究。比如:文献[5],在四川电网系统灾害预警的数据基础上,借助WebGIS 技术,设计了电网灾害预警分析系统。文献[6],使用蒙特卡洛法研究了分布式电源并网对电网的影响。文献[7],提出了多源端系统数据信息集成思路和方法,提出了配电网态势感知的基本框架。
而在国外,美国早在多年以前就开展了配电网中态势感知技术的研究。……
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