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基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容載比與增量配電網(wǎng)點(diǎn)線面多層次評(píng)估體系研究

2022-07-20 06:18:52胡航海
江西電力 2022年6期
關(guān)鍵詞:增量配電網(wǎng)園區(qū)

胡航海,高 璐,徐 飛,劉 峙

(1.國(guó)家電網(wǎng)有限公司,北京 100031;2.北京國(guó)網(wǎng)信通埃森哲信息技術(shù)有限公司,北京 100000;3.湖北華中電力科技開(kāi)發(fā)有限責(zé)任公司,湖北 武漢 430077)

0 引言

配電網(wǎng)在能源互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中正在一步步形成電力交互新模式,在分布式電源、智能終端裝置、儲(chǔ)能設(shè)備和微網(wǎng)等多種影響因子的不斷變化下,配電網(wǎng)規(guī)劃更加需要優(yōu)化來(lái)適應(yīng)發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)配置已經(jīng)跟不上能源互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展,不能滿(mǎn)足現(xiàn)實(shí)要求,在新的配電模式下,要考慮到難以預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn),以及對(duì)于電網(wǎng)柔性方面,要充分研究分布式能源帶來(lái)的模塊化和增量效益以建立更有潛力和優(yōu)勢(shì)的規(guī)劃方案[1-5]。除此之外,要更多的研究在負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)多種新的影響因子融入[6-7],確定負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)段的長(zhǎng)度,而且要評(píng)估多種負(fù)荷預(yù)測(cè)模式來(lái)增加負(fù)荷預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度。電網(wǎng)配置優(yōu)化時(shí)應(yīng)該結(jié)合能源存儲(chǔ)系統(tǒng)和多個(gè)階段的配電網(wǎng)規(guī)劃,且預(yù)計(jì)融入能源存儲(chǔ)系統(tǒng)的電網(wǎng)配置節(jié)省的資源成本,對(duì)于微網(wǎng)接入的配電網(wǎng)運(yùn)行雙層優(yōu)化模型也需要進(jìn)行分析,在分布式的成本和微網(wǎng)的效益兩方面評(píng)估電網(wǎng)配置運(yùn)行規(guī)劃[8]。文獻(xiàn)[9]詳細(xì)分析了配電網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化的各個(gè)過(guò)程中多種電網(wǎng)配置方式的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn),以及在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下分布式能源的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)和發(fā)展方向,強(qiáng)調(diào)了融入分布式的主動(dòng)配電網(wǎng)規(guī)劃增量配電網(wǎng)帶來(lái)的問(wèn)題。模型和相關(guān)技術(shù)。電網(wǎng)配置規(guī)劃重心在未來(lái)將放在如何適應(yīng)分布式能源的變化,以及用戶(hù)在新時(shí)代的互動(dòng)模式與用能響應(yīng)特性來(lái)對(duì)電網(wǎng)配置方式進(jìn)行優(yōu)化[10-11]。還有值得一提的是,我們不能忽視電動(dòng)汽車(chē)可能將會(huì)對(duì)配電網(wǎng)規(guī)劃造成的巨大影響,作為在能源互聯(lián)網(wǎng)中的重要環(huán)節(jié),電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展需要與配電網(wǎng)規(guī)劃做好對(duì)接,應(yīng)從汽車(chē)類(lèi)型、用電模式和數(shù)量等角度進(jìn)行研究,合理分析各類(lèi)影響因素,使得充電站與配電網(wǎng)相協(xié)調(diào),如果能夠建立一套適用于電動(dòng)汽車(chē)的電網(wǎng)規(guī)劃方案會(huì)具有建設(shè)性的意義[12]。因?yàn)槟茉椿ヂ?lián)網(wǎng)所涵蓋方面較多,各種類(lèi)型的影響因素都需要被考慮,所以在規(guī)劃電網(wǎng)時(shí)應(yīng)盡可能多的考慮多目標(biāo)的情況,結(jié)合各類(lèi)理論深入分析研究電網(wǎng)規(guī)劃等項(xiàng)目。文獻(xiàn)[13-17]從未來(lái)配電網(wǎng)規(guī)劃方面所遇到的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)方面進(jìn)行分析,綜合考慮技術(shù)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)方面的問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)投資規(guī)劃的未來(lái)發(fā)展。

文中研究智慧園區(qū)增量配電網(wǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)。從增量配電網(wǎng)投資、負(fù)荷設(shè)計(jì)、電源設(shè)計(jì)、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、變電站設(shè)計(jì)五個(gè)方面進(jìn)行分析。重點(diǎn)考慮規(guī)劃配變的容載比的影響,采用BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation)預(yù)測(cè)優(yōu)化選取,并以運(yùn)行成本最低建模。對(duì)某能化工企業(yè)增量配電網(wǎng)規(guī)劃做出實(shí)例分析,從負(fù)荷預(yù)測(cè)、電源配置、容載比優(yōu)化、數(shù)字化平臺(tái)建立四個(gè)方面分別進(jìn)行分析規(guī)劃。

1 理論

1.1 基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容載比建模

容載比定義:變壓器容量與變壓器最大負(fù)荷的比值,就是電網(wǎng)中某一電壓等級(jí)下所有變電設(shè)備總所有變電設(shè)備總?cè)萘颗c電網(wǎng)對(duì)應(yīng)最大負(fù)荷的比值。

工程計(jì)算式:

其中∑SN為電網(wǎng)變電設(shè)備的總?cè)萘?;PMAX是最大用電負(fù)荷。

只考慮源、網(wǎng)、荷、儲(chǔ)之間的電功率平衡,對(duì)于電源側(cè)和電網(wǎng)側(cè)之間功率:

定義某一電壓等級(jí)下系統(tǒng)總電源的發(fā)出電功率為:

式中:Sf表示實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)電源發(fā)出有功功率的總和;Sh表示實(shí)際運(yùn)行中火電廠發(fā)出的有功功率的總和;Sg表示實(shí)際運(yùn)行中光伏電站發(fā)出的有功功率的總和;Sc表示實(shí)際運(yùn)行中儲(chǔ)能電池所提供的有功功率的總和。

根據(jù)發(fā)電側(cè)和電網(wǎng)側(cè)之間的有功功率平衡有:

Sf表示實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)電源發(fā)出有功功率的總和;SW表示實(shí)際運(yùn)行中電網(wǎng)變電設(shè)備有功功率的總和;ΔS表示電網(wǎng)側(cè)相對(duì)于發(fā)電側(cè)的功率損耗。

則推到出容載比的轉(zhuǎn)化計(jì)算式:

式中:Sf表示實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)電源發(fā)出有功功率的總和;Sh表示實(shí)際運(yùn)行中火電廠發(fā)出的有功功率的總和;Sg表示實(shí)際運(yùn)行中光伏電站發(fā)出的有功功率的總和;Sc表示實(shí)際運(yùn)行中儲(chǔ)能電池所提供的有功功率的總和;ΔS表示電網(wǎng)側(cè)相對(duì)于發(fā)電側(cè)的功率損耗。

眾所周知,根據(jù)火電廠運(yùn)行規(guī)律,其出力功率一般相對(duì)穩(wěn)定,可以直接從火電廠直接獲取,Sh看作定量,在白天時(shí)段用犧牲儲(chǔ)能元件參與放電的方式來(lái)延長(zhǎng)元件的壽命,通常在白天時(shí)間進(jìn)行充電,故Sc也可以看作是定量,ΔS是變電設(shè)備損耗,在電壓穩(wěn)定時(shí)運(yùn)行也可以看作是常量,在文中的設(shè)定中,PMAX是用電負(fù)荷的最大預(yù)測(cè)值,給定智慧園區(qū)的規(guī)劃,其值按定量進(jìn)行考慮,所以容載比隨著光伏電站白天時(shí)可變實(shí)際運(yùn)行功率的變化而變化。

在以往規(guī)劃中,容載比通常按1.8進(jìn)行取值,地方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的區(qū)域,按2.0或2.2進(jìn)行取值,但是經(jīng)濟(jì)造價(jià)偏高。對(duì)于不同的智慧園區(qū),由于光伏板安裝的地理位置和氣候環(huán)境因素的有所差異,為了提高變電設(shè)備的利用率,在規(guī)劃時(shí)既要保證變壓器容載比的冗余度,由要考慮經(jīng)濟(jì)性保證變壓器容載比的利用率,所以文中提出通過(guò)該地區(qū)光伏廠歷史數(shù)據(jù)的分析,用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式對(duì)規(guī)劃時(shí)光伏出力進(jìn)行預(yù)測(cè),從而對(duì)智慧園區(qū)規(guī)劃容載比進(jìn)行修正。

那么根據(jù)上式,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)光伏電站的實(shí)際出力功率決定了規(guī)劃容載比的選取。

1.2 增量配電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性模型

在確定目標(biāo)函數(shù)時(shí),文中的增量配電網(wǎng)規(guī)劃目標(biāo)為實(shí)現(xiàn)年運(yùn)行成本的最低化。約束條件包括外網(wǎng)能源供應(yīng)約束以及設(shè)備出力約束。

式中:Csys_year代表的是微網(wǎng)系統(tǒng)全年總運(yùn)營(yíng)成本;和代表的是外部能源供應(yīng)成本、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備成本以及儲(chǔ)能總運(yùn)行成本;T代表的是所選典型日的全年占比天數(shù)。

創(chuàng)建系統(tǒng)預(yù)測(cè)函數(shù)模式對(duì)于系統(tǒng)調(diào)控而言至關(guān)重要。由此可見(jiàn),當(dāng)所建立的模型不同時(shí),預(yù)測(cè)性能也會(huì)隨之改變。此時(shí),可以根據(jù)當(dāng)前已有數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)預(yù)期數(shù)據(jù)輸出的有效預(yù)測(cè)。進(jìn)而保證系統(tǒng)框架對(duì)于此預(yù)測(cè)模型不存在任何約束,其僅僅具有使用途徑的差別。由此可見(jiàn)利用該功能下的模型特征,能夠大大提高系統(tǒng)評(píng)估的廣度與深度。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型則無(wú)法具備這一功能。

預(yù)測(cè)函數(shù)控制模型的輸出自由項(xiàng)ym(k)由零狀態(tài)響應(yīng)yF(k)和零輸入相應(yīng)強(qiáng)迫項(xiàng)yL(k)共同構(gòu)成,式(7)是其具體的表達(dá)式。

調(diào)節(jié)體系相應(yīng)修正依靠的是實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)輸出產(chǎn)生的誤差校正值。導(dǎo)致該值產(chǎn)生的原因?yàn)椋瑢?shí)際情況下會(huì)出現(xiàn)一定量的不可控因子以及參數(shù),加之參數(shù)值的再次輸入,導(dǎo)致實(shí)際輸出與預(yù)測(cè)輸出之間產(chǎn)生一定的誤差;為確保該誤差值能夠符合系統(tǒng)要求,應(yīng)對(duì)該誤差校正值進(jìn)行一定的評(píng)測(cè),式(8)為誤差評(píng)測(cè)的具體公式。

式中;e(k+i)表示的是預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)誤差,由k時(shí)的修正誤差與誤差共同構(gòu)成。

進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化的目的在于,確保系統(tǒng)在優(yōu)化時(shí)域H內(nèi),標(biāo)準(zhǔn)軌跡的平方與輸出之和最小。具體公式如下;

其中:nH擬合點(diǎn)數(shù);(nn>nB);yp(k+i)為過(guò)程輸出預(yù)測(cè);ym(k+i)為 時(shí)刻模型輸出;e(k+i)是將來(lái)誤差。

設(shè)p為預(yù)測(cè)步長(zhǎng),則:

預(yù)測(cè)函數(shù)中系統(tǒng)的模型為:

當(dāng)時(shí),即無(wú)滯后時(shí):

離散化處理,即得:

其中:ym(k)為k時(shí)模型輸出;u(k)為k時(shí)的調(diào)控量;其中:αm=e(-T,IT),TS為采樣周期,Tr為預(yù)測(cè)函數(shù)控制參考時(shí)間常數(shù)。

由數(shù)學(xué)基本知識(shí)可知:

p步預(yù)測(cè)輸出為:

其中:p為預(yù)測(cè)時(shí)域范圍,如式4.21所示。

其中:c(k+p)為設(shè)定值

當(dāng)Td≠0,參照smith預(yù)估控制思想,對(duì)系統(tǒng)模型輸出進(jìn)行修正,如式(18)、式(19)所示。

其中:D=Td/T表示一階慣性環(huán)節(jié)相對(duì)于采樣周期滯后程度的時(shí)間常數(shù)。反饋修正e(k+p)表示過(guò)程修正輸出與模型輸出誤差。將其過(guò)程輸出y(k)采用ypav(k)替代,則替代后控制量的輸出為:

此時(shí)則為調(diào)節(jié)器在k時(shí)的最佳輸出控制量,也就是u(k)的值能夠確保參數(shù)軌跡以及過(guò)程輸出在k+p時(shí)處于最低誤差狀態(tài)。

2 某智慧園區(qū)增量配電網(wǎng)規(guī)劃實(shí)例分析

2.1 增量配網(wǎng)電源及負(fù)荷規(guī)劃實(shí)例分析

1)園區(qū)接入電網(wǎng)外置電源說(shuō)明

園區(qū)目前已建設(shè)1座Ⅰ號(hào)110 kV專(zhuān)用變電站為園區(qū)煤油氣綜合利用項(xiàng)目一期啟動(dòng)項(xiàng)目供電、沙石峁Ⅰ號(hào)110 kV變電站,主要為部分入園企業(yè)已建成項(xiàng)目供電;

根據(jù)園區(qū)的用電負(fù)荷和地區(qū)電力規(guī)劃,園區(qū)用電全部由統(tǒng)萬(wàn)330 kV變電站以110 kV雙回路電源接入園區(qū)。該變電站已建成3臺(tái)主變,容量為3×240 MVA。近期陜西省地方電力(集團(tuán))有限公司將新建沙石峁Ⅱ號(hào)110 kV變電站,位于園區(qū)東南角,可為園區(qū)供電。配套電網(wǎng)規(guī)劃分期建設(shè)3座110 kV變電站,接入上級(jí)330 kV統(tǒng)萬(wàn)變電站;規(guī)劃將周邊分散式風(fēng)電場(chǎng)、多能互補(bǔ)系統(tǒng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)等分別接入新建110 kV變電站。

2)園區(qū)內(nèi)配置電源說(shuō)明

園區(qū)規(guī)劃了煤制油、煤制天然氣及煤制乙二醇等項(xiàng)目,隨著規(guī)劃集中熱電聯(lián)產(chǎn)項(xiàng)目的建成,工業(yè)區(qū)的集中供熱將形成統(tǒng)一的體系,為此需要對(duì)工業(yè)區(qū)的供熱管網(wǎng)進(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)劃和調(diào)整。供熱管網(wǎng)分為中壓和低壓,必要時(shí),在用戶(hù)端設(shè)減溫減壓器向用戶(hù)提供各種參數(shù)的蒸汽。對(duì)工業(yè)區(qū)集中供熱管網(wǎng)根據(jù)工業(yè)區(qū)內(nèi)企業(yè)入駐情況進(jìn)行分期建設(shè)。所以園區(qū)擬建6×156 MW熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組,可以滿(mǎn)足該項(xiàng)目的用熱需求。蒸汽參數(shù)要求高,蒸汽需要量大,可以可以建設(shè)自備的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組,按照2×300 MW的熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組和4×50 MW抽汽背壓機(jī)組規(guī)劃建設(shè)。根據(jù)園區(qū)遠(yuǎn)期發(fā)展用地對(duì)熱力的需求,規(guī)劃建設(shè)2×300 MW的熱電聯(lián)產(chǎn)項(xiàng)目。此外,在增值區(qū)建設(shè)2×300 MW熱電項(xiàng)目,充分利用工業(yè)園中的煤矸石資源。主要實(shí)現(xiàn)增值區(qū)的熱力供應(yīng),并為智慧園區(qū)進(jìn)行供熱和供電。

3)園區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)

(1)用電負(fù)荷預(yù)測(cè)

靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)新增電量為在園區(qū)規(guī)劃的能源化工區(qū)、裝備制造區(qū)和倉(cāng)儲(chǔ)物流區(qū)等區(qū)塊內(nèi)的新建項(xiàng)目。因此在該地,負(fù)荷預(yù)測(cè)采用結(jié)合了自然增長(zhǎng)+大用戶(hù),采用上文中用到的空間飽和密度法確定負(fù)荷。具體如表1所示。

表1 靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)增量配電區(qū)域近中期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果

負(fù)荷利用小時(shí)數(shù):靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)增量區(qū)域負(fù)荷主要以物流倉(cāng)儲(chǔ)、工業(yè)為主,預(yù)測(cè)最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)在5200 h左右。

電量預(yù)測(cè):以此對(duì)靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)增量區(qū)域電量增長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果如表2所示。

表2 靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)電量增長(zhǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果億kW·h

園區(qū)用戶(hù)全部入住,產(chǎn)能達(dá)到規(guī)劃飽和,年增量電量為39.6億kW·h。

(2)熱負(fù)荷預(yù)測(cè)

充分考慮到該智慧園區(qū)內(nèi)工業(yè)和民用用熱的特征,并依據(jù)空間單位熱負(fù)荷密度法,對(duì)產(chǎn)業(yè)區(qū)熱負(fù)荷進(jìn)行測(cè)算。經(jīng)測(cè)算,需要的高壓、中壓、低壓蒸汽需求分別為2 615 t/h、2 686 t/h和3 439 t/h。

4)園區(qū)網(wǎng)架配置發(fā)展

近期(2019年2月-2020年5月)

發(fā)展目標(biāo):建設(shè)完成一期增量配電工程,通過(guò)驗(yàn)收。

工作內(nèi)容:基礎(chǔ)配電網(wǎng)建設(shè)包括部分110 kV變電站和線路、部分10 kV線路建設(shè)及設(shè)備安裝工程。全力配合相關(guān)機(jī)構(gòu)驗(yàn)收工作,快速通過(guò)驗(yàn)收,正常運(yùn)營(yíng)配售電服務(wù)。

中期(2020年6月-2025年12月)

發(fā)展目標(biāo):建設(shè)完成二期增量配電工程,智慧電力服務(wù)產(chǎn)品覆蓋率達(dá)到60%。

工作內(nèi)容:適時(shí)擴(kuò)建第二臺(tái)主變及配套線路工程,新建儲(chǔ)能電站,同步實(shí)施通訊網(wǎng)、綠色電源建設(shè)并接入基礎(chǔ)電網(wǎng)。同時(shí)因地制宜開(kāi)發(fā)、推廣設(shè)備、負(fù)荷、電費(fèi)托管服務(wù)及能源管理服務(wù)產(chǎn)品。

遠(yuǎn)期(2026年1月-遠(yuǎn)景年)

發(fā)展目標(biāo):傳統(tǒng)電力服務(wù)產(chǎn)品不斷升級(jí);迭代原有智慧電力服務(wù)產(chǎn)品,做到原有客戶(hù)零投訴。同時(shí)爭(zhēng)取其他增量配電項(xiàng)目1個(gè),復(fù)制一整套增量配電解決方案。

工作內(nèi)容:結(jié)合園區(qū)內(nèi)企業(yè)用電需求,優(yōu)化傳統(tǒng)電力產(chǎn)品及服務(wù)形式,緊跟技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),迭代升級(jí)智慧電力服務(wù),開(kāi)發(fā)新的電力服務(wù)產(chǎn)品,為客戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)、更舒心的服務(wù)。

2.2 智慧園區(qū)增量配電網(wǎng)容載比優(yōu)化實(shí)例分析

該研究以陜西省靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)增量配電試點(diǎn)項(xiàng)目為例,利用優(yōu)化的電網(wǎng)規(guī)劃模型來(lái)進(jìn)行配電變壓器容載比優(yōu)化分析。

以當(dāng)?shù)馗浇墓夥娬镜某隽槔?,進(jìn)行容載比的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,將氣溫、相對(duì)濕度、氣壓、風(fēng)向、組件溫度為條件的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,一天當(dāng)中從上午6時(shí)到晚上7時(shí)光伏電站的數(shù)據(jù),每15 min采集一個(gè)點(diǎn)作為一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析,下面只列取部分20個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

表3 靖邊能源化工綜合利用產(chǎn)業(yè)園區(qū)附近豐融光伏電站部分?jǐn)?shù)據(jù)表

通過(guò)MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練結(jié)果。

由圖1仿真結(jié)果可得;因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有響應(yīng)速度快,超調(diào)量小等特征,極大地縮小了系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)定狀態(tài)所需的時(shí)間。同時(shí)能夠獲取較高的靜動(dòng)態(tài)性能。當(dāng)加入外部擾動(dòng)時(shí),系統(tǒng)極短時(shí)間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則兼具二者的自身優(yōu)勢(shì);其不僅可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升隸屬度函數(shù)以及模糊規(guī)則選取的準(zhǔn)確性,同時(shí)加之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力,在線調(diào)整優(yōu)化參數(shù),能夠較好的應(yīng)用于非線性,大慣性系統(tǒng)。

圖1 仿真結(jié)果

由圖2仿真結(jié)果2可得,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器以其自身具有的小超調(diào)量以及快速的反應(yīng)速度大大的縮短了系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間,進(jìn)而優(yōu)化了參數(shù)變化,使系統(tǒng)的在非線性環(huán)境加更具適用性,所調(diào)控的控制數(shù)據(jù)更加逼真真實(shí)環(huán)境中如圖可得權(quán)向量的分量沿著梯度減小的方向在前進(jìn),經(jīng)過(guò)迭代次數(shù)32,迭代計(jì)算后,系統(tǒng)趨于穩(wěn)定平衡。

圖2 仿真結(jié)果2

通過(guò)仿真,得到光伏發(fā)電站的實(shí)際出力,根據(jù)該地區(qū)負(fù)荷預(yù)測(cè)情況,從當(dāng)?shù)鼗痣姀S拿到的實(shí)際發(fā)電出力、部署的儲(chǔ)能總?cè)萘恳约皬碾娋W(wǎng)企業(yè)獲得的相應(yīng)的線損情況,根據(jù)上述式子,再結(jié)合靖邊當(dāng)?shù)卣@得的經(jīng)濟(jì)指數(shù),綜合確定出該園區(qū)的合適的容載比取1.53-1.8之間。

3 結(jié)語(yǔ)

文中以人工智能作為基礎(chǔ)的增量配電網(wǎng)配變?nèi)葺d比進(jìn)行了進(jìn)一步的優(yōu)化,還將智慧園區(qū)的增量配電網(wǎng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)方面的優(yōu)化,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,然后再把天然氣、園區(qū)熱電聯(lián)產(chǎn)還有光伏發(fā)電等條件還有資源充分利用進(jìn)來(lái),提出互聯(lián)微電網(wǎng)的規(guī)劃總體方案,主要得出以下結(jié)論:

1)在園區(qū)內(nèi)變電站設(shè)計(jì)方面,說(shuō)明了電壓等級(jí)選取、容量配置、電纜要求等方面的考慮,為了提高變電站設(shè)備投資的經(jīng)濟(jì)性,重點(diǎn)考慮了規(guī)劃配變的容載比的影響,采用BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation)預(yù)測(cè)優(yōu)化選取,并以運(yùn)行成本最低進(jìn)行。電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)工作能夠在一定程度上表現(xiàn)多種多樣的影響因素,結(jié)合用戶(hù)用能模式轉(zhuǎn)變、需求側(cè)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)以及分布式能源接入等影響方面,以能源互聯(lián)網(wǎng)為結(jié)構(gòu)基礎(chǔ),建立動(dòng)態(tài)空間負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,達(dá)到電力負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)新環(huán)境適應(yīng)能力提高的目的,在增加精密度的同時(shí),盡可能的對(duì)未來(lái)配電區(qū)域有詳細(xì)的規(guī)劃和預(yù)測(cè),并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行建設(shè),以提高規(guī)劃的經(jīng)濟(jì)性。

2)以某能化工型智慧園區(qū)增量配電網(wǎng)規(guī)劃為例,對(duì)該園區(qū)所在地市附近區(qū)域的光伏電站歷史影響條件數(shù)據(jù)和功率數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,統(tǒng)計(jì)出某一天的所有光伏電站相關(guān)數(shù)據(jù)序列,然后采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并做出實(shí)際出力預(yù)測(cè),基于分布式電源可變?nèi)萘窟x取合適的容載比。同時(shí),構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)平臺(tái)提升增量配電網(wǎng)用能的經(jīng)濟(jì)性,降低了增量配電網(wǎng)的組合投資成本。

以能源互聯(lián)網(wǎng)為背景,構(gòu)建動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的過(guò)程中,對(duì)于一些參數(shù),需要對(duì)它們假設(shè),這些假設(shè)都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)完成的,但是這會(huì)給預(yù)測(cè)模型的精度造成一定程度的影響,在之后的規(guī)劃過(guò)程中,要給這些參數(shù)設(shè)置合理的區(qū)間范圍,這里采用敏感性分析的方式,這樣就可以減少負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的不合理性。另外,在新型的配電系統(tǒng)下,調(diào)整過(guò)的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型在以后可以把一些單方面的因素影響避免掉,由此就可以對(duì)多方面的因素進(jìn)行整合。

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