文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法》,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这份文件是一篇关于电力系统优化调度的研究论文,主要内容包括:

  1. 研究背景:随着新能源大规模并网,电力系统的惯量水平和频率调节能力受到削弱,导致频率安全问题突出。因此,需要挖掘和利用各类调频资源,并将频率安全约束纳入调度计划中。

  2. 研究目的:提出一种考虑氢能系统(质子交换膜燃料电池和电解槽)虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法,以提高系统频率稳定水平。

  3. 研究方法

    • 构建基于虚拟同步机技术的燃料电池和电解槽虚拟惯量响应模型。
    • 提出考虑多工况运行模式的燃料电池和电解槽虚拟惯量评估模型。
    • 构建计及氢能系统虚拟惯量和频率支撑的电力系统频率安全约束模型。
    • 提出考虑频率安全约束的日前优化调度模型及求解方法。
  4. 研究成果

    • 能够有效量化燃料电池和电解槽的虚拟惯量水平,充分发挥其惯量及频率支撑作用。
    • 通过改进的IEEE 118节点标准测试系统进行仿真分析,结果表明所提方法能显著降低频率变化率和最大频率偏差。
  5. 关键词:虚拟惯量、电解槽、燃料电池、频率安全、电力系统、优化调度。

  6. 论文结构:包括引言、燃料电池和电解槽的虚拟惯量评估模型、考虑氢能虚拟惯量和频率支撑的电力系统频率安全约束、考虑氢能系统惯量与频率支撑的电力系统优化调度方法、算例分析和结论等部分。

  7. 结论

    • 提出的调度方法能够在考虑系统频率安全约束的情况下,有效提高电力系统的频率稳定性,降低运行成本和排放成本,同时兼顾了技术性、经济性和清洁性。

这篇论文对于理解和改进电力系统在面对高比例新能源并网时的调度策略,尤其是在提高频率稳定性和利用氢能技术方面具有重要意义。

为了复现论文中提到的考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法的仿真算例,我们需要遵循以下步骤,并使用相应的程序语言(如Python)来实现:

仿真复现思路:

  1. 模型建立

    • 构建燃料电池和电解槽的虚拟惯量响应模型。
    • 建立考虑多工况运行模式的燃料电池和电解槽虚拟惯量评估模型。
    • 构建电力系统频率安全约束模型,包括最大RoCoF和最大频率偏差约束。
  2. 算法实现

    • 实现日前优化调度模型,考虑频率安全约束。
    • 设计算法求解混合整数非线性规划问题,可能包括线性化方法和大M法。
  3. 仿真环境搭建

    • 创建改进的IEEE 118节点测试系统的仿真环境。
    • 设置新能源发电、负荷需求、燃料电池和电解槽的参数。
  4. 求解与分析

    • 使用优化算法(如线性规划、混合整数线性规划等)求解优化调度模型。
    • 分析不同调度策略下的系统频率稳定性、运行成本和新能源消纳率。
  5. 结果验证

    • 验证所提方法在降低电网峰谷差、运行成本和排放成本方面的有效性。
    • 比较所提方法与其他方法(如不考虑虚拟惯量支撑的调度策略)的性能差异。

程序语言表示(Python示例):

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import linprog# 定义电力系统参数和模型
def define_power_system_parameters():# 定义火电机组、燃料电池、电解槽、负荷等参数pass# 构建虚拟惯量响应模型
def build_virtual_inertia_model(system_parameters):# 构建燃料电池和电解槽的虚拟惯量响应模型pass# 构建频率安全约束模型
def build_frequency_security_model(system_parameters):# 构建电力系统频率安全约束模型pass# 实现日前优化调度模型
def implement_day-ahead_dispatch_model(system_parameters, security_model):# 实现考虑频率安全约束的日前优化调度模型pass# 主程序
def main():# 定义电力系统参数system_parameters = define_power_system_parameters()# 构建虚拟惯量响应模型virtual_inertia_model = build_virtual_inertia_model(system_parameters)# 构建频率安全约束模型security_model = build_frequency_security_model(system_parameters)# 实现日前优化调度模型dispatch_results = implement_day-ahead_dispatch_model(system_parameters, security_model)# 分析和验证结果analyze_results(dispatch_results)if __name__ == "__main__":main()

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇关于文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑燃料电池和电解槽虚拟惯量支撑的电力系统优化调度方法》的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1148099

相关文章

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟 开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚 第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

搭建Kafka+zookeeper集群调度

前言 硬件环境 172.18.0.5        kafkazk1        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.6        kafkazk2        Kafka+zookeeper                Kafka Broker集群 172.18.0.7        kafkazk3

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

MCU7.keil中build产生的hex文件解读

1.hex文件大致解读 闲来无事,查看了MCU6.用keil新建项目的hex文件 用FlexHex打开 给我的第一印象是:经过软件的解释之后,发现这些数据排列地十分整齐 :02000F0080FE71:03000000020003F8:0C000300787FE4F6D8FD75810702000F3D:00000001FF 把解释后的数据当作十六进制来观察 1.每一行数据

Java ArrayList扩容机制 (源码解读)

结论:初始长度为10,若所需长度小于1.5倍原长度,则按照1.5倍扩容。若不够用则按照所需长度扩容。 一. 明确类内部重要变量含义         1:数组默认长度         2:这是一个共享的空数组实例,用于明确创建长度为0时的ArrayList ,比如通过 new ArrayList<>(0),ArrayList 内部的数组 elementData 会指向这个 EMPTY_EL

【Linux 从基础到进阶】Ansible自动化运维工具使用

Ansible自动化运维工具使用 Ansible 是一款开源的自动化运维工具,采用无代理架构(agentless),基于 SSH 连接进行管理,具有简单易用、灵活强大、可扩展性高等特点。它广泛用于服务器管理、应用部署、配置管理等任务。本文将介绍 Ansible 的安装、基本使用方法及一些实际运维场景中的应用,旨在帮助运维人员快速上手并熟练运用 Ansible。 1. Ansible的核心概念

基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RGBD相机小车的仿真指南(五):Blender锥桶建模

前言 本系列教程旨在使用UE5配置一个具备激光雷达+深度摄像机的仿真小车,并使用通过跨平台的方式进行ROS2和UE5仿真的通讯,达到小车自主导航的目的。本教程默认有ROS2导航及其gazebo仿真相关方面基础,Nav2相关的学习教程可以参考本人的其他博客Nav2代价地图实现和原理–Nav2源码解读之CostMap2D(上)-CSDN博客往期教程: 第一期:基于UE5和ROS2的激光雷达+深度RG

EMLOG程序单页友链和标签增加美化

单页友联效果图: 标签页面效果图: 源码介绍 EMLOG单页友情链接和TAG标签,友链单页文件代码main{width: 58%;是设置宽度 自己把设置成与您的网站宽度一样,如果自适应就填写100%,TAG文件不用修改 安装方法:把Links.php和tag.php上传到网站根目录即可,访问 域名/Links.php、域名/tag.php 所有模板适用,代码就不粘贴出来,已经打

跨系统环境下LabVIEW程序稳定运行

在LabVIEW开发中,不同电脑的配置和操作系统(如Win11与Win7)可能对程序的稳定运行产生影响。为了确保程序在不同平台上都能正常且稳定运行,需要从兼容性、驱动、以及性能优化等多个方面入手。本文将详细介绍如何在不同系统环境下,使LabVIEW开发的程序保持稳定运行的有效策略。 LabVIEW版本兼容性 LabVIEW各版本对不同操作系统的支持存在差异。因此,在开发程序时,尽量使用