文献类型：期刊文章

作　　者：张宇精[1] 乔颖[1] 鲁宗相[1] 王玮[2]

ZHANG Yujing;QIAO Ying;LU Zongxiang;WANG Wei(State Key Lab of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipments(Tsinghua University),Haidian District,Beijing 100084,China;State Grid Gansu Electric Power Company,Lanzhou 730030,Gansu Province,China)

机构地区：[1]电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学),北京市海淀区100084 [2]国网甘肃省电力公司,甘肃省兰州市730030

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900101);国家电网公司科技项目(52272218001)~~

年　　份：2019

卷　　号：43

期　　号：5

起止页码：1528-1535

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：大规模分布式电源的接入给中低压配电网的电压控制带来了新的挑战。考虑配电网中低四遥覆盖率和网络建模精度的限制,设计了一种无潮流模型依赖的低感知度配电网集中式电压控制方法。该方法以最小化节点电压与参考值的偏差为优化目标,并用一个深度神经网络来拟合可控节点注入功率与关键节点电压之间的函数关系,然后采用梯度下降的方法对优化模型进行求解实现系统电压控制。该方法对节点电压的拟合和控制梯度的计算都是基于深度神经网络实现,仅以系统历史运行数据作为训练数据,无需依赖系统的电气参数,因此可有效应用于低感知度配电网。最后以修改的IEEE33节点系统作为算例验证了所提方法的有效性。

关 键 词：集中式电压控制  配电网 分布式电源 深度神经网络  

分 类 号：TN86] TP183]