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【Applied Energy最新原创论文】基于贝叶斯深度神经网络的含多源可再生能源时空概率最优潮流研究

AEii国际应用能源  · 公众号  ·  · 2023-11-25 14:01

正文

原文信息:

Bayesian deep neural networks for spatio-temporal probabilistic optimal power flow with multi-source renewable energy

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261923014708

Highlights

(1) 解决了时空概率最优潮流问题。

(2) 建立了一种概率最优潮流预测框架。

(3) 提出了一种多重共线性削减的条件变分自编码器。

(4) 提出了一种一致性条件指引的贝叶斯深度神经网络。

(5) 提高了贝叶斯深度神经网络的预测精度。

摘要

概率最优潮流对于保证具有多重波动负荷和可再生能源发电的电力系统的经济和安全运行起着至关重要的作用。然而,由于缺乏准确的输入场景和沉重的计算负担,概率最优潮流的实际应用面临挑战。随着电力系统不确定性的增加和拓扑结构的频繁变化,现有的概率最优潮流分析方法难以同时实现高精度和高效的训练。针对这些问题,本研究首先将概率最优潮流分解为3个阶段:1) 源-荷随机场景的生成;2) 基于Karush-Kuhn-Tucker条件的非线性映射;3) 基于潮流方程的非线性映射。其次,本研究提出两个贝叶斯深度神经网络分别求解概率最优潮流的每个阶段。多重共线性削减的条件变分自编码器可以生成源-荷随机场景,一致性条件引导的贝叶斯深度神经网络可以预测概率最优潮流计算结果。本研究利用从比利时风力发电、光伏发电和负荷数据集中收集的源-荷随机场景数据,对四个具有多种可再生能源的IEEE基准电力系统进行了数值模拟。仿真结果表明:1) 提高了生成源负载随机场景的精度,使得精度测度的分布统计量最多减少128%;2) 与确定性神经网络相比,基准电力系统中有功功率注入和电压相角的平均绝对误差以及电压幅值的平均绝对百分比误差至少降低了0.7%。

更多关于"probabilistic optimal power flow"的研究请见:

https://www.sciencedirect.com/search?qs=probabilistic%20optimal%20power%20flow&pub=Applied%20Energy&cid=271429

Abstr act

Probabilistic optimal power flow (POPF) plays a crucial role in ensuring the economic and secure operation of power systems with multiple fluctuating loads and renewable energy power generations. However, the practical application of POPF faces challenges because of the lack of accurate input scenarios and the heavy computational burden. With the increasing power system uncertainties and frequent changes in topologies, the existing POPF analysis methods struggle to achieve both high precision and efficient training. To address these issues, firstly, this work decomposes the POPF into three stages: 1) the generation of source-load random scenarios; 2) the non-linear mapping derived from the Karush-Kuhn-Tucker conditions; and 3) the non-linear mapping derived from the power flow equations. Secondly, this work proposes two Bayesian deep neural networks to separately solve each stage of the POPF. Multi-collinearity reduction conditional variational autoencoder can generate source-load random scenarios while consistency condition guided Bayesian deep neural network can predict POPF calculation results. The work further conducts numerical simulations on four IEEE benchmark power systems with multiple renewable energy sources, using uncertainty data collected from the Belgian wind power generation, photovoltaic power generation and load dataset. The simulation results demonstrate that: 1) the precision in generating source-load random scenarios has been enhanced, leading to a reduction of up to 128% in the distribution statistical quantities of the accuracy measures; and 2) the mean absolute error of active power injections, and voltage angles as well as the mean absolute percentage error of the voltage amplitudes in the benchmark systems are reduced by at least 0.7% compared to deterministic neural networks.

Keywords

Bayesian deep neural networks

Multi-collinearity reduction

Probabilistic optimal power flow

Multiple source renewable energy

Graphics


图1 时空概率最优潮流问题分解框架图

图2 多重共线性削减的条件变分自编码器结构图

图3 一致性条件指引的贝叶斯深度神经网络结构图

图4 可再生能源发电集成到IEEE 118节点系统图

图5 随机场景相关性系数对比图

图6三种方法所得的118个节点在一天内的电压幅值对比图







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