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张耀

作品数：13 被引量：136H指数：5
供职机构：西安交通大学电气工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家电网公司科技项目国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 12篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 13篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇电网
  • 3篇风电
  • 2篇电力
  • 2篇电力系统
  • 2篇电网运行
  • 2篇新能源
  • 2篇指标体系
  • 2篇能源
  • 2篇可靠性
  • 2篇可靠性评估
  • 2篇发电
  • 2篇风电预测
  • 2篇冰灾
  • 2篇出力
  • 2篇出力特性
  • 1篇电力电量
  • 1篇电力电量平衡
  • 1篇电量
  • 1篇短期风电功率
  • 1篇多时间尺度

机构

  • 13篇西安交通大学
  • 2篇国家电网公司...
  • 1篇大航有能电气...

作者

  • 13篇张耀
  • 10篇王建学
  • 2篇吴思
  • 1篇别朝红
  • 1篇王秀丽
  • 1篇孙羽
  • 1篇谢海鹏
  • 1篇严超
  • 1篇严超
  • 1篇万筱钟
  • 1篇张小奇
  • 1篇肖云鹏

传媒

  • 3篇电力系统自动...
  • 2篇电力需求侧管...
  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇电工技术学报
  • 1篇中国电机工程...
  • 1篇电网技术
  • 1篇电力系统保护...
  • 1篇电网与清洁能...
  • 1篇智慧电力
  • 1篇中国高等学校...

年份

  • 2篇2024
  • 3篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2011
  • 1篇2010
共 13 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于半正定规划的交直流主动配电网三相有功无功联合优化
2024年
交直流主动配电网作为未来配电网的主要发展形态,实现其有功无功资源的协同优化控制具有重要的研究意义。然而配电网负荷单相接入和分布式发电三相功率不一致,将导致配电网三相不平衡现象越发严重。为了应对交直流主动配电网的三相不平衡问题,提出考虑相间耦合与三相不平衡度限制的三相有功无功联合优化方法。首先,建立考虑相间耦合的原始三相潮流模型并对其进行升维映射;其次,采用半正定松弛方法,推导了交直流主动配电网各子系统的完整三相潮流模型以及序分量形式下的三相电压不平衡度约束;再次,提出以总运行成本最小化为目标函数的交直流主动配电网三相有功无功联合优化模型;最后,采用改进IEEE 33节点、69节点、141节点和1056节点交直流配电网算例分析,验证了该文所提方法的有效性。
孙乾皓张耀周一丹王家乐赵英杰
关键词：三相不平衡
大规模冰灾对输电系统可靠性的影响分析被引量：32
2011年
大规模冰灾对输电系统带来多方面不利的影响,主要从可靠性的角度对其进行研究。根据气象建模理论,计算了风速、降雨速率和输电元件的载冰量。为分析元件故障率随冰灾的变化过程,采用了曲线拟合法获得载冰量和强迫停运率的数学关系。为反映在载冰量增加过程中输电元件发生损坏的随机性,提出了一种混合蒙特卡罗抽样法,来获得系统状态以及状态持续的时间。当元件处于正常状态时,使用状态抽样法判断各时刻元件是否发生故障;当元件发生故障时,使用状态持续时间抽样法获得元件修复持续时间。IEEERTS-79算例验证了所提方法的有效性。仿真结果分析表明,气象参数和地理环境等因素,特别是气象前进速度和输电线路的走向,将对输电系统的可靠性产生较大影响。
王建学张耀吴思孙羽
关键词：冰灾蒙特卡罗模拟可靠性评估强迫停运率
基于分位数插值和深度自回归网络的光伏出力概率预测被引量：2
2023年
提出一种将分位数线性插值概率模型和深度自回归循环神经网络相结合的新型光伏出力概率预测方法,可以弥补传统方法在概率建模及刻画复杂非线性关系能力等方面的不足。首先,提出一种基于分位数线性插值的光伏出力概率模型,能够全面准确地刻画各种情况下的光伏出力概率分布。其次,提出使用连续分级概率评分(CRPS)作为训练预测模型的损失函数,并推导出CRPS积分的封闭解析表达式用于模型的训练,保证训练的可行性与效率。最后,使用深度自回归循环神经网络对光伏出力的时间序列建模,结合所提出的光伏出力概率模型,形成新型光伏出力概率预测方法。算例结果表明,所提方法能提供可靠、高质量的光伏出力概率预测。
林帆张耀东琦崔葛安王建学朱默润
关键词：循环神经网络
基于Bagging混合策略的多风电场稀疏向量自回归概率预测被引量：2
2023年
风电功率预测对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。针对多风电场的超短期概率预测问题,提出了一种基于Bagging混合策略和核密度估计(kernel density estimation,KDE)的稀疏向量自回归预测方法。首先通过时间序列分解和余项自举,生成若干自举时间序列。对于每个时间序列,采用向量自回归(vector autoregression,VAR)模型进行预测。针对传统模型在风场数量较多时容易出现的过拟合问题,采用稀疏向量自回归模型,筛选最有效的回归系数,得到稀疏系数矩阵。每个时间序列训练的预测模型分别产生点预测结果,对于多重点预测结果,使用KDE方法产生概率密度的预测结果。在真实风电集群数据上,验证所提多场站概率预测方法的有效性,采用分位数得分评估概率预测精度。相关实验结果表明,该方法可以有效提高概率预测精度。
徐扬张耀陈宇轩王建学黎淦保
关键词：BAGGING核密度估计
大规模冰灾对输电系统可靠性影响分析
本文借鉴一种较为成熟的气象建模理论,建立起大规模冰灾的气象模型,提出了一种大规模冰灾条件下的元件损坏模型和修复模型.在此基础上,本文提出了一种适合分析大规模冰灾对输电线路可靠性影响的混合抽样方法,从而能够正确地反映在载冰...
张耀吴思王建学
关键词：蒙特卡洛模拟法可靠性评估输电系统
文献传递
考虑综合需求响应的工业园区负荷管理方法被引量：5
2021年
为了降低工业园区的能源消耗费用、提升经济效益,提出了一种考虑热电联供机组和热储能装置综合需求响应的工业园区负荷管理方法。热电联供机组通过增加其在峰值负荷时段的电力输出,不仅可以减少两部制电价下工业园区的需量电费,还可以减少其电度电费。热储能装置可以有效地利用热电联供机组在实施综合需求响应时产生的余热,并进一步提升热电联供机组的运行灵活性。算例分析验证了所提工业园区负荷管理方法的有效性,证明了基于热电联供机组和热储能装置的综合需求响应可以显著降低工业园区两部制电价下的需量电费。
魏景东张耀王建学雍维桢
关键词：负荷管理工业园区
电力电量平衡分析及其加速求解技术的发展、应用与展望
2024年
随着电力系统能源转型的加速推进,新能源渗透率显著提高,多区系统互联更加密切,多能源系统耦合程度不断增强,电力市场改革逐步深入,使得新型电力系统中电力电量平衡分析更加复杂。因此,总结归纳电力电量平衡分析技术的已有进展与典型应用,结合新型电力系统的主要特点对电力电量平衡分析技术进行展望,将有助于应对未来高维不确定性下的新型电力系统电力电量平衡问题。围绕电力电量平衡问题,首先介绍其常用的几种分析方法,在此基础上针对多时间尺度下电力电量平衡分析技术进行归纳,并总结相应的加速求解技术,然后对电力电量平衡典型应用场景进行综述,最后面向新型电力系统,对电力电量平衡分析的未来发展方向进行了展望。
杨钤王建学杨续松张耀肖云鹏王秀丽
关键词：电力电量平衡多时间尺度
光伏出力特性指标体系和分类典型曲线研究被引量：12
2017年
光伏发电近几年得到快速发展,其出力特性的分析研究逐步深入,但还没有形成成熟的光伏出力评价指标体系。针对这个问题,提出了面向电网运行的光伏出力特性指标体系。通过理论研究和数据测算,发现光伏出力的波动性较风电明显要小、规律性较强,完全可以采用简单、精炼的指标体系来表述。提出采用指标"季节属性"来表征光伏发电在不同季节的可出力时段,指标"平均出力"来表征光伏全天出力整体水平,指标"全日最大出力"来表征光伏出力对系统调节能力的影响。以某实际光伏电站出力为例,分析了所提评价体系的具体指标和分类结果。计算结果说明了通过核心指标体系,可以直观描述光伏出力特性,并有助于形成典型出力曲线,具有很好的应用前景。
王建学张耀万筱钟
关键词：光伏发电指标体系电网运行
面向电网运行的新能源出力特性指标体系研究——风电出力特性指标体系被引量：19
2016年
由于风电出力具有明显的不确定性,依靠现有的风电特性指标,无法确定风电出力曲线的基本形状,一定程度上限制了风电特性指标在电网运行中的实际应用。引入了指标体系的时段属性概念,提出面向系统运行的风电出力特性指标体系。其中,指标"全日平均出力"表征了全天风电出力水平,指标"峰谷时段风电出力中位数差"表征了风电出力对系统调节能力的影响。指标"峰时段风电最小出力"表征了峰荷时段风电对电网运行的最小支撑,指标"谷时段风电最大出力"表征了谷荷时段风电对电网运行的最大挑战。以某地区5个风电场为例,计算了所提评价体系的各类指标,对历史风电出力曲线进行分类并形成多条典型风电出力曲线。计算结果说明了所提指标体系计算方便,物理意义直观,有助于开展系统运行的实际工作和相关研究。
王建学张耀万筱钟张小奇
关键词：风电指标体系
基于纵向联邦学习的短期风电功率协同预测方法
2023年
由于风力资源具有时空相关性,使用邻近场站的相关数据可以提高待预测场站的预测精度。然而不同场站通常分属不同发电集团,由于商业竞争和数据安全考量,彼此难以获得对方的隐私数据。针对上述问题,首先,提出了基于改进k近邻算法的岭回归预测模型;然后,在纵向联邦学习的机制下,采用同步梯度下降算法对所提预测模型进行迭代求解;利用梯度向量可拆分计算的特点,推导了风电预测模型的分布式训练过程和分布式预测过程,将原本的大规模预测问题分解为大量的小规模子问题,且每个子问题由相应的风电场站在本地进行计算。在保证各参与方数据隐私安全的基础上,可以有效利用邻近场站的数据信息,从而提高风电功率预测精度。最后,以实际算例验证了所提方法的有效性。
赵寒亭张耀霍巍王建学吴峰张衡
关键词：风电预测岭回归K近邻算法梯度下降
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