制定合理的风光储联合发电系统协调运行策略可以提高新能源电力企业的运行经济性。提出一种变权重系数和关联规则挖掘混合算法(Variable Weight Coefficients and Association Rules,VWC-AR),对风光储联合发电系统协调运行策略进行优化。以历史运行数据为基础,挖掘全工况下最优机组组合以及单台机组在全工况下的综合性能指标值,得到工况条件到最优机组组合之间的推理规则集。根据具体的调度需求和工况环境,利用均衡函数的变权综合模式,计算潜在目标机组组态模式的变权重系数,结合既有的综合性能评估方法,动态切换最优组态模式,从而建立一套客观、实时、准确的协调运行策略,优化系统运行成本。通过算例证明,该算法能够充分利用风光互补特性,延长蓄电池使用寿命,提高系统经济效益。
随着广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)的迅速发展,目前其数据主站的单站相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)的海量接入带来了一些规模化后的相关效率问题。主站实时数据通过层次化结构等方法在宏观上缓解了大量数据点的寻址效率问题,但在微观局部上当某一层次具有大量平行数据点时(如在含大量设备的站点或距离较长的线路上)的寻址时间飙升问题突出。本文对这种情况下的寻址操作提出了一种基于改进的红黑树数据结构组织和查询数据点的寻址算法RBA(Red-Black Tree Addressing Algrithm),并论证了其在此情况下的可行性以及对数据更新和搜索操作时间的大幅优化效果。实验和实际工程应用数据表明,RBA算法使平行节点搜索寻址效率大幅度提高,基本解决了WAMS系统在大量同层数据点下寻址时间过于滞后引起的同步周期速率延迟等问题。
