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[IEEE 2019年第21届透明光学网络国际会议(ICTON) - 法国昂热(2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光学网络国际会议(ICTON) - 周期性驱动下耦合光子波导中的拓扑边缘态

DOI:10.1109/icton.2019.8840297 出版年份:2019 更新时间:2025-09-23 15:19:57
摘要: 动态资产评级(DAR)是可用于促进低碳电网运行的多项技术之一。先前研究主要从资产角度探讨该技术。本文则从电网角度出发,提出动态电网评级(DNR)方法。通过分析英国中部米尔顿凯恩斯试验区域的实际负荷与气象数据,对比评估了适用于DAR的现有模型。随后采用最适配模型开展电网案例研究,探究相较于静态评级方式,不同电网资产(变压器、架空线路及电缆)采用动态评级的潜在增益效益。这将帮助电网运营商了解含全量资产的11千伏电网实施DNR的潜在收益,并明确各季节的受限资产。
作者: Jin Yang,Xuefeng Bai,Dani Strickland,Lee Jenkins,Andrew M. Cross
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研究概述 实验方案 设备清单

调查不同网络资产(变压器、架空线路和电缆)在动态评级与静态评级相比下的潜在增益,并向网络运营商通报11千伏网络上动态额定值(DNR)的潜在收益。

动态评级在冬季月份的网络负载方面为网络运营商带来明显收益,但在炎热晴朗的日子里可能低于静态评级。没有必要监控网络内的每一项资产,通过谨慎使用建模方法可以确定需要重点监控那些造成最大限制的资产。

该研究的局限性在于缺乏风向测量数据,且采用典型工业值作为配电变压器模型参数,这为计算结果增添了不确定性。

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