中央空调紧急控制应对受端电网直流闭锁故障研究

介绍中央空调的基本工作原理,提出中央空调主机、冷冻水进出水温度变化、风机盘管冷冻水与末端房间热量交换、室内平均温度变化以及处于开状态末端房间占比的数学模型;提出中央空调主机断电直切和柔性恢复的紧急控制策略,并分别探讨中央空调紧急控制在受端电网高压直流闭锁后响应稳控以及低频/低压切负荷信号的可行性;通过算例仿真中央空调的紧急控制特性,并模拟山东电网直流闭锁情况下中央空调参与紧急控制,当中央空调占总负荷的1%时,可提升频率0.04Hz,验证了中央空调紧急控制应对大受端电网直流闭锁故障的可行性。     

适应于多场景频率特性的低频减载优化方法

分析电力系统解列对频率特性及低频减载方案的影响,通过实际区域电力系统的仿真计算,表明现有低频减载方案不适应于系统解列后频率特性的变化,会导致负荷过切。针对各种运行方式下严重故障导致系统解列的有限个场景,提出考虑多场景频率特性的低频减载多目标优化问题,以每轮负荷切除比例为优化变量,建立以平均频率偏差以及切负荷量最小为目标函数、以每轮切负荷量和系统动态频率约束为约束条件的优化模型,并采用NSGA-Ⅱ优化算法求解。实际区域电网算例表明优化后的低频减载方案能使系统具有更好的频率稳定性,并减少切负荷量。     

基于佳点集-量子粒子群算法的交直流系统无功优化方法研究

随着高压直流输电工程和区域电网互联建设的不断推进,交直流互联电网的规模越来越大,其对电网的无功平衡也提出了新的要求。提出一种基于佳点集量子粒子群的交直流系统无功优化方法。该方法建立交直流系统及其潮流计算模型;以系统网损为目标函数,建立交直流输电无功优化模型,并考虑系统节点电压以及发电机无功出现越界的情况;通过引入佳点集并对量子粒子群算法进行改进,给出了使用佳点集量子粒子群优化算法的求解步骤。通过采用IEEE30节点算例进行验证,并与量子粒子群算法比较,结果表明:该文方法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,优化性能也有较明显的提高。     

华东电网频率紧急协调控制系统通过出厂验收

正国电南瑞科技股份有限公司安全稳定控制分公司承担的华东电网频率紧急协调控制系统淮安协控子站通过出厂验收。该系统的主要功能是监测各回直流、所有抽蓄机组及大量可控负荷的实时运行状态,当直流故障闭锁或功率紧急速降导致电网出现大功率缺额时,进行多直流功率紧急提升、抽蓄切泵、快速切除可中断负荷等控制措施,尽可能避免第三道防线的     

基于蚁群优化算法的电网频率动态防御策略研究

动态防御策略是电力系统抑制频率下降、维持系统频率稳定的有效方法,蚁群算法所具有的分布式组织模型为解决复杂组合优化问题提供了很好的思路。分析了在同时考虑负荷重要性及区域负荷对频率的灵敏性等因素的情况下,以切负荷量最小及系统频率偏移最小为目标函数,建立频率动态防御策略优化模型,并运用蚁群算法求取最优故障频率防御策略。最后,以东北电网为例进行建模和仿真分析,验证了所提出的低频减载优化方法的有效性和正确性。     

电动汽车协调充放电对电网的影响

分析了电动汽车接入电网后的影响,建立了电动汽车参与电网负荷调节的模型,采用粒子群算法进行优化求解,通过IEEE14节点网络仿真,验证了电动汽车协调充放电对电网负荷曲线和电压稳定的作用.     

基于改进粒子群算法的交直流系统低压切负荷优化控制策略

高压直流输电技术的发展推进了大规模、远距离电力系统互联,但也带来了电压稳定控制的挑战。提出一种基于改进粒子群算法的交直流系统低压切负荷搜索方法。首先,修正交直流系统潮流计算模型;其次,针对戴维南等值参数漂移问题改进模型,建立电压稳定裕度指标;为满足切负荷的快速性要求,采用灵敏度选取交直流系统切负荷点集;然后,建立交直流系统低压切负荷模型,以最小控制成本为目标,并给出算法的优化步骤;最后,基于IEEE 30节点系统进行验证,仿真结果表明:该方法能有效提高交直流系统电压稳定性。     

基于柔性负荷和建筑多能源系统的电网峰谷调节算法

针对建筑能源系统负荷多样，导致电网波动和负荷峰谷差日益增大的问题，提出了一种基于柔性负荷与建筑多能源系统的电网峰谷调剂算法，以实现多能源系统联合参与的电网峰谷调节.该算法通过构建储能设备和空调系统的功率模型，来建立多能源系统负荷与功率优化的电网峰谷调节目标函数.同时，针对电网峰谷调节的特点提出了一种改进的粒子群优化算法，以求解该目标函数实现电网的峰谷调节.仿真分析与实验结果表明，所提出的方法优于单纯使用储能设备和空调系统的电网峰谷调节方法，能够显著提高负荷的平滑度与能源利用率.     

基于广域实时共享的低频减载最优化方法研究

针对电力系统控制系统广域协调控制保护的问题,采用广域实时共享的低频减载的方法进行分层分布配置。在智能电网中,由分层分布式配置完成区域低频减载控制中心及其附属控制子站的低频减载。优化广域低频减载的结构实现负荷减载容量的智能分配,并构建主站低频减载实时控制模型。在优化后的模型中引入单位负荷切除因子,单位负荷切除因子采用定量表征不同切负荷节点的负荷特征信息,以此产生对应的切负荷动作。最后研究在多约束条件下最优化综合模型的求解算法,并仿真分析该模型在4种故障场景下的减载效果。     

考虑负荷时变性的配电网故障抢修恢复策略

针对未考虑负荷时变性求取的配电网故障抢修和恢复策略不准确的问题,该文在考虑负荷时变性和故障抢修恢复持续时间较长的基础上,对配电网多故障抢修顺序和故障恢复后网架重构优化问题进行研究。在故障抢修恢复阶段,以故障抢修完恢复负荷价值最大为目标;在故障恢复后网架重构阶段,以电压偏移量和网络损耗加权和最小为目标,采用二进制粒子群算法来求解模型。通过抢修与恢复的交替、协同,循环往复求解,得到故障抢修顺序和对应恢复策略。以改进的IEEE69节点配电网系统进行仿真分析,结果表明:配电网故障抢修恢复应结合故障发生后负荷实际需要求解目标值,进而确定抢修顺序;抢修故障恢复后,利用故障抢修完所处时段的负荷值来网络重构优化,更符合实际、更准确。     

异步电网并行协调恢复策略的优化制定方法

针对异步电网发生全网大停电后的恢复问题,提出一种并行协调恢复策略的优化制定方法。采用串并行思想,通过高压直流协调送、受端电网,并最终实现全网恢复。基于各交流子网的送、受端角色定位,分析各换流站的电源、负荷特性。建立异步电网并行协调恢复的优化模型,重点研究直流与送、受端电网的协调恢复过程。采用多种群遗传算法求解,得到最优恢复方案并确定直流的最佳启动时机。基于IEEE 39节点系统构建异步电网算例,对所提方法进行验证。结果表明,该优化方法具有可行性,适用于异步电网恢复方案的制定。     

电力市场下含风电场电力系统动态无功成本优化研究

在电力市场逐步完善的背景下,为无功调压设备制定计价原则,可以平衡发电企业和供电公司的利益并降低无功补偿成本。首先考虑双馈风机与同步电机的P-Q特性建立发电机无功计价模型,提出了一种在风速波动下的双馈风机无功分段计价策略,建立了以发电机无功成本、离散变量动作折旧价格、有功网损折合成本和节点电压总偏差为目标函数的动态无功优化模型。采用改进杂交粒子群算法对所建立动态无功优化模型进行求解,提高了全局寻优能力和收敛速度。最后以IEEE30节点为例,用MATLAB软件进行了仿真分析,验证了所提出的模型、策略和算法的有效性。     

基于GA的电力系统多目标模糊无功优化

针对传统无功优化的目标单一性,建立了以有功网络损耗和节点电压偏差均最小为目标的无功优化模型,采用模糊数学将不同量纲目标进行归一化,并转化为单目标模糊规划模型.鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法搜索全局最优解.对某21节点系统进行了多目标无功优化分析,验证了该模型的可行性和优越性.     

Multi-objective coordination optimal model for new power intelligence center based on hybrid algorithm

In order to resolve the coordination and optimization of the power network planning effectively, on the basis of introducing the concept of power intelligence center (PIC), the key factor power flow, line investment and load that impact generation sector, transmission sector and dispatching center in PIC were analyzed and a multi-objective coordination optimal model for new power intelligence center (NPIC) was established. To ensure the reliability and coordination of power grid and reduce investment cost, two aspects were optimized. The evolutionary algorithm was introduced to solve optimal power flow problem and the fitness function was improved to ensure the minimum cost of power generation. The gray particle swarm optimization (GPSO) algorithm was used to forecast load accurately, which can ensure the network with high reliability. On this basis, the multi-objective coordination optimal model which was more practical and in line with the need of the electricity market was proposed, then the coordination model was effectively solved through the improved particle swarm optimization algorithm, and the corresponding algorithm was obtained. The optimization of IEEE30 node system shows that the evolutionary algorithm can effectively solve the problem of optimal power flow. The average load forecasting of GPSO is 26.97 MW, which has an error of 0.34 MW compared with the actual load. The algorithm has higher forecasting accuracy. The multi-objective coordination optimal model for NPIC can effectively process the coordination and optimization problem of power network. Foundation item: Project (70671039) supported by the National Natural Science Foundation of China     

基于短期负荷预测的配网无功优化控制的应用

在短期负荷预测的基础上,利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题,得到的优化结栗为各个变电站VQC的合理限值。该方法将全局优化、集中控制与分散控制的优点结合起来,克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端,提高了系统电压的合格率、降低了系统的总线损,节电效益显著。     

基于遗传算法的电力系统无功优化

在总结常用的电力系统无功电压优化方法的基础上,建立了以网损、电压质量和无功潮流分布为目标函数的数学模型．然后对基本遗传算法进行了一些改进,并将改进的遗传算法应用到IEEE30节点系统进行验证．测试结果表明,改进的遗传算法有助于解决无功电压优化问题．     

基于改进模拟退火算法的配电网无功优化方法

采用改进的模拟退火优化算法对配电网进行无功优化计算,针对配电网无功优化问题建立优化计算的数学模型。以调节无功补偿容量、补偿点分布、变压器分接头位置为手段,实现无功优化目的。对实际配电网优化计算结果表明,该方法可有效降低系统网损,保证各节点电压稳定,提高电力系统运行的安全性和经济性。     

基于自适应的配电网分布式电源优化配置研究

针对分布式电源接入配电网引起的电压越限和电能质量下降等问题,提出了一种具备自适应特性的分布式电源优化配置方法. 建立了光伏、风电两种典型分布式电源的数学模型,分析其功率输出特性. 构建了同时考虑发电成本、环境成本、有功网损折算成本三项指标的分布式电源优化配置模型. 针对多目标函数和多约束条件的优化配置模型,应用自适应粒子群算法求解,实现学习因子和惯性权重自适应调整以提高算法的寻优性能,由此得到分布式电源的最佳接入位置和容量. 最后,以IEEE33节点配电系统为例进行仿真验证. 结果表明,自适应粒子群算法与传统粒子群算法和混沌粒子群算法相比,求解得到的优化配置方案可达到更好的供电可靠性和经济性要求.     

动态负荷对电力系统动态稳定性的影响研究

介绍了PSASP仿真软件中感应电动机的三阶模型,并用其暂态稳定计算模块,从时域仿真的角度分析了感应电动机比例和低压减载对电力系统动态稳定性的影响,比较了不同参数下低压减载对功角稳定和电压稳定的影响.通过对12节点多机系统的仿真,结果表明:感应电动机比例增加容易造成功角和电压失稳;低压减载有利于电压稳定,但容易造成功角曲线的大幅振荡;负荷的减载量和减载速度对电力系统的动态稳定性也有一定的影响.