向家坝-上海特高压直流输电工程直流回路的谐振研究

通过对换流阀、平波电抗器、直流滤波器(DCF)、输电线路等直流输电系统关键组成部分的研究, 建立了计算UHVDC 系统阻抗频率曲线所需要的模型。计算采用PSCAD/EMTDC 模拟, 换流阀、平波电抗器、DCF采用集总参数模型, 输电线路采用扩展Bergeron 分布参数模型。利用此方法, 完成了向家坝—上海特高压直流输电工程的阻抗- 频率特性曲线的计算, 并给出了长距离特高压直流输电工程发生直流谐振的解决方案。     

UHVDC多信号直流调制提高系统暂态稳定性的研究

特高压直流输电(UHVDC)输电容量大、控制灵活迅速,在我国"西电东送"战略中扮演了重要角色。在传统的直流调制基础上提出了多种信号综合调制的方法,并采用极点配置法整定控制器参数。通过PSCAD/EMTDC软件对锦屏-苏南特高压接入江苏电网进行了仿真研究,结果表明,多信号直流调制能进一步有效提高交流系统的暂态稳定性,取得较好的控制效果。     

双侧频率调制改善特高压直流输电系统暂态稳定性研究

"十二五"期间国家电网公司将相继建成投产的3回特高压直流输电工程具有直流送电容量大、投产时间相对较为集中、送受端换流站群间电气距离相对较近的特点.研究在其中1回特高压直流输电系统直流故障双极闭锁时,为减少送端水电站群切机数量,如何充分利用另2回正常运行特高压直流输电系统的直流双侧频率功率调制功能,以改善整个交直流系统暂态稳定性.仿真结果也表明:利用协调一致的直流系统的双侧频率调制可以更好地改善送端交直流系统的暂态稳定性.     

基于小波变换的高压直流输电线路暂态电压行波保护

详细研究了高压直流输电线路发生故障后暂态电压行波的能量分布特征,利用小波变换对暂态电压进行多尺度分析,并使用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC对直流线路在区外和区内故障、故障性雷击和非故障性雷击等几种典型故障下,直流线路暂态电压在各个小波分解尺度下的能量分布进行了仿真计算。计算结果表明,当直流线路发生不同类型故障时,其暂态电压的低频与高频能量的比值有较大差异。根据这些特征,构成了一种新的高压直流线路行波保护判据。     

云广特高压直流输电负极运行换相失败及控制研究

总结直流输电换相失败的判断标准,研究防止继发性换相失败的控制措施.以云广±800 kV特高压直流输电负极运行为研究对象,利用输电系统实际参数在PSCAD/EMTDC上建立仿真模型,仿真结果表明:减小变压器变比,逆变器不发生换相失败,当增大变比到3.52时,逆变器发生换相失败;三相对称接地短路故障时换相失败对于故障合闸角没有敏感性,两相短路和单相接地短路在故障合闸角为90°和270°时最容易引发逆变器换相失败;接地电阻的大小和故障持续时间对换相失败影响很大.     

基于行波固有频率的特高压直流输电线路纵联保护方法

故障后行波在故障点与线路终端间来回反射,形成的固有频率与故障距离有明确的数学关系。特高压直流(Ultra High Voltage Direct Current, UHVDC)输电线路的边界由平波电抗器和直流滤波器构成,与交流线路相比,线路故障后形成的行波固有频率更加清晰。基于此,提出了一种利用线路两端固有频率主成分特征的特高压直流输电线路纵联保护方案。根据电流变化率构造故障启动判据;用MUSIC方法对故障后的暂态电流数据进行频谱分析,利用区内外故障时线路两端固有频率特征差异构造保护判据;利用原始行波信号和解耦后行波信号提取的固有频率主成分构造选极判据,形成完整的基于行波固有频率的特高压直流输电线路纵联保护方案。在PSCAD/EMTDC中建立特高压直流输电系统模型,并在不同故障工况下对该保护方案的适应性进行仿真。大量仿真结果表明,该保护方法在不同故障工况下均能可靠、快速动作,具有较好的适应性和实用价值。     

云广特高压直流输电动态特性分析

南方电网交流系统与直流系统之间的互相影响及对整个电网安全稳定的影响是一个值得关注的问题。采用国际大电网会议（CIGRE）提出的高压直流输电系统的标准模型,建立云广±800 kV直流输电模型,采用电磁暂态仿真软件PSCAD/EMTDC对云广特高压直流工程进行了仿真试验。结果显示,在整流侧母线故障、逆变侧母线故障和直流线路故障时,直流电流、母线电压和有功功率等电气量均能在故障切除后约0.2 s逐渐达到稳定。     

含风电场的多直流送出电网电磁暂态仿真建模

为准确分析含风电场的多直流送出的新型电网继电保护和谐波特性问题,针对宁夏电网宁东-浙江特高压直流输电投运后的2016年冬大运行方式,给出了基于PSCAD/EMTDC建立其电磁暂态仿真模型的方法。根据宁夏电网的特点,将仿真模型进行模块划分和接口定义,将整个电网划分为交流电网、风力发电和直流输电三大独立模块,定义了各模块之间的接口。分别对三大模块进行详细建模,给出了交流电网建模的分层分块原则。通过模块之间的接口将模块连接,构成宁夏电网全网的电磁暂态仿真模型。将仿真模型的稳态运行以及短路电流仿真结果与PSASP的计算结果比较,验证了模型的正确性。仿真结果表明,电磁暂态仿真模型能详细分析风电场和多回直流输电系统的暂态响应特性,能准确反映含风电场的多直流送出电网运行特性和故障特性,对研究该类型新型电网的继电保护和谐波传递问题具有重要意义。     

直流输电系统典型暂态响应特性分析

基于PSCAD/EMTDC仿真程序研究了CIGRE直流输电标准测试系统在各种故障下的典型响应特性,包括整流侧交流系统发生三相故障、逆变侧交流系统发生三相故障和单相故障,以及直流线路发生短路故障时直流输电系统及其控制器的响应特性.特别研究了交流系统故障时直流输电系统的换相失败及其恢复过程,同时研究了直流线路短路时直流输电控制器的动作特性和直流线路的过电流水平.     

特高压直流输电接入江西电网动态电压稳定分析

以特高压直流输电线路接入江西电网为背景,基于江西电网规划数据,采用BPA作为分析软件,对江西省电网的动态电压稳定性进行分析.结合稳定曲线分析工具,依据动态电压稳定判据进行仿真计算,结果表明:江西电网系统内所有500kV(除赣高安、赣芦洲、赣新余外)及其以上电压等级交流线路发生三相短路故障,江西电网无需采取任何措施,江西省内枢纽母线动态电压稳定;赣高安、赣芦洲、赣新余分别发生三相短路故障后会引起赣换流母线电压失稳,采用直流功率调制措施后失稳现象消失;直流系统发生闭锁故障后,赣换流母线电压偏高,采取切除无功补偿措施,母线电压恢复正常.     

基于GPS同步量测量的模糊神经网络用于暂态稳定预测研究

利用GPS同步时钟获得系统各机组的功角或系统内最大摇摆角 ,然后通过模糊神经网络进行暂态稳定性预测 ,充分利用了模糊系统和神经网络的优点 ,一方面考虑了专家的经验 ,另一方面又通过样本集进行学习 ,能自动提取模糊规则、优化隶属函数等 ,因此具有较高的模式分类正确率和函数逼近精度。对 6机 2 2节点的算例表明 ,所提方法是有效的。     

基于模糊神经网络的VSC-HVDC系统控制器的研究

对同步旋转坐标系下的VSC-HVDC系统的控制策略进行研究,针对传统的PI控制在大扰动下难以精确控制的缺陷,设计了一种新的控制方案及控制器。采用双环控制,其中内环电流控制器采用PI控制,而外环控制器采用模糊控制与人工神经网络相结合的控制策略,并采用遗传算法优化模糊神经网络的连接权值和隶属度函数。整流侧有功功率跌落、三相短路等情况下的仿真结果表明,此种控制方法在大扰动下的动态稳定性明显优于传统PI控制。     

基于模糊RBF神经网络自学习的不确定机器人模糊自适应控制

针对机器人系统的不确定、非线性特点，设计了模糊RBF神经网络控制器学习机器人系统的不确定性上界，并利用模糊推理机产生的分目标学习误差进行训练，避免了采用系统直接输出反馈误差进行训练所存在的权值饱和与过调整问题。此外，在反馈回路还设计了固定比例增益控制器FC，起着监督的作用，对系统实施渐近稳定的控制。仿真结果表明这种控制方案实现了对机器人系统的高精度控制。     

酒泉—湖南特高压直流对湖南电网稳控策略的影响研究

为了研究酒泉—湖南特高压直流对湖南电网稳控策略的影响,首先梳理了湖南电网现有的稳控策略,然后分析了特高压直流双极闭锁的受端稳控策略和受端换流站交流出线严重故障的稳控策略。从切负荷执行站的选择方式指出特高压直流受端稳控策略可能影响现有鄂湘联络线稳控策略。从特高压直流带来的潮流变化指出现有湘中内部断面稳控策略将失效,并提出切负荷与直流功率紧急控制协调配合的措施以应对受端电网交流线路严重故障。研究结果为酒泉—湖南特高压直流的受端稳控策略配置和湖南电网现有稳控策略调整提供了技术依据。     

基于神经网络的模糊控制在变电站综合控制中的应用

针对目前变电站电压 无功综合控制存在的不足 ,将基于神经网络的模糊控制应用于传统的系统分区 ,充分利用模糊控制与神经网络的各自优势 ,进行基于模糊无功边界的综合控制 ,有效减少了有载分接头调节次数 ,提高了系统的调节性能和电压质量。     

基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法

为了更好地实现电力系统暂态稳定预防控制,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的电力系统暂态稳定预防控制方法。通过CNN模型输出变量灵敏度选择控制发电机并确定控制量,然后采用CNN和时域仿真相结合的暂态稳定评估方法进行控制方案校核,得到使系统在预想故障下稳定的控制方案。采用某省级电网算例进行预防控制效果验证。结果表明,采用所提出的预防控制方法,可以找到使系统恢复稳定的预防控制策略。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的交流伺服系统

将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络,并将之用于交流伺服系统的控制中     

同步调相机对分层接入特高压直流输电系统的暂态过电压抑制作用研究

目前已有特高压直流工程采用分层接入方式,同时随着新能源发电占比的提高,送端电网面临着暂态过电压的问题,同步调相机可以抑制过电压,有必要深入研究同步调相机对分层接入特高压直流输电系统暂态过电压的抑制效果。建立了含同步调相机的分层接入特高压直流输电系统模型,理论分析了同步调相机对暂态过电压的抑制机理,针对降功率运行、双极运行双极闭锁、双极运行单极闭锁和高低端换流器同时换相失败4种不同工况,研究了不同台数同步调相机对暂态过电压的作用效果,最后提出了基于暂态过电压的短路比增量指标,定量评估了同步调相机对暂态过电压的作用效果。结果表明所提指标可有效定量评估同步调相机抑制暂态过电压的作用效果,当分层接入特高压直流输电系统整流侧交流系统短路比在3~8变化,投入1台同步调相机后整流侧交流系统基于暂态过电压的短路比增量为0.106~0.396,投入2台同步调相机后基于暂态过电压的短路比增量为0.251~0.788,因此,投入同步调相机可等效提高交流系统短路比,有效抑制送端暂态过电压。     

A new power system transient stability assessment method based on Type-2 fuzzy neural network estimation

Transient stability assessment (TSA) of large power systems by the conventional method is a time consuming task. For each disturbance many nonlinear equations should be solved that makes the problem too complex and will lead to delayed decisions in providing the necessary control signals for controlling the system. Nowadays new methods which are devise artificial intelligence techniques are frequently used for TSA problem instead of traditional methods. Unfortunately these methods are suffering from uncertainty in input measurements. Therefore, there is a necessity to develop a reliable and fast online TSA to analyze the stability status of power systems when exposed to credible disturbances. We propose a direct method based on Type-2 fuzzy neural network for TSA problem. The Type-2 fuzzy logic can properly handle the uncertainty which is exist in the measurement of power system parameters. On the other hand a multilayer perceptron (MLP) neural network (NN) has expert knowledge and learning capability. The proposed hybrid method combines both of these capabilities to achieve an accurate estimation of critical clearing time (CCT). The CCT is an index of TSA in power systems. The Type-2 fuzzy NN is trained by fast resilient back-propagation algorithm. Also, in order to the proposed approach become scalable in a large power system, a NN based sensitivity analysis method is employed to select more effective input data. Moreover, In order to verify the performance of the proposed Type-2 fuzzy NN based method, it has been compared with a MLP NN method. Both of the methods are applied to the IEEE standard New England 10-machine 39-bus test system. The simulation results show the effectiveness of the proposed method in compare to the frequently used MLP NN based method in terms of accuracy and computational cost of CCT estimation for sample fault scenarios.