基于GA-BP神经网络算法的输电线路舞动预警方法

针对传统BP神经网络初始权值和阈值随机产生、易陷于局部最优化、收敛速度慢以及隐含层的神经元数量不易确定等问题,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值空间进行遗传优化,获取最优权值矩阵和阈值矩阵,并由此进行误差反向前馈神经网络的训练学习,同时采用试错法,结合相关公式,缩小隐含层神经元数量范围,寻找最优神经元数量,建立GA-BP神经网络模型,对输电线路舞动的发生进行预警。通过对相关地区输电线路舞动历史数据进行了算例分析,对比其他机器学习算法的预测结果准确性,结果表明：改进的GA-BP神经网络能更准确有效地预测输电线路舞动的发生情况;为防止大规模舞动灾害提供有力了保障,进一步提高了电网抵御自然灾害的能力。     

西北电网风电与光伏紧急功率控制系统设计

我国已形成新能源基地集群通过特高压直流群外送格局,新能源消纳受直流送电能力和新能源并网功率约束。为提高新能源消纳能力,区别于传统的馈线刚性切除控制,首先分析了利用新能源(风电、光伏)逆变器的快速控制特性,将新能源功率控制纳入电网紧急控制的必要性。新能源功率控制可有效降低冲击,提高控制精细水平,实现有功和无功解耦控制能力。其次针对新能源设备控制、通信现状和有功、无功控制能力,研究将新能源纳入紧急控制的通信时延和可控功率实时感知的技术需求,设计了系统架构,研究了适用场景,并提出了具体的实现方法及相应的控制策略。最后基于实际电网,仿真验证了所提控制架构和控制方法的有效性,其能够有效提高直流送电能力和新能源并网功率。     

基于模糊控制的高占比风电系统自适应虚拟惯量及调频参数补偿策略研究

随着风电在电网中占比的大幅提高,传统同步发电机组占比减少,系统惯性降低,抵抗扰动故障风险能力下降.为提高高占比风电系统的频率稳定性,提出一种基于模糊控制的自适应虚拟惯量及调频参数补偿策略.首先分析扰动故障下不同风电占比对频率变化特性的影响,建立风机参与调频的数学模型以及高占比风电系统综合频率响应模型.其次针对风机定虚拟惯量控制在频率恢复过程中的不足,构建风机模糊自适应虚拟惯量及调频参数补偿方案.最后通过仿真算例验证风电虚拟惯量自适应模糊控制在提高系统频率稳定性方面的有效性.     

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

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。     

能量-调频市场风储多模式竞价策略

随着可再生能源的渗透率不断提高,风电与储能势必会参与调频服务.如何充分提升风电的调频性能并避免储能电池的老化是当前研究风储参与调频服务的热点之一.文中考虑了投标策略对于全网电压影响,提出了包含4种运营模式下风储实时竞价方案.该竞价方案不仅能够确保风储投标容量变化对各节点造成的电压波动处于安全范围内,而且充分利用风储互补...     

千万千瓦级风电基地集中接入条件下风机涉网特性对电网安全稳定运行的影响

中国第一个千万千瓦级酒泉风电基地已初具规模,首次实现了风电"分散接入分散消纳"向"集中接入规模外送"发展模式转化的历史性跨越,但风电因其有别于常规电源的涉网特性,不能满足电网恶劣工况下运行控制的需要,给电网带来了巨大的安全风险。结合西北电网酒泉风电基地的发展、运行现状,深入分析了目前大规模风电集中并网后电网存在的问题;提出了"多次穿越、零电压穿越、高电压穿越、暂态无功电压支持以及有功、无功优化控制方案"等适用于大规模风电集中并网的关键技术创新要求,以及相应提升风机涉网性能的建议措施,初步探讨了风电基地由"集中接入分散控制"向"集中接入集中控制"模式转变的运行控制思路。     

基于GA-BP神经网络算法的输电线路舞动预警方法

针对传统BP神经网络初始权值和阈值随机产生、易陷于局部最优化、收敛速度慢以及隐含层的神经元数量不易确定等问题,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值空间进行遗传优化,获取最优权值矩阵和阈值矩阵,并由此进行误差反向前馈神经网络的训练学习,同时采用试错法,结合相关公式,缩小隐含层神经元数量范围,寻找最优神经元数量,建立GA-BP神经网络模型,对输电线路舞动的发生进行预警。通过对相关地区输电线路舞动历史数据进行了算例分析,对比其他机器学习算法的预测结果准确性,结果表明：改进的GA-BP神经网络能更准确有效地预测输电线路舞动的发生情况;为防止大规模舞动灾害提供有力了保障,进一步提高了电网抵御自然灾害的能力。     

一种基于通道限制模型的风光互补算法及其应用

近几年风电、光伏爆发式发展,弃风弃光现象加剧。大型并网风光互补发电模式比单纯的风电、光伏输出功率更加稳定,而且能提高电力线路、变电站的利用效率。从解决弃风弃光问题的紧迫性入手,介绍了衡量新能源消纳能力的关键指标——"弃电率",进而提出了基于通道限制模型的风光互补算法,并以实例证明了该算法对减少新能源弃电的促进作用,最后就完善风光互补算法,减少弃风弃光提出了改进措施。     

直流机电暂态仿真建模及与电磁暂态仿真的对比

对直流输电的机电暂态仿真模型进行了深入研究。推导了适用于整流侧和逆变侧的换流器通用数学模型,分析了换相失败的判断方法,同时对逆变侧定关断角控制器的模拟方法进行了详细分析。在机电暂态仿真软件中搭建了含有直流输电详细模型的测试系统。为了深入分析直流输电机电暂态模型的精确度,以直流输电逆变侧不同程度的故障对比了机电暂态仿真结果与电磁暂态仿真结果。结果表明:机电暂态仿真计算是理想化的,它对换相失败临界点的判断与电磁暂态仿真存在偏差;在发生换相失败故障时,机电暂态模型响应曲线与电磁暂态模型基本一致,机电暂态模型的有效性得到了验证。     

促进新能源发展的西北电力调峰容量市场机制初探

西北地区是我国重要的可再生能源开发基地。伴随新能源开发规模的不断扩大,其区域内弃风、弃光问题也日益突出。目前形成普遍共识的是,系统调峰能力的不足是弃风、弃光问题不断恶化的关键性约束。现有调峰辅助服务市场已被验证难以满足新能源大规模发展对灵活调峰服务的需求,亟需建立电力调峰容量市场,解决灵活调节资源不足引发的弃风、弃光问题。从容量总需求的确定、容量价格形成机制及与主市场的关联关系等核心要素入手,对电力调峰容量市场设计方案进行了初步探讨,以期为后续我国西北区域灵活调节资源的发展机制设计提供必要的参考。