全桥MMC型融冰装置充电启动策略研究

本文针对MMC型直流融冰装置提出了一种新的充电启动策略,以减小装置启动时的冲击电流.通过对启动过程中子模块充电各阶段进行分析,研究了子模块直流电容电压和启动电流的相互关系,得出无冲击电流的子模块电容电压的最小值.提出了一种启动冲击电流小、安全可靠的启动策略.对这种启动策略进行了理论分析,推导了启动过程的解析公式,得出了理论最大充电功率,在减小冲击电流的情况下,启动时间最短.并在一台全桥MMC型融冰装置上实施.实验效果与之前通用启动策略仿真数据相比,大大减小了的MMC装置启动充电过程中的冲击电流的幅值,提高了设备运行的可靠性,验证了该启动控制策略的优越性.该技术对MMC柔性直流输电的启动策略也具有参考价值.     

基于机器学习的高铁站评价模型

高铁站的选址一直处于矛盾之中,政府既要减少高铁站对民众生活的影响,又要考虑拆迁成本,如何让高铁站的选址更加科学成为一个需要深思熟虑的问题。为此,运用线性回归分析法、灰色预测法建立了经济贡献率模型,得到高铁站对该市的经济贡献率;以辽宁省已建成的高铁相关数据为基础,从建设投入、施工耗时、换乘方便度、经济贡献等角度进行考虑,提出了一种基于主成分分析法的高铁站选址评价模型,并运用评价模型对辽宁省3个高铁站选址进行实例分析。结果表明,沈阳北站选址较为成功,客流量、距市中心距离是影响高铁开发的重要因素。     

模块化多电平换流器型多端高压直流输电控制参数优化方法

针对模块化多电平换流器型多端直流(MMC-MTDC)输电系统的稳定性受不同换流站控制系统之间相互作用的影响,不恰当的控制参数可能会降低MMC-MTDC系统的稳定裕度问题,提出一种MMC-MTDC控制参数的优化方法以提升系统的稳定裕度。首先,建立包括MMC主回路、控制系统、交流系统与直流系统的MMC-MTDC小信号模型。其次,建立以特征值为目标函数的控制参数优化问题,并提出一种基于参数灵敏度的控制参数优化算法。在优化过程中,采用回溯直线搜索(BLS)计算每次迭代的搜索步长。最后,在一个三端MMC-MTDC系统中应用所提出的控制参数优化方法进行稳定性分析与时域仿真,并与粒子群算法进行比较。结果表明所提出的MMC-MTDC控制参数优化方法能够有效提升系统的稳定裕度,且在优化结果与优化效率具有一定的优越性。     

模块化多电平换流器三相桥臂电抗器有限元仿真分析

在模块化多电平换流器(MMC)运行过程中,由于每相桥臂上电容电压不相等,极易出现桥臂电压不平衡现象,伴随着桥臂中直流分量出现三相不相等情况,极易导致三相电抗器中其中一相偏磁过大,造成三相桥臂中电流不平衡,内部出现零序环流,该环流进入直流侧加剧直流侧电压、电流及功率的波动.利用有限元仿真软件搭建MMC解耦后的直流侧等效电路,针对三相铁芯桥臂电抗器输入和输出特性进行电磁场瞬态仿真,通过在磁芯上引入非线性B-H曲线效果,计算了电磁场空间分布和磁饱和效应等,分析在MMC三相桥臂中直流分量分布不同工况下对各相电感量及直流侧电流波动特性的影响,为MMC三相桥臂电抗器的设计及选择提供了参考.     

高压直流输电线路送端LCC换流站交流侧故障特性分析

针对电网换相换流器-模块化多电平换流器(line commutated converter-modular multilevel converter,LCC-MMC)的混合直流输电系统的可靠性,对换流站故障特性进行了分析,尤其是弱交流电网环境下的LCC换流站在交流侧发生故障时的特性分析.首先对交流侧对称故障及不对称故障的暂态特性进行了分析,同时研究了交流系统故障对直流输电系统换相失败的影响机理;最后,基于PSCAD/EMTDC平台搭建仿真模型,对系统暂态特性进行了仿真验证.仿真结果表明:交流侧发生对称故障时,母线电压瞬间跌至0,失去对换流站的电压支撑导致LCC换相失败;发生单相故障时,故障相电压瞬间跌至0,由于三相不对称导致换相失败和产生倍频分量等问题.     

基于区域特征信息的相似区域应急物资储备规划

为了提高目标区域应急物资储备规划的有效性,提出基于区域特征信息的相似区域应急物资储备规划方法.根据历史案例情报,建立重大突发事件的"区域—特征信息"矩阵,挖掘历史突发事件发生区域的相似区域,作为可能发生该突发事件的目标区域;对历史突发事件情景中应急物资需求情况进行挖掘,生成相似区域应急物资储备候选子方案;估算候选应急物资储备子方案的组合应用效果,以估算成本、估算到位时间和估算覆盖范围为子目标,对候选子方案的组合方式进行多目标优化,从而确定目标区域所有物资的整体最优储备点和储备量,生成最终储备方案.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

配网居民用户侧应急抢修资源多目标选址研究

配网居民用户侧应急抢修主要针对10 kV以下的居民用户故障,其抢修处理量大、到达时间要求短.现有的应急抢修存在问题:未考虑不同地区的差异性及不确定性进行布置;抢修资源选址模型单一.在此背景下,考虑不同目标对资源配置的影响,建立配电网应急抢修资源多目标选址模型.模型中根据故障工单及天气、路况等数据构建距离、成本目标函数,同时设置覆盖面积、到达距离约束.采用基于Pareto支配的多目标粒子群算法进行优化求解,通过基于信息熵的序数偏好法得到最终优化方案.最后,通过算例验证所述模型的可行性.     

基于遗传算法的快递物流配送中心选址

以快递物流配送中心选址问题为研究对象,结合其选址特点构建了含有固定投资成本、管理成本、 运输成本等诸多成本要素的目标函数,建立了基于遗传算法的选址模型,并利用改进后的求解策略或方法对 算法模型进行求解,有效提高了算法模型的求解效率和求解质量。实例研究中,将 Matlab2017a 数学仿真编 程软件与算法模型相结合,对算例进行求解,验证了遗传算法模型在选址问题研究中的有效性和实用性。