交流故障后MIDC系统的协调恢复策略

为了改善多馈入直流输电(MIDC)系统的恢复性能,提出了一种逆变侧低压限流单元(VDCOL)和熄弧角控制相结合的协调恢复控制策略.该策略首先优化各回直流子系统的熄弧角控制增益:稳态期间取较小值,暂态期间取较大值,使得改进后的熄弧角控制具有一定的自适应性,以减少逆变侧发生后续换相失败的几率.在此基础上再改进和优化各回直流子系统逆变侧的VDCOL控制:在原有VDCOL后增加延时环节和最小选择单元,并对延时环节的时间常数进行优化,使得改进后的VDCOL控制仅在故障恢复期间对电流指令进行渐变的延时,以消除暂态过程中各直流输电子系统间不良的相互作用.通过对南方电网的算例分析验证了该协调恢复策略的正确性和有效性.     

含分布式电源配电网电压暂降仿真研究

随着大量分布式电源(DG)接入配电网,电压暂降现象将变得更为复杂。基于某地区电网实际网络构架,利用EMTDC/PSCAD建立了含分布式电源的配电网电压暂降分析模型,进行了典型算例仿真研究。仿真结果表明:逆变器型DG的接入能够在一定程度上抑制配电网电压暂降幅度和持续时间;同时,DG的控制策略、接入位置和出力都会对电压暂降产生一定的影响。     

基于正交小波神经网络的广域紧急直流功率支援在线预测

鉴于BP神经网络较易陷入局部极小点且收敛速度慢、RBF神经网络因其激励函数是冗余的非正交基故其逼近函数的表达式并不唯一等缺点,构造以Harr正交小波尺度函数为激励函数的神经网络并提出其相应的权值训练新方法,将该正交小波神经网络应用于实现对云广特高压直流和贵广Ⅱ直流的在线紧急直流功率支援在线协调预测控制.仿真结果表明:正交小波神经网络采用正交尺度函数作为激励函数,能保证网络逼近的唯一性,且训练算法简单、收敛迅速;正交小波神经网络能映射聚合成的特征输入数据,准确给出紧急直流功率支援控制量,具有较高的可靠性和准确性.     

负荷特性对特高压紧急直流功率支援的影响

采用互补群能量壁垒/扩展等面积准则分析多机系统中特高压直流紧急直流功率支援（EDCPS）提高暂态稳定性的机理，研究了大扰动下恒阻抗 — 恒电流 — 恒功率（ZIP）静态负荷模型、感应电动机（IM）负荷模型对特高压EDCPS效果的影响，深入分析了送、受端网区ZIP静态负荷模型中不同比例的恒功率有功负荷、恒电流有功负荷、恒阻抗有功负荷及其不同比例感应电动机动态负荷对特高压EDCPS策略的影响。研究表明，大扰动下IM比ZIP负荷吸收更多有功。送、受端IM负荷对大扰动后EDCPS下的功角稳定性影响是相反的，送端改善其支援效果而受端则恶化其效果;至于全网采用综合模型后相对于ZIP模型对功角的影响，要衡量送、受端网区负荷量的大小，若送端负荷小于受端负荷则恶化支援下的功角稳定性，需适当增大直流提升量或适时提前投入功率支援。     

中压配电网近邻交互式分布式拓扑辨识算法

分布式决策的智能保护控制是应对分布式电源广泛接入后中压配电网灵活性和安全性挑战的前瞻性技术。实现智能分布式决策的前提是每个智能终端均能快速跟踪和辨识所在线路的拓扑连接关系及其变化。本文基于此需求，提出了一种基于对等通信且具有高容错性的分布式拓扑辨识算法。配置在环网节点的智能终端无需已知馈线组拓扑结构，仅依靠本地量测及与近邻终端的信息交互，通过规则判断的方式，就能实现对馈线组完整拓扑和开环方式的动态跟踪和辨识，减少了算法对终端的配置要求。算例表明，该方法合理有效，并且通过结合本地量测互校核和对侧连通性预判修正，显著提高了拓扑辨识对量测错误的容错能力。