基于行波模态分解的特高压直流输电线路双端行波测距方法

基于晶闸管换流器的特高压直流输电系统(ultra-high voltage direct current based on line commutated converter, LCC-UHVDC)的故障定位算法对智能电网的安全稳定运行起着重要作用。针对长距离特高压直流输电系统故障测距方法精准度低、快速性差的问题,提出了一种基于变分模态分解法(variational mode decomposition, VMD)和Teager能量算子(Teager energy operator, TEO)的双端行波故障测距方法。首先,研究了LCC-UHVDC线路故障电压行波的传播特性。利用零模电压随线路传播衰减明显的特征,通过VMD算法提取采样点处零模电压行波的时频特性。针对VMD参数选择不当导致的模态混叠问题,利用K-L散度(Kullback-Leibler divergence)对提取的模态指标进行优化。然后采用TEO对分解后信号进行瞬时能量谱提取,精确标定波头到达时间,最后采用双端迭代测距法迭代求解故障距离。在PSCAD/EMTDC搭建±800 kV LCC-UHVDC仿真模型进行验证。结果表明,所提方法在不同故障位置、过渡电阻和故障类型下具有较强的鲁棒性。     

基于电压应力分析的柔性直流换流站故障限流阻抗参数优化

故障限流器(FCL)能在柔性直流电网短路故障识别后快速投入限流,以降低对直流断路器(DCCB)的要求。首先,通过分析FCL的工作原理,获取故障下含FCL的柔性直流换流站等效电路;计算不同阻抗类型的FCL故障电流和电压应力,分析其随故障限流阻抗参数变化的特征,提出理想限流阻抗并分析其特征。然后,提出以DCCB分断电流和FCL成本为优化目标的限流阻抗参数优化方法。在PSCAD/EMTDC中进行仿真对比,验证了电压应力计算和优化模型的正确性。     

深度学习在智能电网中的应用现状分析与展望

深度学习是机器学习研究中的一个新领域,其强大的数据分析、预测、分类能力契合智能电网中大数据应用的需求。文中首先总结了深度学习基本思想,介绍深度学习的5种模型(生成式对抗网络、递归神经网络、卷积神经网络、堆叠自动编码器和深度信念网络)的结构、基本原理、训练方法,概括其应用特征。综述了电力系统中的故障诊断、暂态稳定性分析、负荷及新能源功率预测、运行调控等应用深度学习技术的研究现状。针对深度学习的技术特点,结合电力系统各生产环节,构建深度学习技术在电力系统中的应用框架。最后,从多能源系统运行调控、电力电子化系统安全分析、柔性设备故障诊断、电力信息物理系统的安全防护等方面对深度学习应用进行展望。     

混合直流输电直流侧谐波分析及滤波器设计

为评估混合直流输电直流侧电压质量,解析其谐波成分和幅值计算等效电路,该文采用平均开关状态法分析MMC,调制理论分析LCC产生的谐波,推导各次谐波的幅值计算表达式,简化等效电路。在此基础上,分析了LC滤波后的波形和谐波成分,在交流侧三相不平衡度较大时,LC滤波器平抑低频谐波效果差;为抑制因三相不平衡引起的直流侧低频脉动,设计了两种3阶低通滤波器,并对比了它们与LC滤波器在滤波效果和动态响应时间上的差别,结果表明巴特沃斯滤波器的指标最佳。利用MATLAB/Simulink软件建立了混合直流输电模型,仿真结果显示所推导的谐波幅值计算表达式和等效电路能正确反映直流侧的谐波特征,所设计的滤波器能更好地消除低频谐波。     

计及充电站无功补偿的配电网日前-实时协调优化模型

电动汽车通过充电桩的变流器接口接入配电网,变流器的无功功率调节能力有助于改善配电网电压分布和运行效率.文中提出一种计及充电站无功补偿的配电网日前-实时协调优化模型.首先,建立了以配电网运营成本最小为优化目标的日前优化模型,确定充电站日前有功功率、电容器组投切和有载调压挡位.再根据日前优化结果和电动汽车实时数据,建立配电网与充电站分层协调的电动汽车有功和无功功率实时优化模型,其中为确保每台电动汽车离开时能够达到目标荷电状态,考虑电动汽车前一时刻荷电状态的影响动态调整其当前荷电状态边界.最后,通过IEEE 33节点系统测试验证了所提模型的有效性.     

逆变型分布式电源模型的多时间尺度降阶分析及稳定一致性证明

微网中逆变型分布式电源(inverter interfaced distributed generator,IIDG)包含频率控制、测量延时和电磁暂态等多个时间尺度,是一个复杂的非线性系统。该文以微网中基于下垂控制的IIDG为研究对象,建立包含功率下垂控制器、电压电流双环控制器以及滤波器和线路的IIDG完整模型。根据奇异摄动理论,对IIDG完整模型进行多时间尺度特征划分,并对模型进行忽略快动态降阶处理。通过IIDG小信号模型的特征提取,对IIDG模型降阶前后的静态稳定一致性进行证明。利用系统稳定域边界二次近似方法,对IIDG模型降阶前后的暂态稳定一致性进行证明。通过单机系统及三机微网示范工程系统的时域仿真结果证明所提的IIDG时间尺度划分方法和降阶方法的有效性,能为微网中IIDG动态特性分析提供降阶简化模型。     

计及主变上层油温约束的受端电网的最小切负荷量优化方法

提出一种计及主变上层油温约束的受端电网的最小切负荷量优化方法。首先在主变上层油温与主变负荷之间的关系曲线基础上,对其进行了线性等效,建立了主变上层油温线性约束。随后,提出了计及主变上层油温约束的受端电网的最小切负荷量优化模型。该模型以220 k V站所带的110 k V线路开关的0-1状态和220 k V主变负荷的削减量为优化变量,建立了全网切负荷总量最小的目标函数,约束条件包含有功功率平衡约束、110 k V电网辐射型结构约束,并引入上述主变上层油温的线性约束,最终形成所建模型。由于该模型是一个二次整数规划问题,采用CPLEX工具箱对其进行了求解。最后,通过某实际220 k V/110 k V大型受端电网进行了仿真分析,验证了所建模型的有效性。     

新能源发电并网对电网电能质量的影响研究

阐述了由于新能源并网发电系统出力的间歇性和不确定性等特点,接入电网后将对电网电能质量造成不利影响。利用风电场和光伏发电站的实测电能质量数据,从馈线稳态电压偏差、电压波动和闪变、频率质量以及谐波等方面,系统地分析了新能源发电站对电网电能质量可能产生的影响;结合仿真实例分析了不同穿透比例时新能源发电功率波动引起的电网频率波动,以及电网不对称故障使新能源发电机组产生的附加谐波电流。指出亟需建立新能源并网发电系统量测平台和综合评价体系。     

串联和并联结构的多微网系统分层协调控制策略

根据多微网间的串联和并联组网结构,设计了串、并联不同结构的多微网系统两级分层控制方案.以多微网系统允许出现的有效运行状态为基础,依据其当前状态和触发事件制定微网运行状态的转换.针对多微网系统的联络线功率控制、并网和孤岛模式切换,提出串、并联结构的多微网中央控制器之间的协调配合策略.结合云电科技园智能微网的工程建设,利用MATLAB/Simulink软件搭建串联和并联结构的多微网模型;仿真分析联络线功率调节、不同模式转换和同步过程中微网的动态特性.仿真结果验证了控制策略的正确性和有效性.     

固体氧化物燃料电池发电系统建模与控制

根据固体氧化物燃料电池（SOFC）的电化学特性和微网的运行要求,建立了含SOFC、BOOST变换器、蓄电池（BESS）、双向DC/DC变换器、DC/AC逆变器和滤波器6部分的SOFC发电系统整体模型,提出了适应各种运行状态的控制策略。DC/AC逆变器采用V/f下垂控制,包含内环电流和外环电压;逆变器控制模块中包含重连同步环节,作用于微网从孤岛到并网模式的平滑转换。为了提高SOFC的动态响应速度,在直流母线侧并联储能蓄电池,采用双向DC/DC变换器的滞环充放电控制来提高功率调节速度。构建了包含SOFC发电系统的微网模型,并网、孤岛以及两种模式间切换时的仿真结果表明所提出的SOFC发电系统模型能正确反映SOFC的电化学特性,控制策略效果良好,能在微网各种运行条件下保证微网的稳定运行。