高比例可再生能源电网消纳及调峰灵活性评估

为建立一种新型的电力系统灵活性评估方法,实现高比例可再生能源电网的消纳及调峰灵活性的综合量化分析,在电力系统灵活性理论的基础上,将可再生能源的消纳情况纳入灵活性评估的范畴,提出以系统功率供需平衡为核心的高比例可再生能源电网消纳及调峰灵活性理论和分析方法。结合不同的可再生能源出力曲线,分析可再生能源接入对系统调峰灵活性的影响机理;基于系统总体的功率过剩和灵活性资源实时的爬坡能力不足情况,从可再生能源消纳灵活性和系统调峰灵活性两个方面构建评估指标;基于某含高比例可再生能源区域电网的实际数据设置算例,对所评估系统的灵活性盈余以及灵活性不足情况进行定量计算,并以可再生能源和储能机组装机量为变量进行工况区分,分析不同影响因素下系统灵活性的变化。算例表明,随可再生能源机组容量的增大,系统的调峰和消纳灵活性均有所降低,但随着储能机组接入容量的增加,高比例可再生能源造成的功率波动与消纳问题得以有效解决,系统调峰及消纳灵活性均有所提高,验证了本研究所提出的高比例可再生能源电网消纳及调峰灵活性综合评估体系的有效性。     

基于差异可靠性约束的中压有源配电系统供电能力评估

针对传统供电能力评估方法中难以在负荷高峰期全网N-1准则的基础上满足用户差异化可靠性需求并同时计及DG与储能接入影响的问题,提出了一种新的中压有源配电系统供电能力评估方法.首先,构建了以最大供电能力为目标、不同用户的差异化可靠性需求为主要约束的含分布式光伏序列与蓄电池两级配电系统供电能力评估模型.其次,考虑分布式光伏与蓄电池的接入,建立了基于准序贯蒙特卡洛模拟的变电站与中压配电网一体化可靠性评估方法.再次,建立了基于遗传算法的供电能力评估模型的优化方法,并通过算例验证了本文方法的有效性和实用性.     

±1100 kV特高压直流换流站PCOV计算及影响因素分析

含换相过冲的持续运行电压峰值（peak value of the continuous operating voltage, PCOV）是决定换流站直流避雷器参考电压的一个重要参数。针对昌吉—古泉±1100 kV特高压直流工程建立了换流阀、换流变压器、平波电抗器、PLC滤波器等主设备模型,基于±1100 kV特高压换流站系统等效电路模型仿真计算了各类型直流避雷器的PCOV水平。对比公式法计算结果,PCOV水平整体上一致,最大偏差为13.4%,说明公式法计算值仍留有一定的安全裕度。基于所建立的模型进一步对PCOV计算的影响因素进行分析,结果表明,换流阀的阻尼电阻、阻尼电容、饱和电抗器铁芯电感、换流变压器漏感和平波电抗器电感对PCOV计算的影响较大。     

具有2种制冷方式的冷热电联产系统时序仿真算法

基于最优运行策略的分析,将具有2种制冷方式的冷热电联产系统的最优运行策略归结为5种运行策略,每种运行策略的设备出力可基于负荷平衡直接得到。提出了一种冷热电联产系统的时序仿真算法,该算法无需求解最优运行模型,实现了基于优化运行策略的仿真,具有明显的速度优势。基于实际系统的计算结果验证了所提算法的有效性。     

基于WinPcap的智能变电站继电保护测试关键技术研究

基于IEC61850标准进行智能变电站继电保护测试系统关键技术研究,对IEC61850标准进行深入解读,并使用WinPcap工具实现了过程层与间隔层之间的通信功能。同时,还实现了保护动作行为模拟,为变电站工作人员保护测试工作提供了一种新颖而直观的方式,并提供综合分析功能:故障波形特征量计算(序量计算,功率方向分析,阻抗分析)和谐波分析。经PSCAD/EMTDC仿真算例测试,系统计算精准、功能齐全,对IEC61850标准的理解正确,为继电保护测试工作提供了一个便捷的平台,具有广阔的应用前景。     

考虑灵活性需求的电力系统优化调度

提出一种考虑灵活性需求的电力系统优化调度方法.基于多维Copula函数构建风光出力联合概率分布模型,以描述其时空相关特性,并利用该模型进行随机生产模拟.构建量化指标来评估电力系统的灵活性裕度,并以经济性最优为目标,建立考虑灵活性需求的随机优化调度模型.基于确定性等价转化方法和分段线性化方法,将上述随机非线性规划模型转换...     

500kV变电站集中控制的实现

为满足500 kV变电站集中控制的要求,需在变电站对自动化系统进行升级改造。国网山东省电力公司检修公司经过反复研究、探索,提出实现500 kV变电站集中控制的技术方案,以及变电站监控后台、远动装置、测控装置和总控装置的配置方法。结合现场实际工作情况,介绍集中控制功能改造的现场施工步骤和检验步骤,并总结集中控制改造的实施经验。     

电动汽车动力电池与风电协同利用的优化调度策略研究

针对如何通过电动汽车与风电协同利用实现负荷曲线削峰填谷问题,主要研究电动汽车动力电池与风电协同优化调度策略。首先建立包含电动汽车、风电和电网负荷需求的电动汽车风电协同利用模型;然后考虑电动汽车作为交通工具和其动力电池的特性,提出了可用时间、电池剩余容量和充放电功率3个约束条件;进一步采用线性递减惯性权值的改进粒子群算法(PSO)进行求解;最后,实验分析了常规、反调峰和正调峰3种风电出力以及不同风电渗透率对模型的影响,以及参与电网互动的电动汽车数量对模型的影响,验证了电动汽车风电协同模型的有效性,实现了对负荷曲线削峰填谷。     

基于概率预测与谐波潮流的配电网谐波源识别方法

为解决配电网中谐波源的位置和数量的信息不明确的问题,提出了一种谐波源识别方法。该方法首先采用灵敏度指数对谐波测量装置的选址进行优化,然后采用基于遗传算法优化的支持向量机概率预测算法对母线含有谐波源的概率进行计算,最后使用谐波潮流对识别结果进行验证和进一步的分析。为评估该方法的可靠性和有效性,该方法在IEEE-13节点系统上进行了仿真分析。仿真结果说明了算法的有效性。