基于灰色模型的风速-风电功率预测研究

风场中风速变化带来的风电功率波动是影响风电质量的重要因素.基于灰色模型,对超短时平稳风速进行了一步至四步预测,并且检验了预测误差情况.对不稳定风和阵风进行风速预测,以平稳风为例,根据实际风电功率和对应时序风速的关系建模,得到了风电功率随风速变化的各类模型下的拟合参数.为了提高风电功率的预测精度,通过从分段函数和整体建模两个角度比较各种模型的准确程度,得到了适宜于作为风电功率特性曲线的函数模型.通过预测的超短期风速在两种情况建模时风电功率模拟值与实际值的比较,得到了更适宜作为风电功率特性的模型.用我国某风场的数据验证了方法的有效性.     

考虑随机变量相关性的交流概率潮流风险评估

随机变量除了由非线性潮流方程所决定的相关性外,还存在着不同节点的同类型和不同类型随机变量之间的相关性,为评价电网规律扩大电力市场跨区交易等带来潮流随机波动的风险,采用蒙特卡洛模拟研究了考虑随机变量相关性的交流非线性概率潮流的统计特征,提出了能有效反映电网运行风险的电压、线路潮流、发电机无功功率的可能性和严重度指标。测试系统的仿真研究表明,随机变量的相关性对概率潮流的统计特征影响较大,不考虑随机变量的相关性会影响电网安全风险评估的准确度,而且需根据规划或运行的目的,从周期性或实时运行的角度分别建立系统模型,分析系统的薄弱环节。     

利用直流功率调制增强特高压交流互联系统稳定性

特高压交流试验示范工程投运后显著地增强了华中、华北两大电网之间的电力交换能力,但特高压系统的大功率传输也对华中、华北电网联网安全稳定运行提出了更高的要求。利用直流输电系统传输功率的快速可控性,可以为暂态过程中的交流互联系统提供紧急调控手段,起到功率支援和阻尼振荡的作用。为此,对利用华中电网的直流输电系统进行紧急功率支援以提高交流互联系统暂态稳定性以及采用直流调制阻尼特高压线路功率振荡进行了研究。仿真结果表明,利用直流输电系统的紧急调控手段可以减少华中电网的切机切负荷量,增强特高压互联系统的暂态稳定性,并可提高交流系统阻尼,有效地抑制电网区域间的功率振荡。     

适应分布式源即插即用特性需求的微网公共信息模型

为满足分布式源(DR)接入微网后"即插即用"的需求,根据公共信息模型(CIM)扩展导则和微网的特点,进行了微网CIM类扩展,建立了微网CIM模型;针对已经建立的微网CIM,研究了在固定微网网架结构下新增DR引起的已有微网CIM变化.结合以往对电力系统CIM应用技术的研究,初步提出了即插即用DR时引起已有微网CIM变化的自动化实现方法.文中针对微网CIM的研究结果能够适应固定网架结构的微网中DR的即插即用需求.     

最新电价改革及其对我国电力市场的影响

2003年7月，国办发[2003]62号件印发了我国《电价改革方案》，我国电价改革迈出了关键的一步。经过一年多的讨论和研究，2005年4月国家发改委又出台了《上网电价管理暂行办法》、《输配电价管理暂行办法》和《销售电价管理暂行办法》。这3个电价管理“办法”是根据《电价改革方案》要求制定的。与《电价改革方案》相配套的管理“办法”在《方案》颁布近两年后才出台，说明了电价改革的慎重与艰难。与以往历次电价改革不同，本次改革突出价格信号对电力投资的引导作用，提高效率，促进增长，保护环境，使电价成为资源配置的杠杆，电力供需的风向标。改革将使发电集团面临电力体制改革中最大风险。适生存，优胜劣汰，电价改革的不断深入是电力工业打破旧体制，形成新格局的具体表现之一。     

地区电网继电保护整定计算系统的开发和应用

针对地区电网存在的线路多、分布广、支接线多等特点,提出了一种图形界面和数据库后台相结合的地区电网继电保护整定计算系统,并开发出基于ObjectPascal,ODBC,SQLServer的应用软件,具有元件参数计算、单个元件整定或以变电站为单位自动整定、自动生成整定计算书等功能,有效地减少了继电保护工作人员在保护整定时所需的繁重的工作量。该文介绍了该系统的构成、功能设计、数据库设计和系统的应用情况,并对系统的进一步完善和发展进行了探讨。     

旋转备用辅助服务的需求与调度

备用辅助服务关系到电力系统的安全运行和可靠性。旋转备用与能量市场有很强的耦合关系,其容量需求和调度分配受到了人们的广泛关注。该文采用和能量市场解耦的旋转备用辅助服务模式,提出了以系统旋转备用社会效益最大的最优备用容量确定原则和基于竞争的备用分配调度模型。文中采用启发式算法求解,算例的仿真结果说明了该方法的有效性。     

逐级均值聚类算法的RBFN模型在负荷预测中的应用

该文针对传统K均值聚类算法的不足,提出了一种新的聚类算法--逐级均值聚类算法,解决了传统聚类算法解的局部最优性问题和如何确定聚类数目的问题.在应用该算法确定RBF模型隐含层的中心向量时,同时确定了隐含层的节点数和RBF网络模型的结构.对于网络参数的确定,文中也提出了一种新的交互式的学习方案,将学习样本分为训练样本和测试样本,分别对网络进行权值确定和半径调节,得到了非常稳定的网络结构.运用文中所述模型及算法与传统的RBFN进行负荷预测比较,结果表明前者网络更稳定,预测精度更高.     

基于神经网络-模糊推理综合模型的短期负荷预测

针对由于神经元网络泛化能力不足等原因造成的预测精度不高甚至出现坏数据从而难以适用于负荷波动厉害的电网情况，提出一种基于神经网络-模糊推理综合模型的短期负荷预测方法。该方法结合了神经网络和模糊推理的优点，通过模糊推理来修正神经网络输出的预测结果，能有效地提高预测精度。特别是对于受天气影响比较明显而天气变化又比较剧烈的电网，能有效防止不合理预测结果的出现。在武汉电网的实际运行情况说明了本算法的有效性。     

基于降阶雅可比矩阵的电力系统状态估计可观测性分析方法

提出了一种新的基于降阶网络雅可比矩阵的电力系统状态估计可观测性分析方法.该方法利用潮流岛内未知状态量最多是一个复电压的特性,提出了潮流岛状态变量的概念,在降阶网络雅可比矩阵基础上成功地实现了基于潮流定解条件的潮流岛合并.该方法减少了未知状态变量的数量,从而简化了循环判断过程和便于程序设计.并通过实例对所提出的方法进行了有效性检验.