基于信号分析的电力系统低频振荡辨识方法研究综述

随着PMU测量装置在电网中的广泛应用,基于PMU实测信息的WAMS系统已成为区域互联电网低频振荡在线监测的重要手段。重点对低频振荡的发生机理和基于信号特征辨识的电力系统低频振荡分析方法的进行了综述,并结合工程实际探讨了未来大电网低频振荡在线监测的技术发展方向,指出未来低频振荡在线监测应紧密结合一体化智能调度自动化系统的技术发展,实现全局的在线协同监测与分析。     

柔性直流输电系统桥臂过流保护定值配合方法

针对交流故障下柔性直流桥臂过流保护可能误动导致故障穿越失败,直流故障下桥臂过流保护拒动或慢动可能导致开关器件过流等问题,讨论了柔性直流换流阀桥臂过流保护功能在阀控和直流保护装置中的配置和定值配合关系。借鉴交流保护定值配合图的概念,提出了桥臂过流保护功能在阀控装置与直流保护装置中的优化配合方法。最后,在PSCAD/EMTDC中搭建了仿真平台,结果表明所述桥臂过流保护配合关系和定值设置方法可在交流故障下成功实现故障穿越,并可在直流极间短路等严重故障下可靠闭锁换流器并触发旁路晶闸管,降低电力电子器件的过流风险。     

高压直流附加控制对强迫振荡的抑制作用

强迫振荡成为电网动态稳定的主要问题之一,可能引起区域联络线有功功率大幅振荡。分析了多机系统强迫振荡的原理,设计了高压直流附加阻尼控制器,分析了不同扰动源位置、频率以及直流输送功率下高压直流附加控制器对强迫振荡的抑制效果。2区4机交直流系统的仿真结果表明,高压直流附加控制器对强迫振荡的抑制效果与扰动源位置关系不大,主要取决于扰动源频率和直流输电功率水平;当扰动源频率等于区域间振荡频率时,抑制效果最佳;直流输送功率越大,强迫振荡的抑制效果越好。     

广东调峰电源调用序位研究

为满足节能发电调度政策的要求,优化调峰电源运行,改善电网调峰能力,提高清洁能源消纳能力,对调峰电源调用序位提出建议。分别从机组运行特性、电力系统周调峰运行模拟、煤电机组启停调峰运行等3个方面,以系统运行经济性和节能减排效益为目标,研究了调峰电源调用序位分析方法。对比煤电机组启停调峰匹配核电、西南水电、风电运行获得的经济效益与节能减排效益,研究了负荷低谷时段可消纳新增清洁能源电量与清洁能源类型的关系。     

电网大面积停电的应急演练实践与风险研究

电力系统作为我国国民经济的基础产业,在国民经济以及社会的发展中发挥着举足轻重的作用,所以确保电网的安全运行就是一项重要的任务和责任。由于我国电网系统存在种种问题,导致经常出现事故,进而使得电网大面积的停电。从电网大面积停电的风险入手分析,进一步阐述了在发生大面积停电时的应急演练实践。结果表明该研究能为相关的人员提高应急处置能力提供一定的帮助。     

含高比例分布式光伏的母线负荷预测方法

高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练。最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度。     

基于案例分析的电网调度安全管理创新

基于电网调度过程中的实际安全事故案例分析,探讨了造成安全事故的原因,并以此总结了电网调度安全事故的特点。在此基础上,结合电网调度安全管理工作的实际情况,以提高安全管理工作的整体水平为目的,提出了安全管理创新策略,以期提高电网调度安全管理工作的缜密度。     

基于IRBFNN和PCA的电网预想故障安全运行评估方法研究

为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。     

基于优化的LS-SVR的继电保护设备 故障率预测模型

电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。     

基于等劣化理论和设备风险的检修策略优化

电力公司的重要任务是实现它的经济目标和社会责任。作为实现这些目标的最有前途的方法之一,资产管理受到了越来越多的重视。全寿命周期成本管理(LCCM)是资产评估中的一个非常有效的工具。为了使电力设备全寿命周期成本最优,针对目前关于设备检修策略的研究中存在着诸如忽略了设备检修对于设备故障率的影响以及设备在全寿命周期中可靠性在不断劣化的趋势等这类问题,本文将机械工程领域的设备等劣化理论引入到电力设备运行分析中,在此基础上,推导出了各检修周期内设备可靠度之间的关系,结合设备的风险定义以及役龄回退因子,建立了设备基于风险的检修策略优化模型。这种方法实质上是为了在设备自身价值和设备给系统带来的经济效益之间,在LCCM和设备检修之间,以及在电力系统的技术与管理之间寻求平衡点。最后文中结合一个具体算例,求得了最优检修间隔,并与传统的定期检修进行了简要的对比分析。