考虑不同补贴方式的分布式光伏运维模式决策

针对我国分布式光伏的不同补贴政策,首先建立分布式光伏的全寿命周期成本效益模型,然后对比不同典型运维模式的特点,通过净现值、内部收益率和动态投资回收期3个指标对不同补贴方式下采用不同运维模式时的分布式光伏经济效益进行量化。最后通过某案例计算,对比分析了运维公司盈利率和自用电量比例对分布式光伏用户效益的影响,为光伏用户选择合适的补贴方式和运维模式提供参考。     

基于需求响应的家庭能效管理优化调度

随着经济的快速发展,家庭用户的用电量逐年上升,在全社会用电量中的比重也逐步提升,对家庭各类用电设备进行优化调控,可减少用户的用电费用开支。提出了一种家庭能效管理调控策略,将家庭用电负荷分为可调节、可转移、可中断和可削减4种类型,分别建立数学模型,同时计及使用寿命建立了家用蓄电池的功率模型和电量模型,在基于分时电价并计及分布式屋顶光伏发电的情况下对需求响应资源进行优化控制。最后通过算例仿真分析,验证了有效的调控策略能够减少家庭用户的用电费用开支,同时能够促进分布式屋顶光伏的就地消纳。     

一种微电网备用发电辅助服务市场出清模型

辅助服务市场作为电力市场的一项重要内容,对于以经济手段实现微电网内部资源优化利用起到重要作用。首先分析了微电网辅助服务市场主体和服务类型,然后借鉴在线报价机制设计了一种以用户需求为驱动的备用发电辅助服务市场出清方式。该出清模型以微电网中用户购买备用服务的总支出最小为目标,综合考虑可控分布式电源、储能和可控负荷的备用服务能力。最后,通过算例仿真验证了所提出清方法的可行性。     

TCSC鲁棒自适应控制器的非线性逆推设计

设计了一种应用于互联电网的TCSC鲁棒自适应调制控制器(RAMC).该控制器采用广域测量系统中的全局信号,旨在对各区域的惯量中心进行控制并保持同步运行.采用反推法推导了控制规律,并在2区域4机系统中进行了控制器性能检测.仿真结果显示,该控制器可有效阻尼互联电力系统间的机电振荡,与传统的控制器相比具有良好的性能.     

特殊节假日的短期负荷预测新方法

针对电力系统短期负荷预测中特殊节假日负荷的特殊性,利用基于模糊逻辑推理的预测新方法,预测了特殊节假日的最高负荷、最低负荷以及24点负荷值。该方法合理运用了模糊逻辑对不确定问题的推理能力,克服了特殊节假日由于负荷特性的不同以及历史数据缺乏所导致的预测困难,仿真结果验证了该方法的有效性。     

多馈入交直流输电系统的模糊控制器协调优化算法

设计了一套阻尼区域间功率振荡的模糊控制器。在多馈入交直流输电系统的直流功率控制系统和发电机励磁系统中同时采用了该模糊控制器,并对影响其性能的关键参数进行了协调优化。为了解决优化结果容易限于局部最优的问题,采用了遗传算法进行全局并行寻优,同时引入序优化理论在概率意义上保证优化解的质量。仿真结果表明:与常规阻尼控制器相比,模糊控制器能更好地提高交直流互联系统的动态稳定性且具有鲁棒性。序优化遗传算法比传统遗传算法具有更稳定的性能,可作为多馈入交直流输电系统的模糊控制器参数协调优化的一种有效方法。     

基于人工神经网络的日负荷预测方法的研究

基于人工神经网络原理,设计了一个三层的ＢＰ网络模型。充分利用了神经网络高度非线性建模能力,实现电力系统的短期负荷预测。文中对样本数据进行了预处理,以及在算法中引入附加冲量项,以提高训练速度。预测仿真结果证明使用人工神经网络方法进行短期负荷预测是可行的。     

基于机会约束规划的供电公司最优报价策略

研究在输配分开电力市场中供电公司的最优报价策略问题。鉴于机会约束规划作为一类快速发展的随机优化方法能以显式的形式刻画风险,针对以联营体为基础的输配分开电力市场,在假设的市场交易规则基础上,构造了在现贷市场中基于机会约束规划的供电公司最优报价策略模型,并采用遗传算法求解。算例仿真表明,该研究工作为构造考虑风险约束的供电公司报价策略问题提供了一个新途径。     

数据挖掘在电力系统中的应用综述

电力系统各种数据现已呈现爆炸性增长态势,数据挖掘技术将会扮演越来越重要的角色.主要介绍数据挖掘技术及其相关的应用,以及数据挖掘的交叉产业标准(CRISP-DM)和主要方法.结合电力系统的自身特点,分析数据挖掘在电力系统当前的主要应用动态及应用前景.     

双馈型风电场参与电压无功调节的分层控制方案

针对弱联接风电场并网点电压波动问题,通过对双馈风电机组功率关系分析,以及电机定子、网侧换流器功率极限的推导,在传统的无功控制方案的基础上,提出了一种在电压跌落时机组发出无功以稳定电压的无功控制模式。可以根据电网电压波动情况,选择参与无功控制机组数量,充分发挥双馈风电场的无功能力,减少使用率不高的无功补偿装置的投资。基于PSCAD/EMTDC平台搭建风电场接入电网仿真系统,仿真结果验证了所提控制方案的有效性。