异步风力发电机组小干扰稳定性机理

传统的电力系统稳定性分析的定义与分类主要是针对同步发电系统的动态.采用物理过程分析与特征模态分析相结合的方法,由简入繁的思路,逐步对笼型异步发电机、笼型异步风力发电机组及双馈异步风力发电机组的小干扰稳定性进行了探讨.分析结果表明,笼型异步风力发电机组的小干扰稳定性是由同转速相关的非振荡模式决定的,而双馈异步风力发电机组则是由同转子暂态电势及转子侧变频器控制器相关的振荡模式决定的.尽管主导模式不同,但电压降低是导致其特征值穿越虚轴的共同主因,因此,认为异步风力发电机组的小干扰稳定性从物理机理上讲属于电力系统电压稳定性范畴.     

电力系统主动解列仿真平台的研究

解列是电力系统在受到大的干扰,系统完整性无法保持的情况下将系统分解成几个孤岛的控制。作为一个复杂的综合决策问题,对电力系统解列控制的研究还很不充分。为了深入完整地研究解列控制,该文专门构建了一个仿真平台。该平台能够对解列控制的各个过程进行仿真,同时对各过程的决策算法保留了较好的兼容性。对IEEE-68节点系统的仿真证明了该仿真平台的有效性。仿真结果揭示了一些新的现象,同时为下一步的研究指明了方向。     

考虑系统灵活性的储能-输电线路扩展联合规划

强随机波动性的高比例风光电源接入及输送网络规划需要兼顾电力电量平衡和灵活性平衡,经典的输电线路扩展难以满足要求,储能-输电联合规划成为新的解决方案。建立基于灵活性定量评估的储能与输电线路扩展联合优化规划方法。首先,从灵活性角度分析“储-输”联合规划在兼顾电力电量平衡和灵活调节能力上的技术特点和优势;然后,建立考虑灵活性的“储-输”联合规划模型,并提出启发式与数学规划相结合的求解方法;最后,基于改进的Garver-6算例系统进行算法验证,结果表明：在高比例可再生能源场景下,“储-输”联合规划具备更好的经济性;储能有效改善了系统的上调灵活性,但成本是制约其规划容量扩大的重要因素。     

基于ECA规则推理的故障诊断技术

为适应故障诊断系统的主动性需求,扩展基于产生式规则专家系统的描述能力,将Event-condition-action(ECA)规则引入故障诊断系统,提出了基于ECA规则推理故障诊断系统的基本框架。形式化故障,分析故障要素与规则的关联,定义利用ECA规则对故障进行建模的方法,在此基础上阐述了基于ECA规则推理进行故障诊断的过程。以高速列车地面故障诊断系统为例验证了该设计的有效性与准确性。     

DH型空压机叶轮改造

比较详细地阐述了安钢DH90空压机高速轴转子三级叶轮的锈蚀原因,重点阐述了材质改造情况.得出了改造后运行效果好、经济效益显著的结论.     

大规模集群可再生能源有功分层协调控制策略

随着可再生能源占比不断攀升,可再生能源安全问题和消纳问题日益凸显,提高可再生能源有功控制能力十分关键。因此,针对高占比可再生能源接入电网带来的新特征,提出了大规模集群可再生能源有功分层协调控制策略,涵盖调峰控制、调频控制、断面控制、市场交易和风光协调模式,协调优化系统运行安全性、消纳经济性和控制公平性。所提策略动态评估全网乃至各断面可再生能源最大消纳能力,确保电网安全运行;按照全网层、场群层、场站层顺序逐层优化有功控制指令,拓展可再生能源消纳深度和广度;针对性配置合理有功分配权重系数,保障不同可再生能源场站群、同断面风光发电之间消纳公平。冀北电网的实际运行情况证明了文中所提可再生能源控制策略的有效性。     

基于多场景模糊集和改进二阶锥方法的配电网优化调度

随着分布式光伏大量接入,储能、电动汽车、可平移的主动负荷等多种资源均参与到配电网调度之中,配电网亟需在消纳可再生能源的同时降低调度成本.针对光伏出力不确定性和复杂多资源接入下的配电网调度问题,提出了基于模糊集理论和改进二阶锥方法的日前-日内两阶段调度模型及求解算法.首先利用历史统计数据,基于event-wise模糊集理论构建了光伏出力不确定性调度模型,并进一步提出了考虑多类型主动负荷、电动汽车、储能在内的多种调节资源协同的日前-实时两阶段优化调度模型.日前调度采用改进的鲁棒随机优化方法求解,有效处理分布式光伏的不确定性影响,实现光伏消纳最大化的目标;实时调度则提出了二阶锥边界修正迭代算法,综合利用主动负荷响应、电动汽车多种手段追踪匹配光伏出力,实现以运行成本最小为目标的优化调度.最后,基于IEEE-33节点算例系统的仿真分析论证了所提方法的有效性.     

基于Copula理论的光伏功率高比例异常数据机器识别算法

目前很多在运光伏电站由于通信故障、设备异常、人为限电等问题导致功率实测数据含高比例异常数据,极大阻碍了电站性能分析和功率数据的深化应用。基于Copula函数建立了描述辐照度与光伏功率间相关关系的概率功率曲线模型,进而针对光伏实测数据分散度、随机性强,异常数据比例高的特点,结合工程经验归纳了三类典型异常数据特征并提出了相应的异常数据机器识别模型。利用实测光伏电站数据和人工生成数据集进行仿真分析表明,采用该异常数据机器识别模型能适应高比例异常数据条件,有效识别各种类型异常数据,具有比常规3-sigma识别法更好的适应性和识别率。     

基于集群风电虚拟机组的源端系统分层协调日前计划

在高风电渗透率系统中,单个风电场以"负负荷"形式参与日前计划的传统模式未能充分发挥风电的空间平滑性特性,可调度性较低,而且风电场数量众多也增加了日前计划模型复杂度。文中提出将集群风电作为虚拟机组参与分层协调日前计划的新思路,集群风电虚拟机组(WVPG)对调度中心以"准常规电源"形式参与日前计划,对集群内部则实现多风电场互济运行。首先介绍了基于WVPG的日前分层协调发电计划的总体框架;然后分别介绍了WVPG内部多风电场、WVPG与火电机组的日前协调发电计划优化模型。仿真算例分析表明,分层协调日前发电计划模型比单个风电场直接参与日前计划策略更佳,可提高含风电系统日前计划的安全性和经济性指标;与传统的简单区间和场景模型相比,考虑WVPG安全性和经济性综合风险的概率优化模型可降低风电日前计划的安全性和经济性风险。     

考虑风电扩建不确定性的电网规划方案概率化评价指标及方法

风电项目建设地点和启动时间受自然、人为因素影响,存在较大不确定性,对电网规划产生重要影响。针对风电扩建的不确定性提出了电网规划方案概率化评价指标与方法。分析了风电扩建不确定性,然后提出电网扩建概率、电网扩建成本期望、规划方案对风电建设适应性等指标,并提出了基于电网扩展双层随机规划模型的概率化适应性评价方法。算例验证了所提指标及方法的有效性。