基于电压源换流器的高压直流输电系统多尺度暂态建模与仿真研究（英文）

针对基于电压源转换器的高压直流(high voltage direct current based voltage source converter,VSC-HVDC)输电系统,该文提出电磁暂态–机电暂态多尺度建模方法并验证多尺度仿真算法的准确、快速和灵活性。该模型采用频移分析(shifted-frequency analysis,SFA)等多尺度建模方法。首先推导移频(shifted frequency,SF)域和dq域之间的解析变换关系,并提出用于系统特性分析的VSC移频多尺度模型;其次,选择性插入π模型获得直流输电线的多尺度暂态模型;最后,通过调整仿真参数,如仿真时间步长和移动频率,使得建立的模型能够灵活仿真具有多个时间尺度和不同网络位置的各种暂态。采用两端和五端VSC-HVDC输电系统作为算例,仿真结果对比表明,提出的模型和算法能够精确模拟高频暂态,快速仿真慢变化暂态,降低计算成本。此外,多尺度模型还可提高VSC-HVDC输电系统电磁–机电暂态混合仿真的灵活性。     

含分布式电源的配电网的供电恢复技术研究综述

本文总结了含DG的配电网的供电恢复的国内外研究现状,分别从DG对配电网供电恢复起到的作用、含DG的配电网的网络描述方法以及网络简化方法、含DG的配电网供电恢复的策略、含DG的配电网供电恢复问题的数学建模与优化求解方法、含DG的配电网供电恢复的控制方式以及时变情况下含DG的配电网供电恢复等多个方面进行论述。在概述含DG的配电网的供电恢复的研究现状的基础上,展望了下一步值得继续研究的问题和方向。     

需求侧响应下的微网源-网-荷互动优化运行

微电网是利用可再生能源的主要方式之一,是典型的"源-网-荷"一体化系统,与智能电网、需求侧管理、分布式电源等技术联系紧密,目前已经成为能源研究的重要领域。本文通过考虑微网内源侧的不同类型分布式能源运行特点、负荷侧的不同类型需求侧响应方式以及网侧的电压约束等,建立了微网源-网-荷互动优化运行数学模型,通过滚动优化算法进行仿真分析。算例分析表明,利用本文提出需求侧响应下的管理系统模型,不仅提高了电网用电的经济性和环境友好性,而且降低了微网的负荷峰值和负荷冲击,提高了用电效率。     

考虑电池寿命和运行控制策略影响的风电场储能容量优化配置

为了满足电网对风电场功率变化率的要求,提出了一种改进的风电场储能容量优化配置方法.该方法计及电池使用寿命以及由此带来的电池更换成本,能够更加精确地反映风电场寿命周期内的储能系统经济性.以风电场寿命周期内储能系统初始购置及更换总成本最低为优化目标,建立了储能容量优化配置模型;将电池寿命和运行控制策略纳入优化模型;并将计及风储联合长期运行的优化模型视为黑盒函数,采用网格自适应直接搜索算法对该黑盒函数进行搜索求解,得到满足风电并网相关技术规定的最佳配置容量.在算例分析中采用实际风电场1a发电数据进行仿真计算,对比了改进前后优化方法对优化结果的影响,采用改进后的优化方法,风电场寿命周期内储能投资总成本可以降低15％～20％,验证了所提模型及其求解方法的有效性.     

风力发电传动系统的建模与数字模拟研究

通过分析风力发电机组中传动系统的特性,针对不同类型的风力发电机组提出了灵活的传动系统建模方法(包括4种模型:刚性轴感应发电机模型、柔性轴感应发电机模型、刚性轴变速发电机模型和柔性轴变速发电机模型),并采用数字模拟方法在软件中加以实现,与商业风力机计算分析软件GH-Bladed中的风力发电系统运行结果进行对比,验证了模型的准确性,运行结果表明,该文提出的建模方法能够满足不同传动系统的惯性要求,并且能方便的在软件中根据实际风力机参数进行模型选择和参数设置,为实验室模拟风力发电系统提供了理论依据和模拟方法。     

分布式电源对配网供电电压质量的影响与改善

提出利用短路比和刚性率来评估分布式电源(distri- buted generation，DG)对配网供电电压质量影响的方法，通过仿真验证方法的可行性。并进一步具体分析旋转型分布式电源和逆变型分布式电源对系统供电电压的不同影响，分析和仿真结果证明在同等渗透率下，逆变型分布式电源对并网节点的电压影响比旋转型更小，向系统提供的短路电流也要远小于旋转型，因此在同等条件下逆变型分布式电源更加适合应用于密集负荷、高短路容量的城市配电网。并针对逆变型分布式电源抑制供电电压波动的特点，提出电压控制方法，仿真验证其同样可在一定程度上改善配电网内供电电压质量问题。     

我国互联网网间互联现状与监管

介绍了我国互联网的互联现状,并结合在实际监管中碰到的问题,对目前互联网互联中 的问题进行了归纳,并结合监管工作的需求,提出了互联网的监管方向。     

基于深度学习的微网需求响应特性封装与配电网优化运行

微网作为新型需求响应资源,并网规模日益增加,但由于微网内部资源组合的不确定性以及源荷随机出力波动性,其参与电网运行的需求响应特性也呈现较大不明朗特征,极大地增加了配电网运行风险.为此,提出一种基于深度学习的微网需求响应特性封装与配电网优化运行新机制,采用数据驱动的方式对微网需求响应特性封装,避免对微网内部模型的解析,充分利用气象信息、价格数据建立微网长短期记忆(LSTM)多维时序需求响应封装模型,在此基础上构造配电网运行优化模型,并提出了基于改进的粒子群优化(IPSO)算法模型求解策略,以最大限度降低配电网电压越限风险与网络损耗.通过含微网群的33节点配电网系统算例进行分析,结果表明了所提微网需求响应封装模型的有效性以及IPSO算法的优越性.