基于广域测量系统的新息图辨识不良数据方法

相量测量单元(PMU)子站能够测量电压、电流的幅值和相角,提供全面的系统信息。文中利用PMU采集的电压、电流相量,基于交流潮流建模的新息图法提出了使用基尔霍夫电压定律(KVL)辨识不良数据的方法。首先推导了新息网络中存在共用树支支路的2个回路的回路电压降之间的关联关系,然后利用关联关系辨识出回路中包含的不良数据,具有计算量小、计算速度快、适用于广域测量系统(WAMS)的优点。该方法与新息差向量配合使用,可以辨识新息差向量不能辨识的不良数据,提高了新息图法辨识不良数据的能力。通过IEEE30节点系统验证了该方法的有效性,从算例可以看出该方法辨识强相关不良数据效果较好。     

计及风电接纳可行域的电池储能提高风电外送的控制策略

针对风电集群功率外送通道能力及电网向下调峰能力不足引起的弃风限电问题,首先从提高弃风消纳能力的角度出发,建立了风-储系统优化模型,考虑风电外送通道容量、电网风电接纳可行域的限制,提出了计及风电接纳可行域的电池储能提高风电外送及其消纳的控制策略。计及风电场群汇聚效应与风电外送通道容量的影响,提出了两种储能配置方案。最后基于三个风电场群的实际数据,对比分析两种方案的优劣性,结果表明本文所提的方法在满足风电功率外送通道容量,在电网风电接纳可行域极限值要求下,能够进一步改善弃风率,提高风电消纳水平。     

储热消纳弃风的市场竞价策略算法

在冬季供暖期,中国东北"以热定电"的供热模式造成大量弃风,通过储热消纳弃风是提高风电消纳率的一种有效手段。弃风具有随机性且价格弹性小的特点,储热需求具有大小可控且价格弹性大的特点,因此储热和弃风的交易市场中,弃风性质类似一般电力市场中的负荷,而储热需求类似发电侧。基于对弃风和储热特性的分析,提出一种基于线性供给函数模型的报价决策算法。该算法充分考虑了弃风随机性和储热需求弹性对市场价格的影响,以随机变量描述市场参与者的报价策略,采用场景分类处理模型中的随机变量。采用辽宁省电力公司提供的2013年弃风数据进行算例分析,验证了所提算法的有效性和实用性。     

CuO/Al2O3微弧氧化复合膜层的制备及催化性能

采用电解液修饰法,利用微弧氧化技术直接在铝基体上制备CuO/Al2O3微弧氧化复合膜层,研究复合膜层表面元素的结合状态以及电参数对复合化膜层表面形貌和孔径的影响,探讨复合膜层对甲基橙溶液的催化降解作用。结果表明:利用微弧氧化技术可一步制备出CuO/A12O3复合膜层,且CuO晶格氧含量可达33.7%(质量分数);随着电压、占空比的增大和频率的减小,复合膜层表面微孔的孔径增加,孔数目减少,粗糙程度增加;复合膜层在常温常压下催化10 h可使甲基橙溶液降解率达到70%左右。     

硅酸钠浓度对铝合金微弧氧化起弧过程能量消耗的影响

利用脉冲微弧氧化电源研究1015铝合金于不同浓度硅酸钠水溶液中的起弧过程,借助扫描电子显微镜和电化学测试方法分析硅酸钠浓度对起弧瞬间膜层微观结构和表面阻值的影响,并根据电压变化曲线计算起弧过程的能量消耗。结果表明:当溶液中硅酸钠浓度为0时,即使极间电压升至1 500 V,铝合金表面仍无微弧放电现象出现,并发生电解腐蚀;随着硅酸钠浓度由0.25 g/L增加至10 g/L时,铝合金表面发生微弧放电现象所需的电压由1 217 V降低至351 V,通电至起弧的等待时间由270 s缩短至40 s,起弧瞬间膜层表面放电微孔数量增多;铝合金表面形成阻值达105数量级的高阻抗膜是发生微弧放电现象的前提,硅酸钠浓度的增大有利于形成高阻抗膜;铝合金微弧氧化起弧过程的能量消耗随着电解液中硅酸钠浓度的增大而减小,并在硅酸钠浓度为10 g/L时达到最小值,仅为16 kJ/dm2。     

光伏并网发电问题研究

介绍了光伏并网发电的类型,分析了光伏并网发电对电网的影响,针对光伏并网发电的收益问题,提出了电网负荷预测模型。根据所提出的预测模型可以对光伏并网发电出力提供指导,以提高电网发电的效益。最后,以辽宁地区数据为例,绘制出了电网负荷与温度之间变化关系的拟合曲线。     

联合站滤罐反冲洗水单独升温技术

联合站滤罐反冲洗水单独升温技术的工艺原理为:将深度处理站进入反冲洗水罐的32℃滤后水,通过循环水泵输送到加热炉加热,然后再输送到污水站和深度处理站的反冲洗水罐缓存,确保水温38℃以上方可进行反冲洗,否则继续循环加热.反冲洗水单独升温后,提高了滤料再生效果,延长了反冲洗周期,有效降低了联合站系统综合能耗,创直接经济效益233万元.     

风电场群出力的汇聚效应分析

分析大规模风电场群的汇聚效应特性,找出其中的规律,可以帮助电网更为合理的接纳风电,提高新能源利用效率。通过实测某省级电网的风电场群运行数据,基于时间序列、频谱分析、概率统计等方法,分析风电场、风电场群的风电功率变化特征,获取风电场群出力的汇聚效应特性。     

基于MEMD和HHT的电力系统低频振荡模式识别方法研究

提出了一种基于多元经验模态分解(Multivariate empirical mode decomposition,MEMD)和希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)相结合的电力系统低频振荡模式辨识新方法。针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)只适用于单通道模式辨识的局限性,以及存在模式混叠和辨识效率低的缺点,引入MEMD方法对多通道量测信号进行分解处理,获取各通道中表征不同频率尺度的固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,实现多通道量测信息的协同分解。在此基础上,引入Teager能量算子筛选出含主导振荡模式的关键IMF。针对主导振荡模式在振荡过程的时变特性,借助HHT追踪各主导振荡模式的瞬时振荡频率和阻尼比。最后,通过16机68节点测试系统仿真数据和辽宁电网PMU实测数据对所提方法进行分析、验证。结果表明了所提方法的准确性和有效性。