风电爬坡事件对系统运行充裕性的影响评估

风电爬坡事件具有大波动性和强不确定性的特点,可造成系统中发用电的严重不平衡,从而导致负荷损失。在分析风电爬坡事件特征和爬坡预测研究现状的基础上,建立了风电爬坡事件模型,定量表示爬坡事件表征量与风电功率曲线之间的关系;同时考虑负荷预测的不确定性,采用场景削减方法生成风电爬坡过程对应的典型净负荷场景集。构建了评估系统运行充裕性的指标体系,推导了缓冲失负荷概率指标的计算公式;将系统状态分为充裕、失负荷和临界3种,分别计算各状态对应概率及失负荷严重程度。以甘肃电网为例,典型事件的评估结果验证了所述方法和指标体系的有效性和合理性,分析了常规机组爬坡速率及系统备用比例在防范风电爬坡事件不利影响方面的作用。     

计及风电高频保护的送端电网多直流协同频率控制

为解决中国能源与负荷逆向分布问题,大量高压直流输电工程正在建设或已经投运。针对送端电网中可能发生的直流闭锁导致的高频事件,计及风电机组的高频保护约束,研究了进行多回直流协同控制从而抑制电网频率偏移的方法,提出了以各健全直流总功率调制量最小为目标的多直流协同频率控制模型,通过一阶差分近似求解系统最大频率偏移相对于各受控直流功率的灵敏度,优化求解多直流协同频率控制策略。并进一步以某含高比例风电的送端电网为例,验证该方法在送端电网频率控制策略整定中的有效性。     

基于粒子群算法的受端电网紧急切负荷优化

针对多直流馈入受端电网的直流闭锁故障提出一种紧急切负荷优化模型和求解方法。模型兼顾安全性与经济性,以切负荷总量最小为优化目标,计及暂态频率、电压偏移、线路过载、节点切负荷量限制等约束条件,优化各节点切负荷量。针对模型非线性强导致难以直接求解的问题,基于粒子群优化算法和并行计算技术,提出粒子演化的自适应参数调整方法,提高优化算法的全局寻优能力和优化速度。以山东电网模型为例,验证算法在严重直流闭锁故障下的紧急切负荷控制有效性。     

计及锅炉热动态影响的机组一次调频能力评估方法

考虑锅炉在频率稳定分析中对机组的影响,提出计及热动态的机组一次调频能力评估方法。构建含锅炉热力学动态过程的扩展系统频率响应(extended system frequency response, ESFR)模型,推导扰动事故后频率动态响应在一次调频时间尺度下的时域表达式。构建综合频率偏移幅值和时间的评估框架,以量化表征一次调频能力。基于广域量测信息计算并校正ESFR模型参数,估计扰动事故后频率动态响应的特征量,实现对一次调频能力的量化。算例分析表明,本研究模型和方法能够减小频率动态响应分析和一次调频能力评估的误差。     

一种改进的时滞电力系统特征值高效计算方法

为高效分析大规模时滞电力系统的小干扰稳定性,基于现有的部分谱离散化时滞电力系统特征值计算方法,提出一种改进的特征值计算方法。针对现有部分谱离散化时滞电力系统特征值计算方法存在矩阵LU分解计算量大和离散化特征方程存在冗余的问题,通过矩阵初等变换对无穷小生成元离散化矩阵的结构进行优化,解决子矩阵奇异的问题,并消除其中的冗余变量。改进方法能够充分利用优化后的无穷小生成元离散化矩阵的稀疏结构,提高大规模时滞电力系统的关键特征值的计算效率。四机两区域系统、山东电网和华北-华中特高压互联电网的计算结果验证了改进方法的准确性和高效性。     

计及低频减载动作的最大暂态频率偏移快速估计

随着大容量远距离高压直流输电工程建设和大规模可再生能源的接入,受端电网频率安全风险增大。针对大容量直流闭锁等可能触发低频减载的严重扰动,文中提出基于机器学习的电力系统最大暂态频率偏移快速估计方法。将问题分解为低频减载响应判断和最大频率偏移估计两个子问题,通过子模型交替求解估计最大暂态频率偏移;基于支持向量回归方法构建最大频率偏移估计子模型,以支持向量机为个体学习器构建基于Bagging集成学习的低频减载响应判断子模型;以运行方式信息和扰动信息为输入,采用ReliefF算法和主成分分析法对输入特征进行选择和提取,降低模型复杂度。以某多直流馈入受端系统为例构建最大暂态频率偏移估计模型,验证所提方法的准确性和适应性。     

电力系统频率动态行为衍变与分析方法需求综述

低惯量可再生能源发展导致电力系统运行形态发生变化, 频率动态行为愈加复杂, 频率安全稳定面临新的挑战。阐述频率动态响应过程, 综述频率动态行为量化特征和分析方法, 强调基于人工智能分析方法的优势和前景。从可再生能源发电强波动、电源非同步并网低惯量及大功率缺额与连锁故障高风险三个角度, 分析电力系统运行形态变化, 探讨对频率分析与控制的新要求。剖析可再生能源快速发展背景下电力系统等效惯量的内涵, 综述可再生能源虚拟惯量控制方法, 强调多类型虚拟惯量协调控制的优势和前景。总结频率分析与控制领域中亟待研究的重点内容, 给出后续研究建议。     

基于改进粒子群算法的风机频率控制研究

高风电占比系统中,风电机组参与系统频率调节时,同时使用虚拟惯量控制与下垂控制会出现风机调频功率相互竞争的问题。为提高风机出力,优化系统的调频效果,对风电机组虚拟惯量控制和下垂控制进行协调优化。首先构建了风机参与调频的优化控制策略求解模型,对粒子群优化(PSO)算法进行了适应性改造:根据搜索代数对惯性权重ω、自我学习因子c1和社会学习因子c2进行动态调整,加入变异操作。基于改进的PSO算法优化控制参数,得到风机参与调频的协调控制策略,且对风速和故障程度等因素具有较好的适应性。最后以某省级电网为算例,仿真验证了控制策略以及改进算法的有效性。     

电力系统SCADA数据的一致性分析

SCADA数据是电网状态估计、在线安全评估等高级应用的重要基础数据,其精度直接影响电网自动化实施的效果。实际应用中,由于设备老化、数据传输等因素影响,SCADA系统的误差可能偏离出厂水平。定义了量测数据一致性指标,针对多个变电站实测数据分析SCADA数据的一致性情况,揭示电网SCADA数据的可信度,为工程人员系统掌握SCADA数据质量提供参考。     

风电爬坡事件多级区间预警方法

大规模风电爬坡事件对电力系统功率平衡问题影响显著,严重时可能导致停电事故。基于区间分析理论,提出了一种风电爬坡事件多级预警方法,对可能造成的危害程度进行预先警告。考虑风电爬坡预测研究现状,采用区间数形式对其不确定性进行描述;针对风电爬坡事件强波动性对电力系统功率控制的影响,以维持静态频率偏差在允许范围内为前提,分析采用不同功率控制措施满足功率平衡所对应的风电爬坡幅度允许区间;确定各等级预警区间的预警界限,并利用区间排序方法计算各预警区间的概率,实现多级预警。算例仿真分析及比较结果表明,所述方法能够给出各级预警区间的界限值及概率分布,物理意义明确,且简便快速,利于实时滚动运行,体现了有效性和实用性。