一种新的基于综合相似度的区间值模糊推理方法

在深入分析已有的基于相似度的模糊推理算法的基础上,针对其计算复杂、未考虑规则前件权重及规则激活方法可能导致结论不全面的问题,提出一种基于综合相似度的区间值模糊推理算法。引入综合相似度、规则阈值、规则可信度等概念,给出新的模糊规则激活方法及推理结论可信度的计算方法。通过算例说明了新方法在多重多维模糊推理的情况下具有还原性,且计算简单,适用于实际应用。     

基于模糊综合评价的聚类分析在电力负荷建模中的应用

阐述了在电力负荷建模中,统计综合法建模是以典型用户的选取为基础的,在此基础上,通过分析变电站综合负荷的构成以及用户设备容量比例,提出了基于模糊综合评价的聚类和模糊C均值聚类两种方法,并对某市工业典型用户进行分类,结果表明基于模糊综合评价的聚类分析能够克服模糊C均值聚类法中主观差异性对分类的影响,概念更为清晰,聚类结果更为合理。     

三相电压型PWM整流器慢时标不稳定现象分析

针对三相电压型脉冲宽度调制PWM(pulse width modulation)整流器的慢时标不稳定现象,分析了现有的三相电压型PWM整流器的小信号频域模型,通过建立能精确预测系统稳定边界的时域模型,求取了闭环控制系统状态方程的Jacobian矩阵,依据李雅普诺夫稳定性判定法则对系统稳定性进行判断,并将时域模型与现有小信号频域模型做比较,明确了频域模型的精确适用频率范围,阐述了频域模型只适用于很低的频域的原因,解释了三相电压型PWM整流器的不同于单相变换器的低频振荡现象。仿真结果验证了所建时域模型在判断系统稳定性方面的精确性。     

可调度光伏电站中混合储能容量的优化配置

目前的光伏电站多不经调度控制直接并网,但随着光伏发电渗透率的增加,不可控的光伏电站并入电网终将影响电网运行。提出在光伏系统中加入电池和超级电容的混合储能系统,使并网光伏电站可调度,并解决了单一储能方式无法兼顾快速性和持久性的功率需求问题。采用超级电容的电压控制策略,实现了电池和超级电容的功率交换,有效减少了电池的充放电循环次数,提高了电池使用寿命。利用HOMER软件,采用统计学方法,实现了在并网光伏电站可调度下的容量优化配置,使系统总成本最低。通过某地区实例,仿真验证了方法的正确性,并对光照强度和电池寿命进行了敏感性分析。     

动态负荷对电力系统动态稳定性的影响研究

介绍了PSASP仿真软件中感应电动机的三阶模型,并用其暂态稳定计算模块,从时域仿真的角度分析了感应电动机比例和低压减载对电力系统动态稳定性的影响,比较了不同参数下低压减载对功角稳定和电压稳定的影响.通过对12节点多机系统的仿真,结果表明:感应电动机比例增加容易造成功角和电压失稳;低压减载有利于电压稳定,但容易造成功角曲线的大幅振荡;负荷的减载量和减载速度对电力系统的动态稳定性也有一定的影响.     

基于关联矩阵的电气主接线的可靠性分析

论述了基于线路与断路器的关联矩阵计算变电站电气主接线可靠性指标的方法，介绍了该方法在3种典型电气主接线(“单母分段接线”、“双母线带旁路接线”和“一个半断路接线”)可靠性计算中的应用，结果能满足实际需要。     

光伏电站参与大电网一次调频的控制增益研究

随着光伏发电等新能源的大规模快速发展,电力系统对其参与一次调频提出了相关要求。调频控制增益(调差系数的倒数)是一次调频控制的关键参数,目前其主要参照常规电源机组设置值和部分仿真计算结果制定,欠缺理论分析,国内外不同机构或标准提出的参数推荐值差异较大,不合适的参数可能导致频率调节不稳定。文中首先介绍了国内外有关光伏发电参与一次调频的技术要求,然后建立了光伏电站接入系统的一次调频控制分析模型,鉴于该模型含有死区和饱和等非线性环节,采用基于描述函数的非线性奈奎斯特稳定性判据分析了光伏电站接入系统前后调频控制增益的稳定范围。单机系统和两机系统算例仿真结果验证了所述分析方法和结果的正确性,该分析方法容易推广应用于风电等其它系统,分析结果可对相关标准和现场调频装置参数整定提供借鉴。     

基于无谐波检测控制的三相四线制APF的研究

针对三相四线制低压配电网中存在的谐波污染严重、中性线电流较大的问题,提出了一种基于无谐波检测的三相四线制有源电力滤波器(Active Power Filter,简称APF)控制策略。建立了电容中点型三相四线制APF的数学模型,并给出了其中电感、电容主要参数的设计方法。在对比分析谐波检测和无谐波检测控制方法的基础上,选取了更有优势的无谐波检测控制策略,并针对系统中存在的负序以及零序电流分量分别设计了比例谐振(Proportional Resonant,简称PR)控制器。通过Matlab/Simulink软件搭建了三相四线制APF的仿真模型,并对谐波补偿和抑制中性线电流进行了仿真测试,效果显著。最后,以某公司的TMS320F28377为控制器单元核心搭建了实验平台,证实了所提控制策略的可行性。     

基于IF-AD-ELM的特高压直流输电系统故障辨识

针对现有的特高压直流(ultra high voltage direct current, UHVDC)输电系统故障检测方法灵敏度低、难以识别高阻接地故障的问题,提出了一种基于整数因子(integer factor, IF)-近似导数(approximate derivative, AD)和极限学习机(extreme learning machine, ELM)的特高压直流输电系统故障辨识方法。其中整数因子用于分析不同采样频率下的信号,近似导数法用于获得信号不同程度的细节系数。首先,基于不同的整数因子对信号进行下采样,并利用近似导数法对所得信号求一阶、二阶和三阶近似导数。其次,分别计算各个子信号的熵特征。然后,用基于交叉验证的递归特征消除(recursive feature elimination with cross validation, RFECV)算法对得到的一系列特征进行特征筛选,并结合ELM对特高压直流输电系统进行故障辨识。最后,在Matlab/Simulink环境中搭建了±800 kV的UHVDC系统模型,模拟不同故障类型。实验结果表明,所提方法在识别特高压直流输电系统不同类型故障时有更高的准确率,且耐受过渡电阻能力强。