基于STM32的开环霍尔电流传感器的温度补偿研究

研究了一种基于软件补偿结合恒流源补偿的改进温度补偿方法,应用单片机、恒流源、数字温度传感器、乘法器等硬件电路,对传统软件补偿进行了优化,补偿效果较传统恒流源补偿有了明显提升,“温漂”整体下降了约13.7%。在传统的温度补偿方法如热敏元件补偿、恒流源补偿、软件补偿等方式上做了补充,对于霍尔电流传感器精度的提升及实际生产需求的满足有重要意义。     

基于IMFO算法的光伏高占比电网UPFC参数优化模型

光伏高占比地区功率双向交换过程中系统存在暂态功角稳定及电压稳定问题,为得到电网在有功和无功动态波动下统一潮流控制器(Unified Power Flow Controller,UPFC)的最优参数,文章通过对飞蛾扑火(MothFlame Optimization,MFO)算法进行改进,提出光伏高占比电网UPFC控制参数优化模型。首先,针对光伏高占比条件下电力系统UPFC串联、并联功率控制方法,建立基于UPFC的系统阻尼优化控制模型;其次,建立基于系统阻尼和电压偏差最优控制的UPFC参数改进的飞蛾扑火优化算法(Improve Moth-Flame Optimization,IMFO)模型;最后,通过MATLAB与PSD-BPA联合仿真,以东北某光伏高占比电网实际运行数据为基础,建立光伏高占比电网UPFC参数IMFO优化仿真模型。仿真结果表明,基于IMFO算法优化得到的UPFC控制参数,可有效提高UPFC设备对系统阻尼震荡及暂态电压稳定的支撑能力,与传统的MFO相比具有更好的收敛性。     

变压器测温电路的改进与应用

通过升级微机测控装置的主变压器测温回路采集电阻,改善油温采集电压,从而改善测控装置的温度—数字量输入输出曲线,改进主变油温采集精度,保证可靠实现主变油温监控功能,降低调度误切线路的风险。     

计及多类型电储能的综合能源系统优化运行对比分析研究

综合能源系统是泛在电力物联网的重要组成部分，多种类型的储能设备在其中发挥了重要作用。目前的多数研究只考虑了单一类型电储能对综合能源系统优化运行的影响，或是通过对多种能量形式的储能进行联合优化调度展开研究。至于多种类型电储能在综合能源系统中的优化运行结果以及定量对比分析工作还开展的较少。鉴于此，文中提出了计及飞轮储能、电化学储能和超导储能等多类型电储能的综合能源系统优化运行模型，以系统日运行成本最低为目标，并采用人工智能算法来保障预测数据的准确性，利用混合整数线性规划方法进行求解，同时设置了3种运行场景，对不同场景下的优化结果进行了定量分析对比。算例分析表明，采用电化学储能可获得最低的系统运行成本以及最为显著的售电交易量；而超导储能具备充放调度灵活性高，充放潜力大的特点。     

鲸鱼优化支持向量机的短期风电功率预测

为提高风电预测的精度,提出一种鲸鱼优化支持向量机SVM(support vector machine)的组合预测模型。该模型针对风电序列的非平稳波动特性,首先应用集合经验模态分解技术EEMD(ensemble empirical mode de?composition)将原始风电序列分解为一系列不同特征尺度的子序列;并引入鲸鱼优化算法WOA(whales optimiza?tion algorithm)解决SVM中学习参数选择难的问题,进而对各子序列建立WOA_SVM预测模型;最后,叠加各子序列的预测值以得到最终预测值。仿真表明,所提EEMD_WOA_SVM模型具有较高的风电预测精度,显著优于其他基本模型。     

集中式光伏电站智能柔性控制技术研究

文章对智能柔性控制技术进行研究,运用分相追踪技术,实现零流开断零压闭合,减少电容器组和变压器的合闸涌流,消除操作过电压对设备的影响,提高断路器的开断能力和可靠性。利用该项技术实现夜间停电模式,可大大提高电站发电效率,具有可观的经济效益。     

基于电压行波折射系数的柔性直流电网线路纵联保护EI北大核心CSCD

针对柔性直流电网线路纵联保护难以同时适应线路边界存在和不存在情况的问题,提出一种基于电压行波折射系数的柔性直流电网线路纵联保护。通过分析线路的1模波阻抗得到较为精确的故障分量1模电压行波。利用Peterson等效电路定量分析正方向故障时的电压行波折射系数,通过定性分析得到反方向故障下的电压行波折射系数,根据电压行波折射系数的差异构造故障识别判据。在此基础上,设计启动判据和选极判据,与故障识别判据一起形成完整的柔性直流电网线路纵联保护。最后,在PSCAD/EMTDC中进行仿真验证。结果表明,所提纵联保护可实现全线速动,能够耐受500Ω的过渡电阻和20dB的噪声,且对采样频率和数据同步要求低,工程适用性较强。     

分布式多元随机动态场景生成及快速精准场景降维算法

高比例新能源及多源耦合是电力系统发展的重要特征,这也为系统稳定经济运行提出了新挑战。该文以园区型多能系统为对象,研究了分布式多元随机动态场景分析,从多时空角度有效量化不确定因素给系统造成的影响,可为系统灵活重构、多维度协同运行与决策提供有力模型与场景支撑。首先由预测误差驱动拟合多元功率预测误差概率分布,全面反映随机功率出力信息,提高模型泛化性;以时序相关范围参数为数据驱动关联变量,高效动态控制波动强度;最终场景生成利用逆变换映射思想保证置信度。然后针对典型场景提取,提出一种综合递归聚类思想的多段嵌套削减算法,结合改进Wasserstein距离指标,兼具准确、时效、稳定方面的优势。最后由对比实验论证该方法的前沿有效性。