基于GA-BP神经网络的电网暂稳极限切除时间预测

本文介绍了一种利用PSASP软件结合GA-BP神经网络的极限切除时间预测方法.通过PSASP软件搭建三机九节点系统,模拟系统发生三相短路故障,得到实验数据,将实验数据分为训练集和测试集,构建基于GA-BP的极限切除时间预测模型.结果表明,基于GA-BP模型的极限切除时间预测值与实际值基本一致,且GA-BP模型的预测精度高于BP模型.     

关于青海省建设抽水蓄能电站必要性及资源条件认识

为推进青海省新能源大规模发展,保障青海电网安全稳定运行,青海省开展了抽水蓄能电站选点规划工作。通过参与青海省抽水蓄能电站选点规划工作,对青海省建设抽水蓄能电站的必要性和站点资源及开发条件有了进一步认识,为未来青海抽水蓄能电站有序建设提供了借鉴作用。     

如何有效控制电力工程造价概述

电网项目建设快速发展，强有力推动我国经济建设的良性发展，有效控制电力工程造价显得尤为重要。文章分析了从工程立项到竣工的各个阶段工程造价存在的问题，提出了各阶段有效控制工程造价的方法。     

基于死区时间补偿的永磁同步电机改进型模糊自适应PI控制策略

由于模糊自适应PI控制不需要精确的被控对象数学模型,且对于线性系统和非线性系统都具有良好的适用能力,而逐渐应用到电机控制系统中来。但传统模糊自适应PI控制在应用过程中,存在控制性能较差的问题。在模糊自适应PI控制理论基础上,提出一种基于死区时间补偿的永磁同步电机改进型模糊自适应PI控制策略,采用该策略能够实现无论在加速阶段还是减速阶段,均能准确、稳定地调节永磁同步电机转速。     

采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度（Risk_α）,对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。     

新型电力系统下抽水蓄能电站容量效益分析

抽水蓄能电站的投资建设将为新型电力系统安全可靠运行带来多种效益，容量效益是维持电力供需平衡的基础保障。然而，现阶段抽水蓄能电站的容量效益未被充分认知和补偿，导致电站盈利不理想，投资建设积极性差。基于生产运行模拟理念，提出了一种抽水蓄能电站的容量效益评估方法；建立了抽水蓄能电站与风、光、水、火等多类型电源的联合优化运行模型；基于某省电力系统运行数据，分析了抽水蓄能电站在减少火电机组装机容量和减少新能源弃电方面所体现的容量效益，为厘清抽水蓄能电站在能源电力转型过程中的作用提供了理论依据。     

光伏光热联合发电基地并网优化调度模型

太阳能能源基地建设正在从单一光伏发电向光伏光热等多种太阳能能源利用形式方向发展。借助光热电站的大容量储热装置和具备快速爬坡速率的汽轮机组,光伏光热联合发电基地的并网运行的可调度性和可控性大大提升。从光伏光热联合发电基地的运行机理出发,建立了基于改进粒子群算法的光伏光热两阶段优化调度模型,第一阶段以削减等效负荷峰谷差、改善负荷曲线为优化目标,第二阶段以发电总成本最小为优化目标。该模型满足光伏光热电站的主要运行约束和传统机组组合安全约束,适用于光伏光热联合发电基地并网调度运行。对10机系统的仿真表明,在完全接纳太阳能发电的前提下,光伏光热发电基地在削减等效峰谷差、提高新能源消纳和降低发电总煤耗效益显著,同时对于光热电站的灵敏度分析表明,在规划建设光热电站时可根据单位峰谷差削减量以及建设成本来选择合适的装机容量和储热装置容量。     

基于综合等效灵敏度的短路电流抑制措施确定方法

随着电网规模的不断增大,短路电流超标已成为电力系统安全运行所面临的重大问题。文中提出了一种限制电网短路电流的综合等效灵敏度法,将限制短路电流问题分为限制短路电流和电气安全校核2个子问题。在限制短路电流子问题中,统一了线路开断、发电机停运、线路出串、线路装设串联阻抗、更换高阻抗变压器、母线分裂等限流措施的模拟,进而利用支路阻抗追加法计算上述措施实施后的节点阻抗参数和元件开断的短路电流综合等效灵敏度。在电气安全校核子问题中,对电网进行潮流和稳定校核,实现短路电流限制。青海电网的实际算例验证了文中方法的有效性,研究成果可为青海电网限制短路电流提供借鉴。     

基于风功率数据研究的自动化风电场效益评估方法

风电场建设与其效益有着直接关系,因此风电场效益评估具有重要的研究价值。在此背景下,针对德尔菲法、数据包络分析法、模糊综合评价法评估结果与实际结果误差较大的问题,在风功率数据研究的基础,提出一种新的自动化风电场效益评估方法。该方法将粗糙集理论与BP神经网络相结合,构建一种评估模型,具体过程如下:首先选取指标数据并进行处理,包括缺失值插补、标准化和离散化;接着利用处理好的指标数据制定效益决策表和构造分辨矩阵;然后利用粗糙集进行评价指标属性约简,减少数据量;再然后构建BP神经网络模型,将约简后的评估指标作为训练样本输入到模型当中,进行训练;最后进行实测,将测试样本输入到训练好的神经网络模型当中,得出效益评估结果。结果表明:与德尔菲法、数据包络分析法、模糊综合评价法相比,利用本方法进行评估,得出的结果更接近实际结果,误差较小。