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<正>我们可以通过数字化和智能化手段,挖掘、利用现有能源系统已经存在的或者将会出现的灵活性资源条件能力,纳入更多可再生能源,提高能源转换效率。在实现“双碳”目标的过程中,能源领域是“主战场”,大量的碳排放与能源活动息息相关。而在能源行业中,减碳时间紧、任务重。达成“双碳”目标有不同的技术实现路径,很多专家也给出了自己的“药方”。 相似文献
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基于模型预测控制理论的风电场自动电压控制 总被引:2,自引:1,他引:2
风电场电压受风力影响容易快速波动,传统基于当前时间断面进行决策的方法易出现无功控制滞后、多种设备不协调等问题。为此,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,提出了一种旨在协调风力机和静止无功发生器(static var generator,SVG)的风电场电压控制方法。区别于传统电压控制方法,所提出方法的目标是实现未来时间窗内电压控制曲线和无功调节动态过程的优化。利用自回归滑动平均方法预测风力机的有功出力,并分别以一阶惯性环节和比例积分环节模拟风力机和SVG无功控制的动态过程,在此基础上利用灵敏度预测求解风电场内各母线(含风力机机端母线)的未来电压曲线。由此建立了以目标函数为未来时间窗内并网点电压偏移最小和SVG动态无功储备最大的优化模型,并采用对偶单纯形法求解。在基于DIgSILENT建立的风电场仿真系统上进行了仿真验证。时域仿真结果表明,所提出的方法通过预测不同设备未来一段时间的控制动态过程,能合理安排快、慢无功出力,提前响应系统中可预见变化,保证风力机机端电压安全,并维持并网点电压平稳。 相似文献
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考虑风电与高载能负荷调度不确定性的鲁棒机组组合 总被引:2,自引:0,他引:2
为缓解弃风问题,甘肃等电网开展了高载能负荷与风电的协调调度。然而,以电弧炉为代表的冶炼类高载能负荷在运行时存在有功功率波动,会对电网的自动发电控制(AGC)系统产生影响。为研究高载能负荷功率波动对负荷与风电协调调度的影响,文中提出一种考虑高载能负荷功率波动以及风电不确定性的鲁棒机组组合方法。该方法充分考虑高载能负荷有功功率波动与设备运行状态的关系,对负荷有功功率的不确定性进行建模。接着,考虑高载能负荷与风电协调调度时,负荷不确定性与风电不确定性对电力系统共同作用的特点,构建最小化弃风与切负荷风险的鲁棒机组组合模型,使电网对高载能负荷进行调控时,可充分考虑高载能负荷不确定性的影响。最后,在IEEE RTS-79系统中对所提方法进行了验证,并分析了高载能负荷不确定性对协调调度的影响。 相似文献
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随着电动汽车的大规模发展,其峰值充电负荷占全网负荷的比例日益上升,给电网的静态电压稳定带来了负面影响。试图将电动汽车充电设备纳入电力系统安稳控制,从而减少这一影响。提出了电动汽车充电设备的三种控制方法:灵敏度控制方法、理想控制方法以及下垂控制方法,并对其控制效果进行了对比。三种方法都能够达到提升系统负荷裕度的目的,但其中的下垂控制方法更适合实际控制应用。将下垂控制应用到新英格兰39节点系统,在不同渗透率和不同充电速率情况下分析其对系统电压稳定性的影响。结果表明下垂控制能够明显提高系统负荷裕度,是一种有效的电动汽车充电设备就地控制方法。 相似文献
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适应两级分布式智能调度控制的变电站高级应用软件 总被引:3,自引:1,他引:2
智能电网的发展对传统集中式的调度模式提出了挑战。文中重新审视了分布自治与集中协调这对基本矛盾,提出建立智能变电站高级应用软件体系,具体包括建模、状态估计、智能告警、电压稳定评估与控制、自动电压控制、风险评估建模等高级应用,变集中式调度模式为更加可靠、敏捷的变电站—调度中心两级分布式智能调度控制模式。简要介绍了各高级应用的特点、功能和实现,展示实际工程应用示例,并对相关实用化问题进行探讨。最后对智能变电站高级应用软件的发展提出展望。 相似文献
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虚拟电厂通过先进的通信、计量、控制等技术聚合不同的灵活性资源,实现资源综合协调优化控制,是提高电网安全水平、降低用户用能成本、促进新能源消纳的重要措施。而基于云服务的计算框架将虚拟电厂优化调度的求解转移至云端服务器完成,在降低本地计算压力和计算资源投资成本的同时也带来了新的隐私安全问题。为了应对云计算过程中云端服务器与园区之间信息交互存在的隐私泄漏风险,文章研究并提出了面向云服务的虚拟电厂优化调度过程中基线计算环节的信息伪装机制,利用基于线性映射的信息伪装算法将原优化问题的参数及变量信息进行伪装,在有效保证云端模型求解正确性的同时,可靠地保护园区数据隐私。通过对算例优化结果以及信息伪装特性的分析验证了所提模型和方法的有效性。 相似文献