基于低电压穿越控制策略的风电场等值方法

风电场通常包括多台同类型的风电机组,在大电网仿真计算中需要将风电场等值,以减小仿真规模并保证仿真的准确性。提出了基于风电机组低电压穿越特性的风电机组倍乘等值台数确定方法,该方法主要考虑了实际风电场中各风电机组出力不同对风电场等值的影响,基于双馈、全变流类型风电机组在低电压穿越期间的有功、无功控制策略,确定比较合理的等值机组台数,最后将风电场等值为多台出力相同的风电机组。通过对实际风电场的仿真分析表明,在不同控制方式下,综合考虑不同电压跌落水平的有功、无功最佳等值台数是一个范围,进而可以综合确定一个等值台数,以兼顾准确性和保守性。一般情况下,离线仿真可选择最小可能台数,在线仿真可选择有功最佳台数范围内的最小台数。     

基于并行模式的多预想故障静态电压稳定辅助决策

提出一种基于并行模式的多预想故障静态电压稳定辅助决策方法用于提高系统静态电压稳定性。根据灵敏度与经济成本计算控制措施性能代价比指标并实施分群控制。根据电压模态分析结果进行无功功率调整,不达控制目标时再计算有功综合灵敏度补充有功功率调整。若多预想故障的综合控制措施引起正常运行方式母线电压越上限,则求解无功综合灵敏度后调整无功。基于并行平台形成包含故障信息、控制对象、控制总量及分配方式的多个控制方案,并根据迭代结果快速缩小搜索空间。通过对浙江电网某实时断面的仿真分析,验证了所述方法的有效性和实用性。     

基于01整数规划的多目标最优PMU配置算法

针对目前缺乏多目标PMU配置方法,提出了一种基于线性01规划的多目标优化配置算法.并在此基础上导出了三种特殊模型,分别处理系统在正常运行方式下完全可观测的PMU布点问题,在线路N-1故障时系统仍可观测的PMU布点问题及在PMU N-1故障时系统仍可观测的PMU布点问题.该方法的突出特点在于能够同时将以上三种布点需求使用统一的形式同时处理,并且最终的布点方案在保证PMU数目最少或保证配置PMU所需费用最少的基础上获得了最高的测量冗余度.通过IEEE30、IEEE 57、IEEE118节点系统布点验证了该方法的有效性和灵活性.     

利用系统剩余容量评估电力市场中长期金融风险

电力市场中的中长期金融风险由于时间跨度较长,可能给市场参与者带来更为严重的损失,因此对其准确评估具有重要的现实意义.但是电价和供求这两个风险因子之间的强相关性使得蒙特卡罗方法无法直接应用于电力市场风险计算.系统剩余容量百分比反映了系统的电力供求状况,能够较好地解决相关性问题.本文引入剩余容量百分比与电价的关系曲线,以周数据为基础,应用蒙特卡罗方法,建立了月份、季度等中长期金融风险的评估模型,并结合浙江电力市场运行数据进行评估.计算结果表明该模型是有效的,预测结果和实际情况比较吻合.本文建立的模型具有较好的实用性,对防范和控制电力市场中长期金融风险具有参考价值.     

融合信息理论的电力系统故障诊断解析模型

保护与断路器动作的不确定性和警报信息的不确定性是实际电力系统故障诊断时需要考虑的主要问题。以电力系统故障诊断解析模型为基础,融合信息理论中的方法来解决这一问题。阐述了故障诊断的信息运动过程,在此基础上通过解析分析保护与断路器动作逻辑和警报信息之间的关系,发展了基于信息量损失最小的故障诊断优化模型,充分考虑了警报信号的不确定性。采用改进遗传算法求解。用浙江电力系统实际发生的故障案例说明了该方法具有较强的容错能力且诊断速度快,对于复杂故障案例,计算时间在1 s之内,满足在线故障诊断要求。     

电力市场中发电商报价的聚类分析研究

利用平均电价差值积分模型将电力市场中发电商的机组报价曲线转换为一维特征向量,从而采用传统聚类方法对机组报价曲线实现分类。通过对某电力市场的报价曲线聚类计算表明,在平均电价差值积分模型中使用20段分段模型,并采用离差平方和法进行聚类,可以对电力市场中机组的报价曲线实现较准确有效地分类。还可以采用量价指数CPI、HHI指数等方法对聚类结果进行进一步分析。     

超高压水刀在石化工业中的应用

通过对进口超高压水刀的机理研究，总结出一套以石油化工为主的现场应用我，尤其探讨石油化工业经常遇到的因堵塞，爆聚造成的非计划停工，如何制定出颇受欢迎的在线抢救工艺方案实践证明，它既安全又行之有效。     

考虑市场力的短、中、长期电价预测

分别介绍了采用BP神经网络模型和线性回归模型进行电价预测的方法和结果。方法的突出特点是在预测模型中引入了一个衡量市场力的新指标——发电容量必须运行率(MRR)，从而充分考虑了市场力对电价的影响，提高了电价预测的精度，特别是增强了短期预测模型对最高限价的预测能力。文中对MRR指标进行了简单的介绍，并针对电价预测的不同特点，对预测模型和预测变量的选择进行了探讨，提出了自己的观点。基于浙江电力市场实际运营数据的初步预测结果表明，所建预测模型是适用的，选择的预测输入变量是恰当的，电价预测精度能够满足电力市场实际运营的需要。     

超短期负荷预测在发电市场中的应用

阐述了超短期负荷预测在实时发电市场中的重要性。在充分研究和比较多种超短期负荷预测方法的基础上,提出了适合发电市场的综合预测方法;解决了负荷伪数据处理的问题;文中介绍的超短期负荷预测已成功应用于浙江发电市场中。     

奇异值分解方法在日负荷曲线降维聚类分析中的应用

负荷曲线聚类对负荷预测、电网规划和需求侧响应等应用有重要意义,但是海量的历史负荷曲线为数据存储和计算效率带来了挑战。为此,提出一种基于奇异值分解的日负荷曲线降维聚类方法。首先利用奇异值分解将日负荷曲线数据旋转变换至新的坐标系中,求解出的奇异值反映了相应坐标轴的重要程度。然后,将负荷曲线在各坐标轴上的坐标作为降维指标,用以反映负荷曲线的主要特征,再依据奇异值下降趋势确定指标的数目。最后,以各坐标轴对应的奇异值作为指标权重,采用基于加权欧式距离的K-means算法对日负荷曲线进行聚类。算例结果表明所提方法运行时间短、鲁棒性好,可以提高负荷曲线聚类的准确性。