故障条件下的风电场无功协调控制策略

电网故障时风电系统的Crowbar装置能够帮助风电机组实现低电压穿越,然而Crowbar的投入使得双馈风电机组要从电网吸收无功功率,延缓电网电压重建的过程。因此,需要在故障时对风电场进行无功补偿。针对这个问题,提出一种新型无功协调控制策略,在电网电压跌落后,根据并网点电压水平以及Crowbar的动作情况,整定风电场的无功调节需求,通过两层无功分配策略,协调双馈风机和STATCOM对电网进行无功补偿,用以支撑风电场并网点电压。采用这种控制策略,不仅可以提高风电机组的低压穿越能力,也减少了无功补偿装置的投入容量,仿真分析验证了所提策略的可行性和有效性。     

电网运行异常的状态特征与趋势指标

由于各种不确定因素的存在,实际电力系统具有一定的脆弱性,使得其运行状态往往易受到电力系统内外部扰动的影响而进入异常运行状态。文中从电网结构的超常变化、间歇性电源功率的剧烈波动、负荷高峰期的快速攀升和低谷期的快速下降等方面,描述了考察电网运行状态和趋势是否进入异常的着眼点。通过对电网运行状态和趋势异常的典型情景分析,梳理出了电网运行当前情景和状态恶化的因果性、状态和趋势的差异性等基本关系,并由此建立了反映电网运行异常的状态特征与趋势指标体系及评估流程与方法。进一步地,给出了整定有关参数阈值的指导性原则,并分析了可行的态势异常程度综合评估方法。     

电力市场中负荷跟踪辅助服务模型的研究

构建一个完善的电力市场已成为全世界的一大趋势。由于系统频率是否发生偏移可以反映市场的供需是否处于平衡状态,所以可以利用辅助服务方式之一的负荷跟踪服务通过负荷监测器实时监测负荷波动,并将负荷信息传送到发电端,进行功率调整。本文在此基础上对负荷跟踪控制模型进行市场下的改进,考虑市场因素,形成控制结构,根据可能出现的各种发电及负荷变化对模型加以修正,对其动态响应进行实时模拟,得到优化模型。利用该模型可以实现供求平衡,调整系统频率,提高供电质量。     

双向工频通信信号在配电网中的传输特性

介绍了双向工频通信的基本原理，建立了一简单的信号传输模型。从暂态电压和电流在配电网中传播的角度，分析了双向工频通信信号在配电网中的传输特性。通过实际测试数据，验证了双向工频通信方式具有抗干扰能力强、不受线路状况和负荷变化制约的特点。     

电力市场中负荷跟踪辅助服务模型的研究

构建一个完善的电力市场已成为全世界的一大趋势.由于系统频率是否发生偏移可以反映市场的供需是否处于平衡状态,所以可以利用辅助服务方式之一的负荷跟踪服务通过负荷监测器实时监测负荷波动,并将负荷信息传送到发电端,进行功率调整.本文在此基础上对负荷跟踪控制模型进行市场下的改进,考虑市场因素,形成控制结构,根据可能出现的各种发电及负荷变化对模型加以修正,对其动态响应进行实时模拟,得到优化模型.利用该模型可以实现供求平衡,调整系统频率,提高供电质量.     

H∞控制理论在并联型有源滤波器中的应用

针对有源电力滤波器传统控制方法精度低、鲁棒性差的缺点,建立了并联型有源电力滤波器的状态空间模型,将误差看作是对控制系统的外部干扰,设计了基于H∞控制理论的并联型有源电力滤波器的鲁棒控制器,并将其应用在搭建的有源电力滤波器的模型上。从计算机仿真可以看出,该控制器能减小电源电流的谐波畸变率,并能稳定直流侧电压。仿真结果证明H∞控制方法提高了系统的稳定性和鲁棒性,使有源电力滤波器具有更好的补偿效果。     

UPFC模糊控制器设计及在市场环境下应用

研究了统一潮流控制器UPFC(UnifiedPowerFlowController)在缓解输电阻塞和优化系统潮流方面的应用。利用UPFC的串联电压调整、线路参数串联补偿、移相控制等功能,一方面可以提高电气元件的利用效率,进而提高系统的输电能力,缓解和解决输电阻塞现象;另一方面,还可以用来强制地调节线路的潮流走向,以改变系统整体的潮流分布,优化系统潮流。通过详细分析UPFC的等效电路模型,建立了新的参考坐标系,实现了对UPFC串联与并联侧的解耦控制。并且为了进一步增强系统的鲁棒性,采用了带有自调整因子的模糊策略对UPFC进行控制,此模糊控制器可以根据系统的实际情况实时地改变控制策略,以便更好地适应电力系统强非线性等特点。仿真结果证明,UPFC可以有效地提高系统输电能力以缓解输电阻塞,并且可以根据需要,迅速平滑地调节系统潮流走向,以优化系统潮流,节约输电成本。     

基于动态神经网络的风电场输出功率预测

随着风电的大规模发展,准确预测风电场输出功率对于风电场的选址、大规模并网及运行具有重要的作用。文中提出了局部反馈时延神经网络和全局反馈时延神经网络2种动态神经网络预测模型,以适应风功率的时间序列特性,并与静态神经网络预测模型进行了比较。以国内北方某风电场的风功率预测为例,结合气象预报数据进行提前24h的风电输出功率预测,仿真结果表明,动态神经网络在预测具有时间序列特性的风功率时效果优于静态神经网络。     

基于面向时间过程的静态安全分析(英文)

针对传统静态安全分析基于单一时间断面、无法细致反映系统状态变化的不足,本文提出了一种面向时间过程的静态安全分析方法。首先介绍了面向过程方法的基本概念。充分利用丰富的电力系统测量和负荷预测数据信息,提取了描述每个时间断面的特征向量;结合电力系统负荷连续变化的特点,通过改进的K-means聚类分析技术,对负荷曲线进行了时间过程的划分。定义了提取时间子过程最大特征断面和最小特征断面的指标,并对特征断面的显著代表性进行了研究。在保证电网安全稳定的前提下,本文方法可一定程度上提高传输线路的利用率。最后,IEEE30节点算例表明面向时间过程静态安全分析方法的合理性和有效性。     

自备电厂发电权交易模式及能耗效益最优研究

阐述了自备电厂发电权有偿替代交易的模式,建立了可以实际应用的自备电厂发电权有偿替代交易理论模型.该模型考虑了煤耗和效益最优,兼顾了交易各方的利益,同时能够利用具体电网数据进行发电权交易分析,实现交易双方效益共享.