SVG对海上风电交流并网系统稳定性影响分析

海上风电交流并网系统具有不同于陆上风电并网系统的结构和运行特点,其动态无功补偿装置(SVG)通常配置在陆上集控站而不是风电场出口,主要工作于补偿交流电缆充电无功的感性区,需要研究SVG对系统振荡特性的影响。针对某直驱型海上风电交流并网系统,基于系统特征模式分析,构建对比算例,研究了SVG容量配置、运行状态及其控制对系统主导振荡模式稳定性的影响。经研究发现,当SVG工作于感性区时,海上风电交流并网系统主导振荡模式稳定性明显弱于SVG工作于容性区。另一方面,SVG电流内环和功率外环控制参数可能导致海上风电并网系统主导振荡模式失稳,需要确定能适应系统运行方式变化的参数取值范围并与风电场控制参数协调以保持系统稳定。基于PSCAD/EMTDC的系统详细电磁暂态仿真验证了所得结论。研究工作对于认识海上风电交流并网系统特性和指导系统规划和优化运行具有较好的参考价值。     

交流潮流约束机组组合的部分代理割方法

交流潮流约束下的机组组合问题(AC power flow constrained unit commitment,ACUC)是一个非凸的混合整数非线性规划问题,包含大规模的离散变量,极难求解。该文建立了ACUC的分离式模型,引入部分代理割方法,提出了一种新的求解UC问题的分解式算法。并在原始部分代理割(partial surrogate cuts,PSC)法的基础上,为避免在问题规模扩大时过早陷入局部最优解,结合电力系统特征,提出了引入直流潮流相关约束的改进PSC算法,改善解的质量。通过对6节点、IEEE 39节点和118节点系统的仿真计算验证了方法的有效性和适用性,在与其他算法的对比中突显了速度和精度上的优势。     

运用PSO和GRNN的短期负荷二维组合预测

为提高短期负荷预测精度,改善预测模型的工程实用性,提出了一种结合纵向和横向相似日样本的短期负荷二维组合预测方法。常用BP神经网络需优化的参数多,故采用结构简单的广义回归神经网络作为单向模型的基本预测算法。在此基础上,再通过设置组合加权系数,运用粒子群优化算法寻优系数值,得到最终的二维预测结果。对比其他短期尤其是超短期负荷预测方法,该模型不仅考虑了气象因素对负荷的影响,还充分体现了"近大远小"原则,并智能优化系数组合预测结果。电网实际负荷数据验证表明,该预测模型操作性高,速度快,且有较高的预测精度。     

基于近似动态规划的海上风电制氢微网实时能量管理策略

电解水制氢(power-to-hydrogen,PtH)装置耦合海上风电运行,在促进风电消纳的同时可以制备绿色氢能,推进工业领域的无碳化进程,因而备受关注。文章开展海上风电制氢微网的实时能量管理策略研究。首先,构建海上风电制氢微网的实时能量管理模型,包含海上风电、电制氢装置以及储氢罐等元件。然后,提出基于近似动态规划(approximate dynamic programming,ADP)的微网实时能量管理策略,采用分段线性函数近似状态值函数以应对不确定性因素。最后,通过算例验证所提策略的有效性和优越性。在所提策略下,海上风电通过电制氢装置就地消纳,实现氢气的提前制备和存储。以具备精准预测技术的理想算例为基准,所提策略在满足正态分布的实时测试场景下,优化准确率平均值大于99%。