考虑风电出力不确定性与半绝对离差风险的机组组合模型

在风电-火电系统中,若机组组合策略不当,风电出力的不确定性会引起电力系统的实际运行成本严重偏离期望成本,称之为决策风险.为了降低潜在的决策风险,运用情景生成与情景削减的方法表征风电出力的不确定性,并采用半绝对离差(lower semi-absolute deviation,LSAD)来衡量决策风险,即仅考虑实际运行成本高于期望成本的情形,提出了考虑风电出力不确定性与决策风险的机组组合模型,模型以最小化各个情景的半绝对离差风险期望值为优化目标(decision risk minimization,DRM).算例对比了不考虑决策风险的机组组合模型与考虑决策风险的机组组合模型,计算结果表明DRM模型能够降低潜在的决策风险.最小化运行成本期望将会增大决策风险,而最小化决策风险会导致运行成本期望的增加,计算结果表明DRM模型能够较好地处理风电出力的不确定性带来的运行成本期望与决策风险之间的矛盾关系,为决策者在不确定条件下进行决策提供新的思路.     

调度中心智能调度业务成熟度模型及其应用

提升调度中心智能调度业务能力是智能电网建设的重要一环,需要一套能指导其发展和评估其发展阶段的模型和体系,即调度中心智能调度业务成熟度模型。文中首先将调度中心的业务归结为感知、预测、评估和决策4个方面,这4个方面构成了调度中心的业务链。然后针对单个业务能力和业务链能力,分别提出了不同阶段的划分标准,最终形成了调度中心智能调度业务成熟度模型;所提出的成熟度模型,具有高度灵活性和可移植性,可作为各地建设智能调度的重要参考。     

变压器分接头位置的改进递推贝叶斯估计

为准确、快速地估计变压器分接头位置,提出了基于改进递推贝叶斯估计的变压器分接头估计方法。该方法首先形成分接头位置可疑的变压器集合,然后计算可疑变压器在不同分接头位置下的状态估计残差,在此基础上,采用递推贝叶斯估计方法对分接头位置进行后验概率的递推估计。为提高计算效率,对基本的递推贝叶斯估计方法提出以下改进方案:采用线性残差修正方法或预测校正算法以有效减小每次递推时的残差计算量;在递推过程中逐次缩减估计范围;提出递推终止判据,以有效减少递推次数。在IEEE 39节点系统上的仿真计算表明,所提出的算法能准确、可靠地估计出正确分接头的位置,并显著提高递推贝叶斯估计的计算效率,具有较好的在线应用前景。     

海南电网孤网运行时的频率特性分析

为掌握海南电网的频率特性,以作为采取相关措施确保电网安全稳定和经济运行的基础,对海南电网2008年的历次机组跳闸和负荷损失事故进行了分析,掌握了海南电网频率偏差系数的分布规律,校核分析了海南电网有关计算模型的有效性,对于机组一次调频的管理、联网后联络线功率控制的影响因素以及联网后自动发电控制（automatic generation control,AGC）的有关参数提出了建议：     

消纳大规模风电的备用容量在线滚动决策与模型

针对日内最新预测值与日前发电计划存在较大偏差的问题,考虑到风电预测精度具有随时间尺度逐级提高的特性,提出了能有效消纳风电的基于发电偏差优化的备用容量在线滚动修正策略,并建立了相应的优化调度模型。首先将正态分布与拉普拉斯分布联合来拟合风电预测偏差,在此基础上采用基于置信度的方法确定某时段风电出力极值,随后利用随机生产模拟求取该时段系统的最大备用容量即为该时段的发电偏差约束的限制值。最后,利用发电偏差与限值的比较,利用改进的粒子群算法对模型进行求解。某省电网实际算例仿真结果验证了所提策略和模型的有效性。     

电力系统抗差状态估计研究综述

状态估计是电力系统能量管理系统的重要组成部分.传统加权最小二乘估计不具备抗差性,为此产生了抗差估计理论.本文介绍了抗差估计的定义、目标及基本类型,综述了电力系统抗差状态估计的经典方法和新方法.经典方法主要包括M估计、GM估计、高崩溃污染率估计等;新方法包括新息图状态估计、最大相关熵估计、最小信息损失状态估计、最多赞成状...     

基于全网架相量测量的抗差状态估计算法

鉴于海南电网实现了主网架全PMU覆盖,提出了一种基于全PMU量测的抗差状态估计算法。该算法以测点正常率最大为目标,兼顾功率、电压相量和电流相量量测,采用现代内点法实现系统非线性模型的高效求解。由于充分利用所有PMU量测数据,该算法可有效排除不良数据的影响。算例表明,所提算法显著地提升了状态估计的收敛率、合格率和计算频率。     

基于改进转移潮流法的拓扑错误辨识方法

提出了转移潮流法的改进算法,增强了同步辨识拓扑错误和不良数据的能力。改进算法充分利用了转移潮流对拓扑变化的敏感性以及加权最小绝对值状态估计对不良数据的抑制性,通过情形判断将拓扑错误回路和不良数据回路尽可能地区别开来,从而避免了原转移潮流法的缺点,提高了辨识能力。     

基于AGC考核指标的PID参数优化研究

在"两个细则"中AGC(自动发电控制)考核标准执行后,针对电厂机组整体优化中PID参数整定的实际问题,提出了基于AGC考核指标的PID参数优化方案。本文以AGC综合考核指标作为目标函数,采用遗传算法进行PID参数优化,并与传统方法(Z-N法和ITAE法)进行控制性能比较与分析,研究其提高机组AGC性能的可行性和有效性。最后以660 MW亚临界单元机组为实验模型进行仿真验证,仿真结果表明,提出的方法能够显著地提高AGC性能指标,对运行操作人员具有指导意义。