基于改进蒙特卡洛法的智能电网实时运行风险评估

蒙特卡洛法需使用大量电网抽样数据,花费的风险评估时间长,提出一种改进蒙特卡洛法实现高效智能电网实时运行风险评估。从多方面考虑,构建智能电网风险评价指标体系,明确蒙特卡洛法存在抽样次数多及方差系数大的问题;将交叉熵重要抽样法与分散抽样法相结合,构建近似函数,令原本电网中微小概率事件转换为大概率事件,减少算法抽样次数和方差系数,提高算法的计算效率。实验表明,所提方法能够有效识别正常状态下及元件失效条件下的电网实时运行风险,并通过失效线路负荷转移的方式有效降低了智能电网实时运行风险。     

孤立电网故障调度处置方法研究与应用

在某些接线和运行方式下,电网设备发生故障后,可能形成孤立电网暂时稳住运行,调度机构值班调度员必须迅速指挥协调相关单位进行故障处置,若处置不及时或不准确极易导致孤立电网瓦解,进而发生大面积停电事故。本文从孤立电网判断、稳住孤立电网、快速并网、恢复正常运行四个阶段阐述了孤立电网故障调度处置的方法要点,并结合相关案例进行了验证,对于指导调度机构进行孤立电网故障处置具有重要的实用意义。     

利用满维灵敏度矩阵进行电压控制分区

针对电网进行电压分区问题,先对负荷节点分区,再人工将各电源节点依次归并到地理上与之相邻近的负荷节点所在区域,可使同一电网的分区结果因人而异.文中提出一种新的电压控制分区方法:先构造包含系统所有节点的满维灵敏度矩阵,再利用空间电气距离表征节点间的相似度,并采用基于ward簇间距离的凝聚层次聚类分析法对系统电压控制分区.这...     

美国PJM电力现货市场环境下需求响应机制分析与启示

需求响应参与电力市场交易,既有利于发挥其在电力资源优化配置的效果,促进需求响应项目的 可持续开展,也能改善市场价格形成机制,降低电力市场运行风险.总结了美国PJM现货市场环境下的需求响应机制与方法,论述了需求响应参与日前、实时电能量市场,备用和调频辅助服务市场的交易组织过程,重点分析了现货电能量市场中的需求响应机制设计原理;最后,结合我国电力现货市场的实际情况,分析需求响应机制对市场交易和调度运行的影响,提出了通过市场化手段促进需求响应项目实施的建议.     

基于不同步两端采样数据的线路分布参数计算方法

准确的线路参数是进行电力系统分析计算的基础。目前的线路参数计算方法通常是基于两端数据同步的,而实际中采用录波器记录的两端数据存在采样不同步问题。对此,提出一种基于不同步两端采样数据的参数计算方法,其由于消除了不同步角对参数计算的影响,故可准确计算正序及零序分布参数。通过仿真计算,发现该方法的确不受故障类型及不同步角的影响,能准确计算正序及零序分布参数,从而证明了该方法的有效性。     

基于无功电压满维灵敏度的大规模风电场电网VCA方法研究

提出一种包含大规模风电场电网的VCA（电压控制分区）方法：将风电场最经常出现工况的功率作为其在潮流计算中注入功率,求出该工况下包含所有节点耦合信息且计及PV耦合的无功电压满维灵敏度矩阵;利用定义的电气距离使电源节点和负荷节点同步参与聚类分区过程,一次性得到分区结果,优于传统只对负荷节点进行分区再人为将电源节点归并的方法。采用风电场最常出现的工况功率,分区结果可以适应于风电场的大部分出力工况。通过对包含大规模风电场的IEEE39节点系统进行了动态分区,验证了该方法的可行性。     

多模式次同步谐振扰动清除时序对轴系扭矩放大的影响

针对多模式次同步谐振中暂态扭矩放大现象,将轴系扭矩视为轴系对冲击力的响应,建立了一个轴系扭矩与扰动清除时间关系的简化四自由度模型。对该模型运用模态分析法,推导得到了轴系扭矩与扰动清除时间关系的显式表达式。研究结果表明：扰动所激发的发电机轴系各自然振荡频率均以余弦形式参与轴系扭振,并且在其自振荡频率半周期的偶数倍时切除扰动,则可使轴系扭矩峰值取得较小值。运用PSCAD/EMTDC对上都串补系统进行仿真,验证了该结论的正确性。     

面向区域综合能源系统的电-气负荷联合预测研究

能源互联网中电力系统与天然气系统的依赖增强,给综合能源系统中电力系统与天然气系统的负荷预测带来了更高的挑战。文中提出了基于长短记忆网络与权值共享的电-气联合负荷预测方法。文中在预测模型中使用了相关系数对天气因素进行了分析,提取了对两种负荷的重要气象因素,将长短记忆网络作为主要预测算法,权值共享模式分析了电-气两种负荷之间的相关性。算例中使用云南省综合能源系统示范工程数据对算法有效性进行了验证,结果显示该算法有效提高了综合能源系统中电力与天然气负荷预测的精度,有着较高的应用价值。     

基于分配因子和信息熵的母线负荷组合预测模型

负荷预测是指导电力系统规划和安全经济运行的重要依据。传统的负荷预测一般指区域负荷总量的预测,不能够体现底层母线负荷水平,无法满足电网精益化管理的要求。因此,母线负荷预测是解决这一问题的关键途径。然而,系统内母线数量庞大,负荷基数小,特性各异,波动性强,给母线负荷预测工作带来了困难。本文研究了母线负荷预测模型,根据实际电网情况提出了负荷分配因子的概念及预测思路;充分考虑历史数据的有效性,采用日特征量和趋势相似度综合选择相似日,并提出基于信息熵的变权重组合预测方法,提高各类型负荷预测精度;结合类型负荷预测结果和负荷分配因子,最终得到各条母线的预测结果。采用某区域电网负荷进行实例验证,结果表明,本文所建立的预测模型具有良好的预测精度和稳定度。