基于可靠性的中压配电线路接线模式快速选择

为了按照供电区选择合适的中压配电线路典型接线模式，从高压层、中压线路层、中压配变层、低压线路层4个层面分层次建立可靠性评估模型，分析各个层面对可靠性的影响，计算各个层面的用户平均停电时间。根据各类供电区的可靠性目标，由上至下分层次筛选适用于各类供电区域的接线方式。     

三元超导化合物Sc_5Ir_4Si_(10)的低温比热性质

在零场下2～300K以及不同磁场下2～10K温度范围内,分别测量了超导Sc5Ir4Si10单晶的比热。采用4-Einstein峰拟合声子谱的方法对高温部分进行处理,成功地分离了Sc5Ir4Si10的晶格比热和电子比热。10K以下的比热遵守经典的超导理论,即晶格比热与温度的三次方成正比,电子比热符合温度的幂指数关系。4K以下电子比热的磁场关系为ΔCe/T∝Hα,其中α与温度有关。随着温度的降低α的值从0.67增大到0.76,表明Sc5Ir4Si10的超导配对可能是s波和d波混合波,并由d波向s波转化。     

基于广域信息的非线性全局综合控制器

随着同步相量测量单元(PMU)在电力系统中的广泛应用,开展基于广域测量系统(WAMS)的广域控制的研究具有重要的理论和实际意义。由于电力系统稳定问题本质上具有全局性,因此在电力系统的控制规律中引入广域信息可进一步改善系统的动态性能,提高系统承受大扰动的能力。该文采用全系统惯性中心坐标,以发电机转子角距离稳定平衡点最近为控制目标,以汽轮发电机组励磁电压与汽门为被控对象,应用非线性控制的逆系统理论分析了多机系统中励磁与汽门系统的可逆性,并设计了基于广域信息的非线性全局综合控制器,实现了"局部控制,服务全局"的控制策略。通过4机系统的数字仿真对比了该非线性全局综合控制器与常规PID控制器、非线性分散综合控制器的控制效果,结果表明,基于广域信息的非线性全局综合控制器更能减小系统的过渡时间、振荡次数及振荡幅度,更能增加系统的故障临界切除时间,增强系统的暂态稳定性。     

数值模式在太阳能出力分析中的应用研究

利用NOAA 天气预报模式Weather Research and Forecasting Model（WRF）结合统计订正方法,对接入宁夏长太线的光伏电站进行了出力特性分析模拟实验,与实际平均出力对比发现,月平均24 h光伏电站出力模拟精度较高。     

基于电力系统同步多参量测量的自记忆轨迹预测算法

基于大气运动自记忆预测方法,导出了使用历史观测的多状态量预测电力系统微分方程中某一状态量的自记忆数值预测计算公式,并提出了基于广域测量系统的电力系统功角综合预测方案。该方案在每一采样时刻首先基于临界机组不平衡功率的拟正弦特性使用正弦三角函数滚动预测临界机组不平衡功率的变化,然后使用多个同步状态量的自记忆预测公式预测临界等值机组的角速度和功角。IEEE145节点系统和某省网实际系统仿真结果显示该方案具有精度高和稳定性好的优点,其能够稳定可靠地预测未来0.4s系统轨迹的变化。     

基于逆系统方法的非线性最优控制

基于逆系统方法和线性二次型调节器(LQR)最优控制理论,提出了非线性系统中控制器的一般设计方法,并验证了应用逆系统方法线性化后的线性系统的二次型最优状态调节控制的性能指标等价于原非线性系统的扩展二次型最优输出调节控制的性能指标,从而说明在线性系统下设计的最优控制器也是原非线性系统的最优控制器。同时,以电力系统为例,设计了基于广域信息的非线性全局综合控制器,该控制器的性能指标保证了发电机端电压的恒定和机组间的振荡最小。仿真结果表明,与常规控制器相比,非线性全局综合控制器更能减小系统的过渡时间、振荡次数及振荡幅度,更快地使系统的功角和电压趋于稳定。     

基于LSTM循环神经网络的风力发电预测

大规模风电接入电力系统会造成系统频率波动,利用不同高度的风速、风向的余弦值、温度、湿度、气压对风力发电数据进行准确预测,有利于制定合理的调度计划,降低风电对电力系统的影响。文章基于AGC自动发电控制的要求,选取每15 min为一个数据采集点,构建大数据集,建立了基于LSTM结构的循环神经网络超短期风力发电预测模型,并每15 min根据最新实际采集数据更新数据集,实现了预测网络的滚动更新。最后通过某风电场的实际数据进行验证,结果表明,该算法预测精度高,对超短期风力发电预测有良好的适用性。     

基于可靠性的中压配电线路接线模式快速选择

为了按照供电区选择合适的中压配电线路典型接线模式,从高压层、中压线路层、中压配变层、低压线路层4个层面分层次建立可靠性评估模型,分析各个层面对可靠性的影响,计算各个层面的用户平均停电时间。根据各类供电区的可靠性目标,由上至下分层次筛选适用于各类供电区域的接线方式。     

风速廓线在风电场功率预报中的应用

通过分析我国内陆河北省张北县和吉林地区风电场内的风速廓线变化特性发现,各高度间风速的差异分布大体相同:各高度间风速差异由夜间到白天逐渐缩小,在中午达到最小,由白天到夜间逐渐增大,并且在各个阶段又相对稳定,即在日出后由地面向上的热量输送逐渐增强,湍流加强,各层间的风速差异减少,并迅速趋于稳定,直至日落湍流减弱。各层间的风速差异迅速增大,并趋于稳定。这一规律的发现对解释涡轮高度不同时间、相同风速条件下风机出力不同及风电功率建模有重要意义。