构建大电网安全防御体系——欧洲大停电事故的分析及思考

欧洲电网2006年11月4日大面积停电事故起源于德国电网内一条线路的停运。文中简要介绍了线路停运前系统的运行状态及事故的发展过程，多方面分析了产生事故的原因，指出了欧洲电网暴露的问题，总结了经验和教训，探讨了构建大电网安全防御体系的几个方面。     

基于虚拟仪器技术的故障录波装置的开发

介绍了一种基于虚拟仪器技术的故障录波装置 ,详细描述了该装置的硬件结构和软件模块 ,并提供了在硬件设计和软件开发中所运用的关键技术和技巧     

基于RBF循环神经网络的电力系统负荷建模

针对负荷模型难以精确建立的问题以及负荷非线性动态仿真的复杂性，提出了一种基于径向基循环神经网络的负荷建模方法。将循环神经网络和径向基网络相结合，利用循环神经网络对时间序列的学习能力和径向基网络具有结构自适应确定、快速收敛的优点，建立新的电力系统综合负荷模型。典型新英格兰测试系统的仿真证明了该模型对电力系统负荷模型辨识的有效性和准确性。     

构建大电网安全防御体系——欧洲大停电事故的分析及思考

欧洲电网2006年11月4日大面积停电事故起源于德国电网内一条线路的停运。文中简要介绍了线路停运前系统的运行状态及事故的发展过程,多方面分析了产生事故的原因,指出了欧洲电网暴露的问题,总结了经验和教训,探讨了构建大电网安全防御体系的几个方面。     

基于平均加权方法的大尺度范围电网功频特性

传统的大电网功率频率特性系数在频率变化较小的范围内可以视为恒定不变.但是在系统出现大的功率波动而导致频率变化的范围较大时按照传统处理方法计算所得的电网功频特性系数会有差别,这将导致传统算法会产生误差.分析了频率偏差较大时,频率特性系数值产生误差的机制,并给出频率偏差在大尺度范围内的功频特性系数的计算方法.提出大电网在某种运行方式下,求取多组频率偏差下的系统静态频率特性系数值,通过平均加权的方法获得更为精确的结果.在此基础上,基于概率统计学的思想给出了权值的计算方法.通过PSASP软件对某一大电网进行仿真研究,基于该方法获得的电网功频特性系数较传统的算法误差更小,更能反映电网的实际情况.     

含抽水蓄能机组的风电消纳鲁棒机组组合

针对风电在实际电网渗透率不断提高带来的风电消纳问题,提出了一种含抽水蓄能机组的鲁棒机组组合优化方法。所构建的鲁棒机组组合模型以系统运行成本和风电出力边界偏差惩罚成本最小为优化目标,约束条件计及了输电线路安全约束,并考虑了风电出力时间和空间不确定性预算的调节策略,避免鲁棒最优解过于保守。基于可调机组(包括自动发电控制机组和抽水蓄能机组)应对风电波动的仿射补偿机制,优化了风电出力的波动区间。所构建的模型最终转化为单层混合整数线性规划问题求解。经修改的IEEE 30节点系统的算例测试,定量评估了抽水蓄能机组对系统经济运行和风电消纳的影响,验证了所提方法的可行性和有效性。     

REI法在动态等值中的应用与改进

为简化大规模电力系统离线暂态稳定分析时所用同调等值法所作的动态等值过程,将静态等值常用的REI等值法的思想应用于同调等值过程,把同调发电机、负荷看作与外部系统传输功率方向相反的有源节点,用相同方法对其合并化简,并用最小二乘法优化等值网络线路参数。网络潮流的PSASP计算结果表明,联络线上传输功率等值前后误差很小,满足网络等值要求。该法有很好的准确性,并已应用于华中电网稳定性控制的研究中。     

基于相关性分析法的电网设备运行效率评价指标

从资产管理的角度出发,分析了我国电网现有资产设备的运行情况,研究了电网的设备运行效率评价指标;以省级电网为研究对象,应用相关性分析法进行指标的优化筛选,建立了一套适用于省级电网的评价指标体系;以湖北电网为例,验证了建立的评价指标体系的实用性和有效性。     

基于光伏逆变器功率协调控制的电压调节方法

分布式光伏的大量接入会引起接入点出现过电压问题,对逆变器的功率进行控制可以达到调节电压的目的,为此,在深入研究有功功率抑制(active power curtailment ,APC)调压方法和Q(U)与Q(P)等调压方法的基础上,提出了一种协调控制区域内各逆变器输出功率的电压调节方法。该方法将APC与无功功率控制的方法相结合,考虑到各分布式光伏电源之间的协调,采用集中控制的思想,建立典型的约束优化数学模型,使用复合形算法优化求解各逆变器的有功和无功功率指令值,以此保证线路上各节点的电压在规定范围内。最后建立典型的低压配电网模型,对比现有Q(U)和Q(P)控制策略,验证了该方法的优越性。     

基于自学习迁移粒子群算法及高斯罚函数的无功优化方法

针对粒子群算法在求解无功优化问题时存在早熟收敛,易陷于局部最优的现象,提出了自学习迁移粒子群算法(self-learning migration particle swarm optimization,SLMPSO).该算法在采用混沌序列对粒子群进行初始化操作,基于云模型理论的X-条件云发生器对粒子的惯性权重进行自适应调整的基础上,引入一种迁移操作,以引导全局最优粒子的飞行方向,解决粒子群后期朝单一进化方向进化的问题,有效地增强了算法的全局寻优能力.针对电力系统无功优化中的离散变量归整问题,首先将离散变量完全化为连续变量进行迭代求解,在寻求至全局最优解后引入高斯罚函数对离散变量进行归整操作.以网损和电压偏离最小为目标,对IEEE标准30节点算例进行仿真计算,验证了所提算法的有效性和可行性.