基于正交优选粒子群多机参数优化的风电SSO抑制方法

针对双馈风电场并网系统的次同步振荡的抑制问题,现有文献大多将整个风电场等值为一台机组进行研究,忽略了不同位置机组的个体差异性.计及场内风电机组的个体差异性,提出了一种双馈风电场多机控制参数协同优化的次同步振荡抑制方法.首先,建立了双馈风电场的多机等值模型,对比分析了不同机组的机侧变换器电流环比例参数对整个并网系统次同步振荡特性以及动态性能的影响.然后,提出了一种兼顾基频特性的基于正交实验优选、综合权重分析和粒子群算法的多机控制参数优化方法.结果表明,参数优化后在使系统具有较好基频动态特性基础上,有效提高了次同步频段稳定性.最后,通过仿真算例验证了多机参数优化方法的有效性和优越性.     

基于模糊控制的区域电动汽车入网充放电调度策略

提出一种基于模糊控制的电动汽车入网(V2G)充放电调度策略。首先,提出V2G管理系统的整体结构,其主要由有序充电调度系统和V2G变流器控制系统组成,前者合理安排各充电桩的充放电功率,实现削峰填谷的辅助功能;后者响应上层调度下发的功率指令,控制实际充放电行为,提供稳定的电能变换和能量交换的接口。然后,在有序充电调度系统中综合当前配电网的负荷特点,对当前接入充电站的全部电动汽车进行调配,并采用模糊控制算法计算充放电功率并下发给各充电桩,改善区域电网的负荷特性,实现削峰填谷的辅助功能。最后,通过仿真实验证明所提有序充电调度系统在满足电动汽车充电需求的同时,能够充分地利用电动汽车负荷的灵活性;在实现对电网削峰填谷的同时,有效地避免了电网负荷低谷时段大量电动汽车充电引起新负荷尖峰的问题。     

风电并网系统阻抗稳定性分析及次同步振荡因素研究

该文基于适用于次同步振荡特性分析的系统元件序阻抗模型,建立双馈风电多机并网系统阻抗网络建模模型,并提出基于该模型的稳定性分析方法;综合频域稳定分析和时域仿真结果,多角度讨论分析风速、机组控制参数对系统次同步振荡的影响特性,对现有文献鲜有提及的风电机组(群)位置对次同步振荡影响差异进行了重点研究,发现了振荡现象与具体场景的强相关性。     

基于LSTM网络学习的电动汽车实时能量管理优化策略

对电动汽车负荷进行有序控制可以改善地区电网的负荷特性,降低充电成本.由于无法预测未来电动汽车的准确接入时间及充电需求,故无法对电动汽车的接入进行全局最优安排.针对该问题,提出基于深度长短期记忆神经网络的电动汽车实时能量管理系统及优化策略.首先构建了包括电网层、区域能量管理系统和充电站能量管理系统的电动汽车3层管理架构,对大规模电动汽车进行分层分区管理;然后提出了基于深度长短期记忆神经网络的区-站两级交互策略,利用历史负荷信息求解出的历史最优解训练学习网络,用以指导新的实时优化;提出的策略在保证用户充电需求的前提下,能够进一步降低充电成本,改善区域负荷峰谷特性.最后,通过仿真算例验证了提出的分层架构及管理策略的有效性及优越性.     

考虑风电机组位置差异的双馈风电场SSO特性及规律研究

首先建立基于多机等值的双馈风电场经串补并网系统的阻抗模型,并基于RLC阻抗稳定判据,分析不同位置机组控制参数和风速变化时对整个并网系统次同步振荡特性的影响,并通过仿真进行验证。结果表明,不同位置机组的控制参数及风速对整个系统次同步振荡特性的影响存在差异,且控制参数的差异会随风速的变化而变化。     

电动汽车充电区/站两级实时能量管理机制及优化策略

未来电力系统中电动汽车保有量会相当庞大,由调度机构直接控制每辆电动汽车进行有序充电是不现实的,比较可行的方案是由代理商和电网调度中心共同对电动汽车进行分层分区管理。基于此,提出包括电网调度中心、区域能量管理系统(Area-EMS)和微调度能量管理系统(μ-EMS)的电动汽车充电分层能量管理架构,并详细阐述各个层级的功能以及该架构模型的运行原理;针对代理商负责的Area-EMS和μ-EMS分别提出两级实时能量管理策略,该策略在满足电动汽车充电需求和保证经济效益的同时,能够适应不同的电网耦合模式,改善区域电网的负荷峰谷特性;通过仿真算例验证所提分层架构和实时能量管理策略的有效性和实用性。     

基于模糊控制的双馈风电机组次同步振荡自适应抑制策略

双馈感应发电机与输电线路串联电容补偿之间的次同步控制相互作用(SSCI)是引发双馈风电交流并网系统次同步振荡(SSO)的主要原因。该文通过建立双馈风电交流并网系统的阻抗模型,分析风电机组不同控制参数对系统SSO的影响程度,提出一种可等效电流环控制参数调整且兼顾基频控制性能的附加阻尼控制方法。为提升对振荡模态迁徙的适应性和鲁棒性,进一步将实时测频与模糊控制相结合,形成一种可根据振荡频率自动调整附加阻尼控制参数的SSO自适应抑制策略。最后,基于Matlab/Simulink仿真平台,验证该文所提出的SSO自适应抑制策略的正确性与有效性。