基于能量时空分布熵的低频振荡类型判别方法

电力系统发生低频振荡时,准确判断振荡类型对确定振荡起因和采取抑制措施至关重要。将低频振荡细分为局部振荡、区间振荡和局部—区间耦合振荡,并从熵的基本原理出发,结合不同类型低频振荡的振荡能量时空分布特性,提出基于能量分布熵的低频振荡类型判别依据。首先利用Prony分解提取主导振荡模式的电气量数据,计算各机组振荡能量并且得到振荡能量空间分布熵和标幺化标准差分类指标,然后通过增加滑动窗的方式动态反映振荡能量随时间的变化态势,对结果进行曲线拟合显示不同类型振荡能量时空分布规律,利用熵差综合分类判据对低频振荡类型加以区分。通过华北电网不同类型低频振荡仿真计算,验证了所述方法的有效性。     

基于前K最短路径的电力系统低频振荡源定位方法

为了快速定位低频振荡源并及时采取相应措施抑制振荡的扩散,提出一种基于电力网络拓扑的振荡源定位方法。利用局部振荡及区间振荡模式下振荡源所在区域发出能量的特点,结合图论思想,在割集能量的基础上,提出最大振荡能量流割集的概念,将振荡源定位问题转化为最大振荡能量流割集的搜索问题。根据振荡能量流传播转移的特点,运用前K最短路径收缩搜索空间,利用往返替换算法找出所有割集,将振荡源所在范围限制在最大振荡能量流割集的内侧。利用蒙西电网进行仿真验证,结果表明,该方法能够快速有效地定位振荡源,且同时适用于局部及区间两种振荡模式,有一定的实用价值。     

基于改进粒子群算法的微网优化运行

微网作为分布式电源并网的一种有效途径,其优化运行成为研究的重要课题之一。在多方利益的权衡下,考虑了经济成本、环境成本、网损和节点电压偏差等多个运行指标对微网的优化运行进行建模;引入精英反向学习策略和最劣粒子排斥法对粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)进行改进,并将其用来解决多目标多约束的微网优化运行问题,在搜索过程中对当前最优粒子进行混沌扰动,以加强局部探索能力,提高粒子跳出局部最优解的能力。在相同的条件下,分别用改进前后的算法求解所建立的微网优化运行模型,优化结果验证了改进后算法的优越性。     

调度员模拟培训专家系统

介绍了一个用于电网故障诊断和处理的模拟培训专家系统。该模拟培训专家系统从模 拟各种类型故障的报警信息出发，训练调度员根据报警信息快速判断和处理故障的能力。该 系统既可以人工设置故障案例，也可由系统自动随机地产生故障案例；电网拓扑知识、保护 配置知识和自动装置配置知识都采用框架知识表示法表达，并提供拓扑知识库和保护知识库 管理系统；电网图形采用多页分层的方式显示，用户可在电网图形上改变电网的接线方式， 设置各种故障。     

基于斐波那契树辨识算法的区域电网调速系统参数辨识

当前电网中单通道输送功率占比较高,电网出现大功率扰动的概率增大,频率稳定问题重新引起人们的关注。针对目前电力系统频率特性仿真准确度不足的问题,引入具有全局和局部交替寻优特点的斐波那契树优化算法,用于区域电网调速系统参数整体辨识。通过限制树的结构深度、调整全局搜索策略等调整,提高全局寻优能力和收敛速度,使算法适用于参数辨识工作,形成斐波那契树辨识算法。基于实测频率响应曲线,运用该算法对区域电网原动机及调速系统参数进行整体辨识,并进行了多算法对比分析。仿真结果表明,斐波那契树辨识算法应用于此领域具有较好的适用性与优越性。     

含碳捕集装置的电气综合能源系统低碳经济运行

面对当前电气综合能源系统在新能源消纳、低碳性方面存在不足的问题,在系统中引入碳捕集装置进行优化.首先通过弃风惩罚因子将弃风量转化为弃风成本,以系统运行成本与碳排放量为多目标建立一种含碳捕集的电气综合能源系统低碳经济运行模型,使用法线边界交叉法构造多目标问题的Pareto前沿,并利用模糊隶属度函数选择出综合满意度最大的解作为折中解,其次通过算例对比了三种场景下的优化结果,分析了系统弃风量受电转气原料成本的影响情况,验证了将捕集的CO2作为产气原料能够有效提升电转气的运行效益,增强系统的风电利用率与运行经济性;最后对多目标下碳捕集的运行造成系统经济性与低碳性产生的矛盾关系进行了研究,证明了碳捕集能够有效提升综合能源系统的碳减排能力.     

高新能源占比系统的低频减载优化方法

电网系统中大规模新能源的并网对电网的安全稳定提出新的挑战,在高新能源占比电网中,系统的第三道防线的适应能力对于系统的安全稳定尤为重要,低频减载是第三道防线中频率紧急控制的主要手段。该文介绍适用于低频减载整定计算的频率响应模型,在此模型的基础上分析得出传统低频减载方案对高新能源占比系统的适应性较差的结论,提出基于df/dt的低频减载闭锁优化策略。通过仿真对比验证所提方案的可行性与适应性。此种方案也可为低惯性的受端网络系统的频率稳定第三道防线的协调配置提供借鉴。     

计及雾霾影响的光伏功率预测方法

针对雾霾天气对光伏发电功率产生影响的问题,提出一种计及雾霾影响的光伏功率预测方法,介绍光伏电池的原理和光伏功率的影响因素,分析人工智能神经网络预测方法,并通过算例验证了该方法的可行性和实用性。     

基于帕累托最优的配电网多目标规划

提出了一种能够反映配电网结构合理程度的可靠性指标——网络风险指数,并建立了以配电网投资费用、网络损耗和网络风险指数为目标函数,综合考虑经济性和可靠性的配电网规划模型。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法,能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复,使网络满足配电网辐射状要求。对强度帕累托进化算法进行了改进,给出了新的适应度函数,以提高算法的搜索速度和搜索能力,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序,筛选出最优方案。最后,对一个54节点配电网进行规划,结果表明网络风险指数与配电网的停电损失具有极强的线性相关性,其可以作为表征配电网可靠性的指标;与传统强度帕累托进化算法相比,所提改进算法具有较强的搜索能力和较快的搜索速度。