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1.
针对大型光伏电站各发电单元位置差异导致的并网接线阻抗不同,以及光伏电站内各单元最大输出光伏功率运行状况不一致的问题,建立以时变追踪并网光伏电站最大输出功率为目标的无功优化数学模型,并给出相应的快速求解方法。该模型建立和求解是在量测、通信技术完备的前提下,借助逆变器可快速调制有功功率和无功功率输出的电力电子化技术,依据秒级优化周期内光伏系统状态量变化微小的特点,对非线性优化模型实施泰勒展开、线性拟合等线性化近似处理,通过灵敏度计算对逆变器无功功率运行基点进行快速求解,必要时将自动弃光,达到时变追踪光伏电站最大并网输出功率并满足并网点电压水平要求的目的。最后,以某地区大型光伏电站并网系统为例进行仿真,结果验证了所提方法的有效性和合理性。 相似文献
2.
因实际电网稳态电路中的发电机节点有电压源和受控电流源间耦合的性质,因此其并不能直接适用于戴维南定理的条件。对此,基于叠加原理,将电网稳态电路分解为无功扰动平衡电路和有功扰动平衡电路,发电机节点也随之分解为电压源和受控电流源。基于电网节点电压方程和欧姆定律,分别给出2个分解电路的戴维南等值解析模型,两者叠加形成PQ扰动分解的戴维南等值。由于电网无功平衡和有功平衡的调控、传输以及它们对节点电压影响规律的区别,相比与传统电网戴维南等值模型,PQ扰动分解的戴维南等值不仅能更准确地拟合电网稳态电路,也能为后续的分析和控制提供更多、更准确的信息。算例结果表明该方法的准确性和有效性,其是电网戴维南等值方法在实际电网应用理论基础研究上的一个重要进展。 相似文献
3.
为了打破以往输电能力求解过程中发电机端电压维持不变的假设,提出了考虑发电约束求解最大输电能力(TTC)的新方法.根据大型风电场并网及同步发电机调速器和励磁系统等动态元件的运行限制,建立了计算输电断面最大输电能力的优化模型,并采用信赖域内点法进行序列迭代求解.在信赖域内,将非线性优化问题逼近为线性规划(LP)子问题,以构造的价值函数为依据调整信赖域半径.在New England 39节点算例系统中验证了模型和计算方法的有效性.实验结果表明,考虑发电约束的输电断面最大传输能力计算结果更接近系统的实际运行情况. 相似文献
4.
5.
架空导线的力学状态是决定其安全运行的关键因素,与导线的运行温度及所处的气象环境存在着密切关联。该文在电热耦合潮流计算中考虑架空线路沿线气象分布情况,并结合代表档距法将架空线路沿线各耐张段应力的计算融入到电热耦合潮流计算之中,在此基础上建立电网运行环境下架空线路各耐张段温度和应力的预估方法。该方法能够预估任意电网预想运行方式下架空线路耐张段的温度及应力,为从热、力学本质上分析架空线路的载荷能力及其安全运行提供支持。最后结合某地区电网,用算例验证了该方法的有效性。 相似文献
6.
为实现将成熟的设备状态评估技术有效地融入到传统的电网检修计划中,建立了电网设备状态检修时变决策模型,使决策根据设备状态变化进行调整.首先给出时变决策机制的定义和相应的表达,在此基础上推导设备运行风险和系统运行风险,进一步建立了考虑设备多次检修的电网状态检修决策模型,在计及相关检修约束前提下优化电网总运行风险.最后,通过... 相似文献
7.
在有功调度方式给定的前提下,以有功网损最小作为度量指标,假设仅以连续的无功电源作为控制手段建立数学分析模型,应用非线性原对偶内点算法进行求解.从数学优化的角度按无功分布与电压水平之间牵制疏密程度定义了3种解的状态,即松弛解、局部制约解和临界制约解,分析了其物理本质、优化信息以及对电力系统运行性能的影响,并以三节点两端供电系统和IEEE30节点系统为例予以阐述,为有效地实施无功、电压调度与控制提供了一种思路. 相似文献
8.
韩学山 《电力系统及其自动化学报》2008,20(2):17-21
在传统电力系统运行调度理论基础上,细化和挖掘其基本的经济机制,丰富和发展电力系统的运行调度理论是非常重要的.该文就管制与放松管制下电力系统运行调度理论进行分析,阐述目前存在或不明确的问题,阐明对电力商品的总体认识.依据电力商品的积分和微分属性,提出以边际成本理论为核心,以有功功率为电力商品根本属性的电力商品等效及度量的基本思路,并给出了分析和解决的方法.对市场环境下电力系统运行中有功调度、无功优化和成本补偿等市场机制问题进行了细致阐述,以期电力系统运行调度理论研究在市场环境下得到稳健发展. 相似文献
9.
10.
风电场输出功率的多时段联合概率密度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义。文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段间较强的相关性,估计其波动的幅度与速度特征,为系统运行提供更全面的决策信息。结合多元回归估计常条件相关—多元广义自回归条件异方差(CCC-MGARCH)模型与稀疏贝叶斯学习方法,给出了一种基于数值天气预报信息的风电场输出功率短期多时段联合概率密度预测方法。该方法依据CCC-MGARCH模型思想,将未来多个时段内风电场输出功率的联合概率密度预测问题分解为:风电场在各个时段内独立的输出功率概率密度预测子问题和时段间关联的输出功率预测误差相关系数矩阵估计子问题,利用稀疏贝叶斯学习方法在概率密度预测问题上的优势,形成预测效果好、计算效率高的风电场输出功率多时段联合概率密度预测方法。应用实例与分析说明了该方法的有效性。 相似文献