枢纽牵引供电系统谐波特性分析

针对枢纽牵引供电系统严重的谐波问题,基于实测数据进行剖析、分类,建立枢纽牵引供电系统数学模型,并结合实测数据建立牵引负荷非耦合谐波诺顿模型。最后,仿真分析了多种枢纽牵引供电系统实际运行工况,得到了其谐波特性。     

基于判别分析的负荷动特性综合方法

负荷动特性的分类与综合是解决负荷建模中时变性问题的有效途径.以基于实测响应空间的负荷动特性分类方法为基础,提出了一种负荷动特性直接综合方法.首先求得每类负荷特性中所有样本的重心作为相应类的聚类中心;再通过对各个聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的综合模型参数;然后运用判别分析法确定新实测样本的所属负荷特性类别并形成修正后的新的聚类中心等效样本;最后对加入新样本后的聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的修正综合模型参数.通过对某一变电站采集的动态负荷特性数据的综合实践,验证了此方法的简便、准确、有效.     

牵引供电系统综合负荷模型结构

随着电气化铁路在现代铁路运输中的广泛应用,牵引负荷在电力负荷中所占比重越来越高,对电网产生的影响不容忽视,但当前对牵引变电站综合负荷特性的研究比较薄弱.在系统分析电气化铁路牵引供电系统的组成结构及运行特性的基础上,提出一种基于电气化铁路牵引供电系统实际负荷构成特性的"感应电动机并联牵引电机和恒阻抗"的机理负荷模型.该模型结构简单,物理意义明确,使用方便.基于Simulink仿真平台测量数据的总体测辨建模表明,模型具有良好的描述能力,可以作为研究电气化铁路牵引负荷对电力系统影响的实用负荷模型.     

基于实测响应空间的负荷动特性直接综合方法

明确指出了负荷动特性的分类与综合在面向实用化过程中所必须解决的3个层次问题。以基于实测响应空间的负荷动特性分类方法为基础,提出了一种负荷动特性直接综合方法:采用重心法原理确定各类负荷特性的聚类中心作为其等效实测响应样本;通过对各个聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的综合模型参数;运用判别分析法确定新实测样本的所属负荷特性类别并形成修正后的新的聚类中心等效样本;对加入新样本后的聚类中心等效样本进行参数辨识以得到相应类的修正综合模型参数。以某一变电站采集的负荷特性数据为例,验证了提出的方法简便、准确、有效。总结了考虑负荷时变性的总体测辨法建立某一综合负荷点的模型的大体步骤。     

牵引供电方案设计中谐波谐振问题研究

为了评估牵引供电系统的谐波谐振特性,从牵引供电系统设计角度出发,建立牵引供电系统谐波特性仿真模型和牵引负荷谐波发射模型。研究牵引供电方案中外部电源系统短路容量大小和馈线电缆长度变化对牵引供电系统谐振特性的影响规律。在供电方案综合评判中引入谐波谐振特性分析,研究牵引供电方案与牵引负荷谐波特性匹配问题及其对供电质量的影响。研究结果表明,牵引供电设计参数的变化对谐波谐振特性影响显著,通过优化牵引供电方案可以减少甚至避免发生谐波谐振。     

综合负荷特性的分类综合方法及其应用

针对当前负荷建模研究和工程应用中存在的问题,研究了动态负荷特性分类和综合的问题。分析了感应电动机综合负荷模型参数灵敏度,提出了基于模糊c均值聚类的负荷特性分类方法,其中提出了多种特征量,采用直接综合和加权平均综合两种综合方法对分类结果进行综合建模。现场实测数据建模实例证明了方法的有效性。     

电力负荷动特性分类方法研究

负荷特性的分类与综合是负荷模型实用化的关键,是解决负荷建模中负荷特性随机时变性问题和区域分散性问题的有效途径。文中深入分析了负荷动特性分类方法,系统阐述了负荷动特性分类特征向量的种类和基本要求。明确指出:以实测响应空间作为特征向量空间必须对实测响应进行时间坐标的标准化;以模型参数空间作为特征向量空间必须选择参数稳定性好的辨识算法;以标准电压激励下的模型响应空间作为特征向量空间必须选择具有好的内插外推能力的模型结构。最后,通过一个含有20个现场实测样本的分类实例比较和分析了3种特征向量空间的分类结果,并推荐使用实测响应空间作为负荷动特性分类的特征向量空间。     

电力负荷动特性分类方法研究

负荷特性的分类与综合是负荷模型实用化的关键，是解决负荷建模中负荷特性随机时变性问题和区域分散性问题的有效途径。文中深入分析了负荷动特性分类方法，系统阐述了负荷动特性分类特征向量的种类和基本要求。明确指出：以实测响应空间作为特征向量空间必须对实测响应进行时间坐标的标准化；以模型参数空间作为特征向量空间必须选择参数稳定性好的辨识算法；以标准电压激励下的模型响应空间作为特征向量空间必须选择具有好的内插外推能力的模型结构。最后，通过一个含有20个现场实测样本的分类实例比较和分析了3种特征向量空间的分类结果，并推荐使用实测响应空间作为负荷动特性分类的特征向量空间。     

一种综合改进型遗传算法及其在综合负荷建模中的应用

针对基本遗传算法本身存在收敛速度慢和易早熟的缺陷,提出一种综合改进型遗传算法并成功地应用于负荷建模.该改进遗传算法通过对初始种群的选择、最优个体的保留、自适应的交叉和变异率、早熟现象的防止策略等各方面进行综合的科学设计,能十分有效地克服早熟、避免近亲繁殖、明显提高收敛速度,并具有优良的自适应特性.基于现场实测负荷特性数据的负荷建模实践表明,所提出的综合改进型遗传算法对于加速收敛缩短辨识时间、提高模型拟合精度、克服模型参数的分散性均具有显著作用,是一种很适合于负荷建模的优秀优化算法.     

基于数字孪生的城轨供电系统高保真建模方法

针对传统模型难以对具备时变特性的城轨牵引供电系统进行精准模拟的问题,总结分析了传统建模在预设负荷、固定参数及离线计算等方面的缺点,提出了一种基于数字孪生技术的模型与数据混合驱动建模方法;并结合城轨牵引供电系统实际特点,设计了数字孪生模型的运行架构及计算算法,建立信息交互体系对系统模型负荷进行精确输入,采用基于群智能优化的混合闭环校正算法实现模型参数的主动校正。理论分析及仿真结果表明:系统参数的全局优化校正可以通过基于群智能优化的闭环校正算法实现,采取子系统参数辨识和整体参数校正的混合校正策略有助于减小参数的寻优范围,降低群智能优化在系统参数校正的计算时间成本,保证模型对于参数变化的校正响应速度;具备负荷精确输入和参数主动校正能力的数字孪生模型,其潮流计算结果高度逼近采样数据,相比传统模型大幅提升了潮流计算的精度,对于牵引供电系统运行决策及设计优化具有实际意义。     

基于PSASP的牵引负荷用户自定义建模

随着电气化铁路在现代铁路运输中的广泛应用,牵引负荷在电力负荷中占的比重越来越高,牵引负荷的随机波动性、非线性以及不对称性等特点决定了此种负荷对电力系统的安全稳定与经济运行有不可忽视的影响,因此迫切需要对牵引负荷特性进行研究。本文利用电力系统分析综合程序(Power System Analysis SoftwarePackage,PSASP)的用户自定义模型功能(User Defined Model,UDM),建立了牵引负荷用户自定义模型,实现了牵引负荷实测模型与PSASP的连接,编辑独立动特性仿真程序验证了接口的正确性,分析比较了牵引负荷模型与传统负荷模型动态响应特性的差别。     

基于等效变换的牵引负荷建模

建立了一种将牵引负荷等效变换为所接入系统高压侧短时故障模型,通过分析斯科特型牵引变压器的接线方式,将二次侧牵引负荷变换至一次侧,并作为短时网络故障接入公用电网,可同时描述牵引负荷的冲击性、非线性及不对称性。基于PSASP软件分别对负荷的冲击模型、负荷的等效故障变换模型进行仿真,结果验证了等效故障变换模型的正确性及实用性。通过一地区电网电能质量指标的计算,分析了牵引负荷对地区电网电能质量的影响。     

MTPA控制下逆变器-IPMSM系统直流侧电压稳定性研究

在电机闭环控制系统中,由于转矩的快速跟随,可将逆变器-电机负载当做恒功率负载。恒功率负载的负阻抗特性使得牵引传动系统阻尼较小,从而引发直流侧电压和电流的振荡。通过深入分析牵引变流器模型、内置式永磁同步电机数学模型以及控制系统的数学模型,从机理上阐述了恒功率负载引发的牵引传动系统直流侧振荡产生的原因;进而通过小信号分析法,推导了最大转矩电流比控制下,逆变器-内置式永磁同步电机系统的导纳模型。在该导纳模型的基础上,通过频域下的伯德图以及奈奎斯特稳定性判据,分析了直流侧LC参数、电机电感参数、定子电阻参数以及功率对系统稳定性的影响,发现了各参数对稳定性的影响规律以及电机运行过程中的稳定性变化过程。基于该文的理论分析,实现了一种主动阻尼补偿方式,并通过仿真和实验验证了该补偿方式能有效增大系统阻尼,提升系统的稳定性。     

车网耦合的牵引供电系统谐波仿真分析

牵引供电系统是电力系统重要负荷,也是电力系统主要的谐波源之一。在研究牵引供电系统谐波传输特性和谐波对电力系统的影响时往往对牵引供电系统模型进行一定的简化,虽然具有一定的合理性,但是这样分析出来的结果与实际结果相比必然存在一定的误差。针对牵引供电系统谐波分析模型不精确,利用PSCAD/EMTDC搭建了电力机车-牵引网-电网仿真模型,仿真研究了机车位置、机车数量和牵引网长度变化时牵引供电系统谐振以及电网总谐波畸变率的特性。仿真结果表明该仿真模型能更准确地分析牵引供电系统谐波特性,分析结果更加符合实际。     

基于数据挖掘方法的新型电力系统中可中断负荷合同模型研究

针对新型电力系统中可中断负荷合同模型制定问题,首先基于数据挖掘理论进行用户行为特征分析,并在此基础上进行负荷响应能力分析;然后考虑负荷响应能力,从用户分类参数、电力公司成本、最大中断负荷限制3个方面改进了基于委托-代理理论的传统可中断负荷合同模型;最后结合实际数据进行算例分析,结果验证了考虑负荷响应能力的可中断负荷合同模型的有效性,有利于增强电力系统运行可靠性。     

郑州轨道交通供电系统谐波分析及影响研究

结合郑州轨道交通一号线牵引列车的电气参数,对四种负载工况下牵引运行时列车从牵引网获取的最大功率进行估算,计算列车牵引负荷;针对列车在初期、近期、远期以及典型负载工况下牵引运行的情况,利用MATLAB/Simulink软件建立郑州地铁供电系统交流侧仿真模型,通过与M文件进行交互,实现了城市轨道交通交直流潮流计算;建立整流机组的谐波源模型,结合各元件的谐波数学模型形成等值电路,编写相应程序分析谐波潮流,根据计算结果分析郑州轨道交通的谐波特性以及对城市配网的影响程度。     

计及网压波动的牵引传动系统间谐波传播机理研究

随着多台电力机车同时投入运行后牵引供电系统出现电压波动现象,其在牵引传动系统中的传播特性是当前的研究热点.首先推导了间谐波在牵引传动系统中的传播机理,并分析了定子间谐波电流频谱与负载转矩间的对应关系;其次研究了间谐波传播下牵引电机电流间谐波辨识方法;随后基于瞬态电流控制策略、磁场定向的矢量控制策略搭建电力机车牵引传动系...     

The load characteristics classification and synthesis of substations in large area power grid

It is very difficult to build load model for every substation since there are numerous substations in large area power grid. A practical method is to classify the substations into several classes, pick out a typical substation from each class and build its load model, then generalize it to other substations of the same class. In this paper, a new method based on SOM (Self-Organization Map) neural network is presented for load characteristics classification and synthesis of substations in large area power grid. SOM neural network is a clustering method with self-organizing characteristics and mapping capability that can classify different input patterns automatically. Besides, the trained SOM neural network can discriminate the new input pattern conveniently without retraining. Therefore, the new substations can be discriminated with the existing classification result unchanged. The effectiveness of the proposed method is verified by a simulation of 183 220 kV substations in Shandong power grid using MATLAB Neural Network Toolbox. At first, the load composition rate in each substation is chosen as the feature vector, then SOM neural network is introduced to the classification and synthesis of the load characteristics of substations. At last, the synthetic load characteristic of each class is derived from the cluster center. The result is satisfactory since the method not only decreases the randomness and subjectivity of the load characteristic classification and synthesis of substations, but also improves the effectiveness and efficiency of load modeling. The method offers a new way for practical load modeling.