基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网三相状态估计

随着同步相量量测PMU等新型测量装置的发展以及智能电表的广泛布置,为保证低压配电网安全可靠运行,提升其态势感知能力,提出一种基于智能电表和PMU混合量测的低压配电网三相状态估计方法。该方法同时采用低压配电网智能电表采集的实时量测和PMU同步相量量测,显著提高了低压配电网测量数据的冗余度,以端点注入电流平衡方程为基础,建立了低压配电网最小二乘估计模型。基于IEEE13节点修正系统,对该方法进行了仿真分析。仿真结果表明,所建模型可以对低压配电网的三相状态进行精确估计,且计算速度快收敛可靠。     

基于PMU的分布式动态状态估计方法

同步相量测量单元能够对系统动态过程中发电机功角和系统电压电流相量进行直接量测,这使得机电暂态过程状态估计成为可能。提出1种机电暂态过程中分布式动态状态估计方法。该方法分别在发电厂和变电站内部进行状态估计,将估计结果上送至调度中心进行全系统动态估计。并给出了发电机动态状态估计误差的传递方法以及调度中心进行系统状态估计的具体模型。     

基于PMU量测的线路参数辨识算法

利用PMU量测数据具有严格时间同步、均匀发送的特点,基于PI型等值电路模型,提出一种新的线路参数辨识方法。该方法以线路两端测量的电压和电流相量为基础,利用最小二乘算法实现线路参数的最小偏差辨识,理论分析和实际算例表明了该方法的可行性。对影响辨识精度的主要误差源进行了分析,并给出了一种实用的坏数据剔除方法,可进一步提高数据辨识的精度;亦对如何利用线路量测的残差分析结果指导状态估计中的权重系数设置进行了详细讨论。与传统方法相比,基于PMU量测的参数辨识方法具有灵活、简便、可重复和连续执行的优点,具有较高的实用价值。     

计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测己成为电力系统重要的数据源之一.将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用.在快速分解算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.给出了IEEE9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.     

基于混合量测状态估计的保护隐性故障检测系统

继电保护装置的隐性故障可能导致装置失效,不能有效发现电力系统故障,严重时甚至引起电网连锁故障,目前尚缺乏有效手段对其进行检测。为此提出利用SCADA及WAMS采集电网数据进行混合量测状态估计得到系统状态作为参考值,将该参考值与保护信息系统接受的继电保护装置测量数据进行比较,若差值超过预设门槛值,则可判定保护装置存在隐性故障,并在此基础上建立隐性故障检测系统。算例测试结果表明,该系统能在稳态时长期在线检测隐性故障,且在节点量测信息出现偏差时仍能有效检测隐性故障。     

基于PMU的发电机参数量测对电网输送能力提高的研究

针对目前难以获得同步发电机实际运行工况参数的问题,利用同步相量测量单元（PMU）能直接测量发电机的功角以及机端电压和电流相角的特点．计算获得发电机实际运行的同步参数xd。将该直接测量的发电机运行参数运用于电力系统仿真计算,可提高电力系统暂态功角稳定水平和输电能力,同时也提高了系统的静态功角稳定水平。通过算例表明了此方法的实用性和方便性。     

基于混合量测的配电网两阶段抗差动态状态估计方法

针对微型同步相量测量单元(μPMU)与SCADA在采样周期、量测量等方面的差异,提出了基于μPMU与SCADA混合量测环境下配电网两阶段抗差动态状态估计方法,通过量测变换与Pseudo-Huber函数建立混合量测抗差状态估计,实现对坏数据自动抑制,为无迹卡尔曼滤波提供更精确的伪量测与初值,IEEE 33节点配电系统的仿真结果验证了该方法的有效性。     

多源量测环境下基于深度强化学习的配电网分布式状态估计方法

文章在全时空量测环境下,基于深度分布式强化学习方法,提出了配电网分布式状态估计方法。首先,提出了多种量测体系的标准形式及其转换模型;其次,针对不同的量测体系,给出了线性和非线性的状态估计方法;再次,基于传统深度强化学习,提出了深度强化学习的分布式状态估计方法;最后,以实际电网为例,验证了所提方法的有效性。     

基于支路电流的配电网非量测负荷估计

提出一种基于支路电流的抗差估计算法用于修正10kV配电网非量测负荷。该算法将配电网中的功率量测变换为电流量测,实现了雅可比矩阵常数化,支路电流实虚部解耦求解。并采用了权值随残差变化的权函数,较大程度地抑制了伪量测中坏数据对估计结果的不良影响。文中还给出IEEE 33节点配电系统的计算结果。结果表明,本文的算法能够有效地修正伪量测数据,使其准确度达到或接近实际量测值的准确度。     

基于复合控制的风光储系统配置状态研究

针对新能源系统中风、光能源输出功率的不稳定性和强随机性特点,提出一种以储能系统存电量比和功率平滑参数为目标的复合控制算法,该算法通过对系统进行充电、放电或离网运行等操作,可将波动幅度控制在设定值之内。在单、双储能两种配置状态下,采用该复合控制算法分别进行仿真试验,对比其功率平滑效果、经济效益及其他综合指标。结果表明,单储能状态下系统具有更好的运行效果。     

气候变化与能源挑战

叙述了要实现到2050年全球温室气体的排放量,比1990年的降低50%～80%的目标必须改变目前能源生产和消费的方式,指出了目前,能源消费和发展中发展中国家与发达国家之间存在着不公平的问题,提出了解决应对全球公平地能源消费和发展的行动框架和应采取的必要措施。     

世界主要国家应对气候变化政策分析与启示

美国、欧盟、澳大利亚、日本等主要温室气体排放国家或地区为了应对气候变化,都制定了各自的温室气体排放控制目标。为了实现减排目标,各国（或地区）分别制定了应对全球气候变化的法律法规,建立了应对气候变化的碳排放交易体系,实施了各种气候变化税收政策。各国加大资金投入研究开发减缓气候变化的低碳技术,普遍对可再生能源的开发利用颁布了政策法令并建立气候变化资金。世界各主要国家或地区的应对气候变化的政策对完善我国气候变化政策框架体系有一定的启示。我国应加快建立温室气体统计制度,通过技术进步与财税政策促进节能降耗,大力发展可再生能源,降低对化石能源的依赖,建立应对气候变化专项科学基金和低碳技术基金。     

Climate sensitivity of marine energy

Marine energy has a significant role to play in lowering carbon emissions within the energy sector. Paradoxically, it may be susceptible to changes in climate that will result from rising carbon emissions. Wind patterns are expected to change and this will alter wave regimes. Despite a lack of definite proof of a link to global warming, wind and wave conditions have been changing over the past few decades. Changes in the wind and wave climate will affect offshore wind and wave energy conversion: where the resource is constrained, production and economic performance may suffer; alternatively, stormier climates may create survival issues. Here, a relatively simple sensitivity study is used to quantify how changes in mean wind speed—as a proxy for wider climate change—influence wind and wave energy production and economics.     

The vulnerability of renewable energy to climate change in Brazil

Energy supply in Brazil relies heavily on renewable energy source. The production of energy from renewable sources, however, greatly depends on climatic conditions, which may be impacted in the future due to global climate change (GCC). This paper analyzes the vulnerabilities of renewable energy production in Brazil for the cases of hydropower generation and liquid biofuels production, given a set of long-term climate projections for the A2 and B2 IPCC emission scenarios. The most important result found in this study is the increasing energy vulnerability of the poorest regions of Brazil to GCC. Both biofuels production (particularly biodiesel) and electricity generation (particularly hydropower) may negatively suffer from changes in the climate of those regions. Other renewable energy sources—such as wind power generation—may also be vulnerable, raising the need for further research. However, the results found are fundamentally dependent on the climate projections which, in turn, are still highly uncertain with respect to the future evolution of greenhouse gas emissions, greenhouse gas concentrations in the atmosphere and GCC. Therefore, in such long-term scenario analyses, the trends and directions derived are the ones to be emphasized rather than the precise results one arrives.     

The emerging global-warming market-driver in the energy sector: A status report

The financial institutions have in recent years been progressively awakening to a severe threat inherent in human-enhancement of the greenhouse effect. Insurance companies, and increasingly banks and pension funds, have come to fear that a warming world holds the danger of unmanageable property-catastrophe losses triggered by an increase in extreme climate-related events, plus a spectrum of major knock-on problems for debt and equity investments. This emerging greenhouse market-driver now has major implications for corporate strategy in both the financial and energy sectors.