考虑静暂态电压稳定性的风电并网系统无功规划

文章提出了计及风电及负荷出力不确定的考虑静暂态电压稳定的风电并网系统无功规划方法。建立了以降低网损、无功规划成本和提高静暂态电压稳定性为目标的风电并网系统无功规划模型,利用高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO)求解不同风电参与方式的无功规划方案,比较得到风电最佳参与规划方式及风电并网系统最优无功规划方案。最后,利用Matlab对风电并网的IEEE39系统进行无功规划仿真测试,验证所提方法的正确性和可行性。     

考虑注意力机制的CNN-LSTM高渗透风电并网暂态电压稳定性研究

为了能够快速且精确地判断出风电场接入电网后系统暂态电压稳定性,文章基于注意力机制提出一种卷积-长短时记忆网络（Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory,CNN-LSTM）暂态稳定评估指标。为了更好地捕捉输入数据中空间和时间的相关性,基于核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）进行特征降维;针对高比例的新能源电网中,整个系统的短路容量下降、短路电流水平攀升问题,提出了安装超导故障限流器的主动支撑措施,限制故障过程短路电流水平,维持并网点电压稳定。最后,在PSD-BPA中搭建含风电的IEEE39节点系统进行仿真计算和数据采集。结果表明,KPCA方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,所提评估指标具有更高的辨识能力,所提改进措施对高比例风电并网系统暂态电压稳定具有积极作用。     

含风电地区电网暂态过程对频率稳定性 影响的动态模拟

摘要： 针对含风电地区电网暂态过程对电力系统频率稳定性的影响问题,分析了含风电地区电网等值模型三相短路暂态过程系统频率响应特性。以蒙西某含风电地区电网为原型,根据相似性原理建立了电力系统动态模拟实验模型,实验结果验证了并网风电规模的大幅增加不利于暂态频率稳定性的结论,表明电力系统动态模拟是研究风电并网频率稳定问题的有效手段。     

采用随机矩阵与CNN的暂态电压稳定快速评估

为了发展基于数据驱动的电力系统暂态稳定性预测理论与方法,提出了一种基于随机矩阵理论与卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估方法。通过构建高维随机矩阵,从电网底层量测数据中提取高阶特征作为输入;凭借一维卷积和池化运算特性所具有的特征提取能力,充分挖掘输入特征与电压稳定评估结果之间的非线性映射关系,建立了基于一维CNN的暂态电压稳定评估模型。利用PSS/E和Matlab软件,算例分析在新英格兰10机39节点测试系统中展开,与传统机器学习评估方法的结果进行比较,结果表明,所提方法具有正确率高、计算时间短及抗噪性能高的优点。     

风力发电系统暂态功率控制仿真模型

等值风电机组功率暂态响应参数优化,能够有效提高电力系统暂态过程的稳定性能。传统仿真软件缺少准确的风力发电系统暂态参数及其控制模型,在一定程度上影响了分析大规模风电接入后电网暂态过程响应特性的准确度。文章提出一种计及特定风速条件下风电机组有功和无功输出限制的风电系统功率暂态控制模型。该模型由风电系统有功出力控制、无功出力控制及功率极限优化控制3部分组成。利用ADPSS仿真平台搭建了针对风电系统暂态过程的控制模型,并对风电与火电并网系统进行仿真分析。仿真结果表明,该控制模型能够有效地提高大规模风电接入条件下的电力系统暂态响应特性。     

基于改进CDBN的电力系统暂态稳定评估

为进一步提高暂态稳定评估模型对失稳样本的识别能力,提出一种基于改进卷积深度置信网络（CDBN）的电力系统暂态稳定评估模型。首先,基于归一化互信息（NMI）构建特征选择框架对模型输入特征进行筛选,降低数据维度,提高模型计算效率;然后,在CDBN中引入注意力机制,建立基于改进CDBN的暂态稳定评估模型;最后,设计模型更新机制来适应电力系统运行工况的变化,提高评估模型的泛化能力。在新英格兰10机39节点系统上的实验结果验证了所提方法的有效性。     

恒速风电机组对电网暂态电压稳定性的影响

基于恒速风电机组的结构,给出风电机组各部分的数学模型,利用仿真软件DIgSILENT/PowerFactory建立恒速风电机组的动态模型,并利用该模型在WSCC 3机9节点算例中仿真恒速风电机组并网运行时因风速变化引起的电网电压波动,通过极限切除时间分析恒速风电机组并网对电网暂态电压稳定性的影响,并与接入相同容量的同步机组进行比较。结果表明,恒速风电机组的接入降低了电网的暂态电压稳定性,且接入恒速风电机组装机容量越大,电网的暂态电压稳定性越差。由此提出改善恒速风电机组并网后电网暂态电压稳定性的建议。     

基于枚举法的地区电网接纳风电能力评估

为准确评估地区电网的最大接纳风电容量,提出一种基于电网调峰能力约束、静态安全约束和暂态稳定约束的风电接纳评估体系。首先利用随机生产模拟技术评估风电并网后对系统备用容量的需求,进而修正传统调峰能力约束下接纳风电容量的评估;然后利用DIg SILENT平台的枚举法对各接入点可能出现的接入容量组合进行潮流计算,实现了全局搜索寻优。通过设置常见的大扰动工况进行机电暂态仿真验证,最终得到满足暂态稳定约束,即整个地区电网的最大接纳风电容量。     

基于短路比约束的受端电网新能源并网出力优化方法研究

在大规模分布式新能源发电资源接入受端电网的情况下,如何能够在保证受端电网并网点处暂态电压稳定性的同时,优化受端电网新能源发电机组的出力,是须要解决的关键问题。文章研究一种基于短路比约束的受端电网新能源并网出力优化方法。首先,通过构建受端电网等效模型,分析分布式新能源发电机组接入后,受端电网暂态电压稳定性的影响因素;其次,结合短路比的物理含义,建立新能源电网并网短路比模型,并将其作为研究受端电网并网点暂态电压稳定性的关键指标;再次,以受端电网新能源弃电成本、火电机组运行成本最小为优化目标,考虑短路比等其他约束条件,建立受端电网新能源出力优化模型,并进行求解;最后,仿真验证所建立的模型,结果表明,优化模型可在一定程度上提高受端电网中新能源的出力水平。     

基于功率极限在线辨识的风电功率控制模型

当一定规模的风电接入区域电网的某一节点后,对电网的无功平衡和电压稳定将带来影响。针对这一问题,文章研究了风力发电系统并网功率极限判别模型,并在此基础上建立了以风电系统接入节点等效阻抗为变量,描述功率变化状态的功率状态方程;研究了基于符合实际风电场特性的双馈风力发电系统等值模型、功率极限在线判别的双馈型风力发电系统并网控制改进方法和风电系统并网功率实时在线修正模型,实现了并网输出功率的在线控制。文章还通过电网实例,验证了所述计算方法的有效性。     

网间规模化光伏并网对系统阻尼的影响及优化措施

电力系统受到大扰动后,其振荡中心电压大幅波动,受此影响,其近区规模化光伏汇集线功率会出现显著波动,加剧光伏与电网交互作用。文章基于光伏暂态仿真模型,分析了并网电压低频跌落或回升过程中,光伏并网系统暂态功率特性;基于等面积原理,分析了不同控制方式下光伏并网系统等值电纳Bpv的Us-Bpv轨迹及其对振荡的影响,并据此揭示了光伏并网系统对电网振荡阻尼的作用机制。通过两区域四机系统受扰时域仿真,验证了基于光伏并网系统Us-Bpv轨迹特征,评估其对系统阻尼影响的有效性,在此基础上,指出利用附加阻尼控制的SVG具有增强系统正阻尼作用。     

大规模风电并网的静态电压稳定性研究

随着风电的飞速发展,大规模风电并网给电力系统带来了很多新问题。针对大规模风电并网后系统的静态电压稳定性问题,简述了PV曲线和静态电压稳定性的电压稳定裕度指标,并采用PSASP软件对国内某一实际电网进行了仿真分析,结果表明,风电并网能够提高该系统的静态电压稳定性;在系统中装设无功补偿设备、提高风力发电机的机端电压这两种措施均可以有效提高系统的无功裕度,改善系统的静态电压稳定性。     

短路故障清除时刻直驱风电机组机端暂态过电压研究

大规模风电汇集地区的配套火电机组少,属于交流弱电网,故障后暂态过电压问题严重。2011年至今,中国西北、东北、华北等多个区域电网已经发生了数十起风电暂态过电压脱网事件,且事故中,故障恢复过电压引发脱网的风力机占比很高,其过电压程度直接影响风电场的开机容量。针对该问题,该文基于典型低电压穿越策略建立永磁直驱风电机组（PMSG）并网模型,研究弱电网条件下送出线路短路故障清除时刻PMSG机端暂态过电压的影响因素。结果表明,PMSG暂态过电压与风电机组容量、电压跌落程度及锁相环动态特性等因素有关,根据某实际直驱风场搭建仿真系统模型验证了该结论。     

大规模光伏电站接入电网对配电网稳定性影响研究

针对光伏并网后的配电网稳定性问题,通过绘制P-V曲线,分析了光伏电站接入对配电网静态电压稳定性影响,利用DIgSILENT平台构建了光伏发电系统暂态仿真模型,分析了光伏电站并网点三相短路故障及光伏电站出力波动对系统暂态电压稳定性的影响。仿真结果表明:光伏电站并网点与配电网联系越紧密,静态电压稳定性越好;故障清除时间越短,光伏电站对系统暂态稳定性影响越小;影响系统稳定性的最主要因素是光伏电源有功输出波动。     

基于PSO-RBF神经网络的微电网等效建模

提出一种改进粒子群优化的RBF神经网络微电网动态等效模型及建模方法,利用RBF人工神经网络的非线性映射特性解决微电网系统并网接入的等效建模问题。基于微电网公共接入点(PCC)的电压、电流、功率等量测数据构建RBF神经网络等效模型,将接入点电压和电流分别作为神经网络的输入和输出,使神经网络的输入输出更具独立性。将混沌优化的全局遍历性引入粒子群优化算法中,构建基于全局最优解的变邻域混沌搜索提高粒子群算法的全局搜索能力,利用改进粒子群算法优化RBF神经网络模型参数提高模型计算精度。最后通过微电网并网仿真实验验证本文提出等效模型的准确性和建模方法的合理性。     

应用SVC提高双馈感应发电机并网的风电场暂态电压稳定性

摘要： 采用SVC改善双馈感应型风电场并网时暂态电压稳定性。通过仿真软件DIgSILENT/Power Factory建立静止无功补偿器（SVC）的控制模型。以实现风电场的低电压穿越（low voltage ride through,LVRT）的前提下应用SVC改善风电场的电压稳定性。仿真结果表明,采用SVC的并网风电场具有良好的动态性能,并且提高了风电机组在系统出现故障时的LVRT能力,确保了风电机组的连续运行和电网的安全稳定。     

基于改进shapelet挖掘的风电并网系统暂态功角稳定评估

在基于数据挖掘的电力系统暂态稳定评估中,针对电气量的变化趋势特征难以准确捕获的困难,引入时间序列shapelet方法,从故障后PMU采集得到的电气量时间序列中提取shapelet特征,继而制定决策树模型,以评估系统是否失稳。鉴于其线下训练耗时过长,采用粒子群算法对shapelet的提取进行加速。在接入了大型风电场的新英格兰39节点系统上进行仿真测试,结果表明所提方法适用于风电并网系统,在保证较高的分类准确率的同时,还提供了系统失稳规律的机理性解释。     

基于随机模拟的微网优化控制方法研究

针对风电机组、光伏单元及电力负荷的动态随机特性,将随机特性分为规律变化部分和随机扰动部分,构建了储能系统的充放电模型、微网系统的随机模拟优化控制模型（包括并网运行模型和孤岛运行模型）,通过案例分析获得了随机的风光出力曲线和负荷曲线,并进行了并网和孤岛运行两种优化控制的模拟控制仿真,优化效果很好,验证了控制策略的可行性。     

基于风速属性优化聚类的时序卷积特征聚合风速预测

准确的风速预测对于规模化风电并网及安全运行具有重要意义。利用快速相关滤波筛选风速关联属性因素并结合近邻传播原理优化风速聚类集合,提出基于时序卷积特征聚合的风速预测模型。考虑风速属性与风速序列间的隐含关联性,筛选高关联属性因素构建模型样本集,并通过鲸群算法优化近邻传播聚类分类相似典型集。构建时序卷积层提取多维风速属性特征,并嵌入特征聚合层完成特征降维与信息融合,最终结合记忆层输出风速预测值。以东北地区风场为研究对象进行风速超短期预测并与实测数据对比,验证了预测模型的准确性和泛化能力。     

大规模风电接入电网的稳定性分析

针对大规模风电接入电网将严重影响系统的稳态运行和动态特性的问题,结合风电特性,以潮流分析、暂态稳定为基础并考虑联络线潮流控制,探讨了大规模风电接入对电网运行的影响.以实际电网为例进行仿真计算,分析了风电接入后稳态运行状况的变化和风电并网对系统暂态动态特性的影响,研究了AGC控制在联络线功率控制中的应用.