基于粒子群算法的制氢电解槽运行控制策略

新能源制氢系统的优化调度、经济性与制氢效率密切相关,针对现有新能源制氢系统制氢效率低的问题,提出一种基于粒子群算法的新能源制氢系统控制策略。首先,基于质子交换膜电解槽模型,分析电解槽工作特点与制氢效率的关系,提出一种基于粒子群算法的制氢系统运行控制策略,提高制氢效率;然后,建立了考虑系统制氢效率的新能源制氢系统优化调度模型,并采用粒子群算法求解最佳制氢功率;最后通过电网实际运行数据的仿真分析,证明所提出制氢系统控制策略相较于传统的启停控制策略能够有效提高系统制氢量,提高系统收益。这为制氢系统在电网中的大规模应用提供了理论依据。     

电厂优化分配机组功率及提高经济效率

作为华东电网第一调频厂,由于其出力常随系统周波变化而变化,从而使机组长时间处于小负荷状态下运行,机组效率下降,由此给电厂带来较大的经济损失。为此提出采用优化控制的策略分配各机组的功率,使大多数机组运行处于最优工况,而仅1～2台机组处于小负荷运行,从而减少了机组轻负荷运行时间,提高电厂的经济效率。     

基于发电机运行优化的变速恒频风电控制策略

以变速恒频风力发电机组矢量控制系统d-q轴旋转坐标系为基础,分析了风力发电运行原理。提出了在定子有功参考功率捕获最大风能的同时,要求定子无功参考功率的确定以提高机组运行效率,优化机组运行为目的的控制策略,在该策略中运用模糊逻辑来获得定子无功参考功率的确定值,仿真验证了该策略的有效性,其能实时调节系统的无功功率,使发电机在获得定子最大有功功率的同时,显著减少了发电机本身的损耗,提高了其运行效率。     

基于遗传算法的锅炉效率优化在电厂耗差分析系统中的应用

为解决电厂耗差分析系统中锅炉侧运行参数基准值的问题．结合神经网络和遗传算法技术，建立了锅炉效率优化模型．对飞灰含碳量进行在线预测，同时确定锅炉效率、排烟含氧量等参数的最优值，为通过调整运行参数提高锅护效率提供了有效手段.基于此模型开发的耗差分析系统能有效改善运行人员的操作水平和全厂运行管理水平．     

基于两阶段优化的风储联合发电系统日前发电计划模式

考虑风电日波动性对常规机组启停的影响,为准确刻画系统运行经济性与风电消纳能力的关系,设计了风电最大出力模式、经济运行模式和运行成本控制模式3种风储联合发电系统日前发电计划模式,提出了不同模式的两阶段优化模型及快速求解算法。第1阶段通过储能系统和常规机组协调调度,实现经济性最优或弃风量最小的目标,第2阶段优化则按照经济调度和"三公"调度的原则分配常规机组和风电场的有功出力。提出快速算法削减了模型的寻优空间,大幅提高了优化模型的求解效率。基于IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所述模型和算法的优越性。     

考虑储能动态充放电效率特性的风储电站运行优化

风电与储能联合是提升风电场消纳的有效途径,而储能效率直接影响风储联合发电系统的消纳效果,但目前的常数效率模型对储能的效率特性刻画不够精细。以等效风电消纳量最大为目标,建立了考虑储能动态效率的风储联合发电系统运行优化模型。该模型考虑了储能在充放电运行功率不同时的效率变化,将动态效率以分段函数形式纳入混合整数线性优化模型。基于实际风电场运行数据进行了仿真分析,对比了在单一储能和混合储能场景下,常数效率和动态效率模型对风储联合发电系统消纳效果和运行功率的影响,证明了动态效率特性对最大化消纳具有显著影响,是风储联合发电系统运行优化中值得考虑的因素。     

异步电动机效率优化控制策略综述

异步电动机在轻载运行时效率会明显下降,由于异步电动机应用广泛,优化其运行效率对节能减排具有重要意义。该文总结了近来年异步电动机效率优化控制的研究成果,其中包括基于电机损耗模型的损耗模型控制法、基于输入功率检测的搜索控制法和混合控制方法,介绍了几种典型算法的原理和性能,并指出了异步电动机效率优化的研究方向。     

风电场场站级降功率控制策略优化研究

场站级功率控制系统是风电场跟踪电网调度指令、控制风电机组的关键。为优化风电场功率控制系统,减小调节过程产生的风机频繁启停和动作损耗,本文考虑恒频变桨风机的运行机械特性,提出功率调节评价指标体系,使用熵值法修正的层次分析法确定指标权重,通过模糊综合评价对机组评分,进而提出风电场降功率优化分配模型。最后以某风电场实际算例对所提评价策略和优化模型的有效性进行了比较验证。     

基于权重计算的光储耦合制氢系统模型预测优化控制

对光储耦合制氢系统优化控制策略进行研究,提出一种考虑存在博弈关系的多目标优化的模型预测控制（MPC）功率分配策略。首先,构建光储耦合制氢系统架构,明确光储耦合制氢系统运行时需要满足的功率平衡方程;其次,将自适应多目标粒子群优化算法和MPC算法相结合搭建复合算法模型,给出同时考虑碱性电解槽（AEL）和储能电池特性的3个目标函数,计算出最优控制增量权重系数;最后,利用MATLAB-function函数模块构建MPC控制器模型,将计算出的最优控制增量权重系数应用于MPC优化过程中,实现光储耦合制氢系统在线功率分配。与传统MPC优化控制方法进行仿真分析,验证了所提方法在一定程度提高了储能系统的运行指标,同时又降低了AEL输入功率的波动性,增强了光储耦合制氢系统的动态功率平衡能力。     

基于多变量模糊逻辑控制的风储联合系统一次调频策略

在风电场中配置储能系统构成风储联合系统可有效提高对电网主动支撑能力,在满足电网一次调频需求的同时还可以提高风电利用率,增加风电场的经济效益。以双馈风机(double fed induction generator,DFIG)与超级电容储能为例,基于不同风速下DFIG参与调频能力,提出了一种风储联合系统参与电网一次调频的控制策略。考虑风速、频差变化率和频率偏差3个因素设计多变量模糊逻辑控制器,实现风储功率的合理调配,根据储能系统的荷电状态(state of charge,SOC)动态设置DFIG调频备用容量,提升不同风况下风储联合系统的一次调频能力。最后,在MATLAB/Simulink仿真平台对所提策略有效性进行验证,结果表明,所提策略在提升风储联合系统一次调频能力的同时,实现了风储调频功率的合理分配,减少了弃风及风机出力振荡风险,改善了系统的频率稳定性。     

基于EEMD与模糊控制的混合储能控制策略

为实现风电平滑并网,采用蓄电池和超级电容组成的混合储能系统平抑风电出力波动。本文提出了基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）与模糊控制的混合储能控制策略。首先,利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）对风电输出功率信号进行分解。根据低、高频固有模态函数（IMF）能量的明显差异确定EEMD滤波阶次。其次,按照风电并网波动率的限制要求,对滤波阶次进行调整,将符合波动率要求的低频分量并网,高频分量分配给混合储能系统。然后,对蓄电池和超级电容的实时荷电状态（State of Charge,SOC）进行判断,利用模糊控制对超级电容的功率指令进行优化,防止超级电容过充和过放。仿真实例表明,所提策略既能实现风电输出功率的合理分配,有效的抑制风电波动,又能使混合储能系统的SOC稳定在合理区间,提高储能系统的使用寿命。     

柔性负荷虚拟电厂下冰蓄冷空调的优化控制策略

在构建安全稳定、经济低碳的智能电网的过程中,利用柔性负荷主动参与电网的协同控制受到高度重视。为挖掘和利用柔性负荷响应电网需求的调控潜力,提出一种专门针对柔性负荷的虚拟电厂构架;选取冰蓄冷空调作为典型受控对象,给出一种优先保障用户用电体验和经济性并计及电力系统供需关系的优化用电控制策略;结合空调系统的实际运行特性和用户用电期望,以设备运行费用最低、电网负荷波动最优为目标构建双层优化模型。通过算例在不同冷负荷需求下对冰蓄冷空调的控制结果进行仿真对比,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

基于氢储能的双馈风力发电系统功率控制策略

提出一种氢储能装置融入双馈风机直流侧的并网功率控制策略。为弥补氢能动态响应慢的特点,设置控制信号的优先级:超级电容器>氢储能系统。利用信号转换模块选择工作模式,降低超级电容器的退运概率,保证电解槽恒功率运行。系统各单元通过功率控制策略和DC/DC变流器控制,平衡直流母线上的功率波动,利用DC/AC并网逆变器汇入低压交流网络。在电网冲击、负载波动及风速出力不均的情况下,满足负载要求,实现柔性并网,同时有效解决风机弃风问题。通过仿真证明了模型及其控制策略的有效性。     

计及不确定性的风储联合系统多时间尺度市场参与策略

风电出力的强不确定性严重阻碍了电力市场上报计划的精准执行,由此产生的偏差功率可能使风储联合系统背负高额的偏差惩罚和弃风损失。为了减小投标决策失误导致的经济亏损,建立了一种风储联合系统多时间尺度市场投标模型。借鉴美国现有的市场机制,建立风储联合系统参与能量市场和调频辅助服务市场的收益、成本模型;为了提升风储联合系统投标策略的准确性,基于Copula函数对风电出力不确定性进行量化建模,以此为基础预留部分储能出力能力,从而降低由偏差功率产生的经济性风险;以风储联合系统的预期净收益最大为目标,制定能量市场和调频辅助服务市场的日前投标策略,并在日内阶段根据超短期风电预测数据修正投标决策,提出一种考虑风电出力不确定性的风储联合系统多时间尺度市场参与策略。基于我国某实际风储联合系统进行算例分析,结果表明所提策略能够有效提高风储联合系统的经济收益,避免资源浪费。     

孤岛微电网中制氢负荷谐波功率分配策略

制氢与微电网相结合是实现新能源高效消纳的重要途经之一。实际微电网的负荷优先级和电压质量要求存在差异,而制氢负荷接入会引入谐波功率,通过互联变换器(ILC)与高优先级直流子网相连,会出现直流母线多倍频脉动,其本质是谐波功率分配问题。目前已有功率分配策略大多致力于均分,忽略了高优先级子网的电压质量需求。为此,建立优先驱动的ILC功率协调控制模型,优化目标是使子网的总直流电压/交流频率偏差最小;建立制氢负荷模型,推导得到谐波视在功率的简化公式;基于谐波功率、子网优先级系数和谐波阻抗重塑理论,提出谐波功率在ILC和交流子网之间的自适应控制策略。通过硬件在环实验验证了所提策略的有效性。     

含分布式电源和储能装置的微电网控制技术

大多数分布式发电系统存在发电功率及负荷随机性强、波动性大的特点,造成了分布式电源的应用难题。而配置了合理储能环节的微网,作为分布式电源的主要载体,为分布式电源并入传统电网提供了可能。研究了含分布式电源的微网控制技术,采用了基于改进下垂特性的控制技术来实现分布式电源的功率平衡,有效地保证了微网运行的可靠性。同时采用相应的控制技术对微网的储能装置进行改造,提高了能量缓冲的功能,保证了系统的安全性。     

基于模糊神经网络风电混合储能系统优化控制

采用风电储能系统来平抑风电波动功率在当今是一个有效的措施,然而储能系统控制策略的好坏直接影响风电系统的技术性能和经济性能。根据超级电容器和蓄电池在功能上的互补性,将其应用在基于双馈电机的风电场中,风电场采用分布整流集中逆变拓扑控制结构,并对其设计模糊神经PID控制器,采用模糊神经网络算法对混合储能系统PID控制参数进行在线优化。基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,并进行仿真分析,验证了混合储能系统能够提高储能装置的使用寿命。根据储能系统补偿功率和其荷电状态的波动范围,以及对风电波动功率的平滑程度,验证了该控制系统的有效性。     

考虑储热装置的风电-热电机组联合优化运行策略

基于日前供热负荷预测和风电出力预测,考虑储热装置运行机理,研究风电场与热电机组联合运行的优化方法。将含储热装置的热电厂和风电场组成一个发电利益集合体,在满足地区供热负荷和提升风电消纳的同时,通过调节热电机组和储热装置的出力最大化发电利益集合体的收益。考虑热电机组的热-电耦合特性和储热装置的运行约束,建立了日前调度模型并进行求解。在此基础上,考虑风电出力的随机性,建立了相应的随机优化模型。算例分析表明,考虑储热的风电-热电机组联合优化所获得的收益高于风电场和热电机组单独运行获得的总收益,并且可在现行"以热定电"运行机制下提高风电的消纳能力。同时采用随机优化模型能有效降低系统联合出力的不确定性,可较好地解决风功率预测中的不确定性问题。     

电压型PWM整流器模糊逻辑功率预测控制策略

根据PWM整流器在两相静止坐标系中的数学模型及瞬时功率理论,提出了一种瞬时功率预测方法,并结合模糊逻辑,改进了直接功率控制策略.该策略具有更好的动态性能,更快的响应速度.同时建立了基于MATLAB的PWM整流器仿真平台及研制了实验样机,通过仿真和实验结果验证了所提出的方法的可行性和有效性.     

平抑风电波动的混合储能系统控制策略

为了有效平滑风电出力,提出一种针对混合储能系统的双层模糊优化控制策略。利用小波包分解方法将风电场输出功率进行分解,根据混合储能系统特性进行功率分配;采用模糊控制对储能系统的充放电功率和荷电状态进行协调控制,在此基础上以混合储能系统的平均荷电状态及其参考值为输入,采用第二次模糊控制优先对混合储能系统中的超级电容器进行再次充放电功率优化控制,同时实现风电场有功功率的平滑输出;以实际风电场数据为基础,在Matlab/Simulink中搭建数学模型,经过仿真分析证明该控制策略的有效性。