并网AWS波浪发电场等效建模

提出了阿基米德波浪摆(AWS)发电场的等效建模方法,重点研究波浪力输入等效。提出基于波浪最大能量捕获控制策略下AWS波浪力输入和输出有功功率之间的稳态关系,由于等效前后的发电场输出有功功率应该相等,在规则波浪和不规则波浪2种情况下,反推获得等效模型的波浪力输入,同时计及功率补偿。搭建了波浪能发电场详细模型,并将其等效为一台AWS波浪能发电单元。仿真结果表明,单机等效模型的稳态有功输出和故障时动态响应均与详细模型高度吻合。     

基于直驱式永磁同步发电机组的风电场动态建模

根据某大型风电基地200 MW标准直驱机组风场的电气参数和出力数据,利用风机功率曲线求取等效风速,按照单机法思想建立了直驱式永磁机组风电场的单机聚合模型。运用DIgSILENT PowerFactory软件建模仿真,与详细风场模型、多机法聚合模型进行了对比,探讨了模型的可行性。此外,分析了风场集电线路对聚合模型精度的影响,并提出了单机聚合法的适用性和建模过程中集电线路的取舍原则。     

超声波电机转速控制模型的迭代学习辨识建模

超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型，根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据，建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对电机转速控制模型的参数进行辨识。针对超声波电机的每组实测数据中数据量不同导致的参数收敛性减弱的情况，通过双范数最优理论来设计迭代学习辨识的参数学习律。将迭代学习辨识所得结果与Hammerstein模型比较。仿真和实验结果表明，二阶线性时不变模型下的迭代学习辨识可以有效地辨识超声波电机的模型参数，参数收敛速度快、收敛性较好，所建模型精度较高，建模方法有效。     

类噪声辨识负荷参数的实际电网校验方法

负荷建模是电力系统仿真和分析的关键环节,为建立更加准确的负荷模型,国内外研究学者在负荷模型结构选择及模型参数获取两个方面做了大量的研究工作。而针对负荷模型参数校验的研究相对较少。考虑到负荷建模的目的是为系统仿真提供更为准确的负荷模型,从系统仿真角度对类噪声辨识所得负荷模型参数进行验证。同时,解决了由实测数据辨识参数转换为适用于系统仿真的模型参数的工程问题。首先,根据实测同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)量测所得类噪声数据辨识得到负荷模型参数,在此基础上,将辨识所得负荷模型参数转换为适用于仿真系统的格式,并替换仿真系统中现有负荷模型参数,进而对比故障时刻采用不同负荷模型参数所得仿真结果来实现负荷模型参数的有效性校验。     

基于实测参数辨识的双馈风机机电暂态建模研究

目前南方电网仿真中风电机组模型主要采用CE模型,与实际情况存在差异,急需开展基于实测数据辨识的风电机组机电暂态建模技术研究。本文主要介绍了PSD-BPA双馈风电机组详细控制模型,并结合现场实测数据完成了东风电气1.5 MW风电机组机电暂态建模与仿真,通过仿真与实测的比较验证了辨识模型的准确性和实用性。     

实测冲击负荷建模新方法

针对冲击负荷具有时变性、功率需求主动性以及波动频繁性等特点,本文采用基于实测的冲击负荷模型结构,将多曲线拟合与多目标优化两者相结合,改进了冲击负荷参数辨识的目标函数,提出了一种参数辨识的新方法。在此基础上,用快速非支配排序遗传算法NSGA2(non-dominated sorting genetic algorithm)对实测数据进行参数辨识,得到Pareto解集。研究表明该建模策略能有效地反映冲击负荷的冲击特性,辨识结果与实测数据能较好地吻合,同时也验证了该辨识算法的可行性。     

基于改进教与学优化的光伏阵列模型参数辨识研究

光伏发电系统中阵列模型及其参数辨识的准确性对光伏电站故障诊断、发电功率预测以及并网运行的稳定性评估具有重要意义。在单二极管模型基础上建立了光伏阵列数学模型,并提出一种基于Tent混沌映射的改进教与学优化算法对模型参数进行辨识,通过实测数据和参数辨识后的仿真结果进行对比,验证了该模型的准确性、求解快速性以及稳定性,为下阶段综合能源系统建模奠定模型基础。     

基于灵敏度与相关性的综合负荷模型参数优化辨识策略

综合负荷建模及其参数辨识是电力系统分析研究的重点和难点之一。为了研究综合负荷模型参数对模型响应的影响以及参数之间的动态关联,提出一种基于参数灵敏度与相关性分析的综合负荷模型优化辨识策略。首先,对配电网集结等效的综合负荷模型进行解析灵敏度分析以及Hessian矩阵特征值表征的灵敏度分析;其次,通过Pearson相关系数判断参数一阶灵敏度之间的相关性,得到对输出响应作用相似的参数;然后,在遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合算法基础上,提出固定灵敏度小的参数,按比例简化辨识线性相关参数的优化辨识策略;最后,通过实测曲线及完整负荷模型的仿真,验证了该辨识策略的有效性。     

基于功率响应的汽轮机调节系统模型参数辨识方法研究

基于功率响应特性辨识汽轮机调节系统参数。采用简易模型克服了辨识算法中难以实现的发电机建模问题。通过分析参数对机组功率特性影响的关联性,对辨识流程和优化目标函数进行了设计。再以先进数值计算方法作为辨识手段辨识得到模型参数。利用PSASP对辨识结果进行仿真并与实测对比,结果表明:新方法所建模型仿真值与实测值相当接近,所建立的汽轮机调节系统模型能够较为真实地反映机组实际的响应特性,说明该方法正确有效。与原有辨识方法相比,实现了对模型参数的更加准确辨识。     

基于数据测试和粒子群优化算法的光伏逆变器LVRT特性辨识

为了对光伏逆变器低电压穿越控制精确建模,提出灵敏度分析和实测方案相结合的光伏发电单元低电压穿越控制参数辨识方法。首先对光伏单元待辨识参数进行灵敏度分析,提出辨识所用数据的测试方案;然后利用自适应惯性权重粒子群优化智能算法,结合多组实测数据对光伏并网系统低电压穿越控制参数予以辨识,从多组辨识结果中提取最优值;最后将最优值代入模型中,计算模型输出与实测数据的误差,验证了参数辨识结果的准确性。该方法考虑了逆变器功率等级不同给辨识结果带来的误差,辨识结果准确度较高并且多次辨识结果具有一致性,可用于工程实际计算。     

面向高比例新能源电网短路计算的机电-电磁融合电源模型

为解决新型电力系统计算与分析中传统电源模型难以继续适用的问题,提出一种面向高比例新能源电网短路计算的机电-电磁融合电源模型。一方面,考虑新能源电源通用控制策略作用下的外部输出特性,采用单一压控电流源等效电源侧海量新能源电源的整体输出;另一方面,根据短路电流故障的时间划分尺度,保留传统发电机工频基波意义下的外部输出特性,并采用3个大小不一且衰减速度不同的电压源等效电源侧所有发电机的整体输出。进而采用3个电压源和1个压控电流源并联的形式作为融合电源模型的结构,并采用内点法对融合电源模型参数进行在线辨识。通过短路仿真数据和电网实测故障录波数据验证了融合电源模型的适用性。     

适用于鲁棒调度的风电场出力不确定性集合建模与评估

合理地刻画风电场出力不确定性集合是应用鲁棒调度的重要前提。文中对风电场出力不确定性集合建模及评估方法进行了研究,依据风电数据是否完备,分别提出了精确、有效的建模方法。当风电数据完备时,相比于已有方法,所提方法建立了给定置信概率与不确定性集合之间的解析关系,且集合可构建为具有较强工程适用性的椭球或多面体形式。当风电数据不完备时,所提出的方法可辅助调度机构在仅获知部分风电场出力预测误差信息时更加合理、有效地刻画风电场出力的不确定性,从而制定更加经济、可靠的调度策略。此外,文中还提出了评估一般风电场出力不确定性集合的方法。基于EirGrid历史数据的算例分析,验证了所提出的不确定性集合建模方法的合理性、精确性,以及评估方法的有效性。     

基于两步分群法的双馈机组风电场等值建模

为了在保证风机等值精度的基础上降低风电场仿真模型的复杂度,考虑到实际风电场内尾流效应及风机控制方式不同的情况,借鉴层次分析法的思想提出了两步分群法。该方法综合考虑了风机初始运行点以及动态特性。首先考虑风电机组间尾流效应计算输入风速,根据机组桨距角动作情况进行初次分群,通过转子电流受扰曲线识别动态特性相近的风机实现再次分群。然后在保证风电机组功率输出特性和电压差恒定的基础上,进行风机和集电线路参数等值,得到风电场多机等值模型。最后通过仿真验证了所述方法的合理性。     

基于尾流效应的双馈式风电场动态等值模型研究

针对风电机组间尾流效应对风电场并网点输出特性有较大的影响及常用的风电场单机等值模型误差大的问题,提出了考虑尾流效应的多机等值风电场动态等值模型。该方法计及Jensen模型作为风电场划分判据,将各组群进行独立等效。最后以电磁暂态仿真软件PSCAD／EMTDC为分析平台,搭建了双馈风电场详细模型和两种等值模型。通过比较风速波动情况下和故障情况下风电场等值模型与详细模型的并网点输出特性,验证了所提方法的准确性和适用性。     

基于遗传算法的风电场等值模型的研究

在分析笼型异步风力发电机组动态模型的基础上,利用含笼型异步风力发电机组的风电场详细模型的运行数据,提出了基于遗传算法的风电场单机等值建模方法和参数优化模型。针对风电场内机组参数完全相同和不同的两种算例,对风速扰动和风电场出口处发生三相短路故障下的风电场动、暂态运行特性进行仿真,并与风电场详细模型和容量加权单机等值模型时的结果进行比较。结果表明基于遗传算法的单机等值模型具有和详细模型一致的风电场运行特性;与风电场容量加权单机等值模型相比,能更好地表现风电场的动、暂态运行特性。     

基于风浪和灰色模型的波浪能发电系统输出功率短期预测

波浪能具有随机波动性,会对波浪能发电并网以及电力系统的安全稳定产生重要影响,准确预测波浪能可为电力调度控制带来极大便利。提出基于风-浪和灰色模型的波浪能发电系统功率预测方法,在波功率历史数据不足或缺省的情况下,能够依据风浪相关性及风速历史数据有效预测波浪功率。首先分析了风与波浪的相关性和时延特性,建立风-浪经验模型对波高进行短期预测,并利用灰色GM(1,1)模型对波浪短期预测结果进行残差修正。在此基础上,基于直驱式波浪能发电系统分析并建立了波高-功率转换模型。通过实例分析对波浪能发电功率的预测结果进行了验证。     

考虑弃风的DFIG风电场动态等值模型

我国弃风现象严重,在此大环境下,为了得到更为准确的风电场模型,提出了一种考虑弃风的双馈感应异步发电机(DFIG)风电场的建模方法。该方法考虑了由于尾流效应导致风电场内各台风力机输入风速不同,兼顾调度部门向风电场下达的弃风指令,提出了以风能利用率Cp为分群指标,建立了DFIG风电场的多机等效动态模型,大幅度提高了仿真速度。该方法更贴近风电场实际运行情况,分群指标易于得到。通过PSCAD算例仿真及结果对比,表明该风电场等值模型的输出在稳态和故障情况下都能更好地拟合详细模型。     

采用双馈机组的风电场无功功率控制技术

通过对双馈异步发电机的无功功率极限和定子输出无功功率对电机损耗影响的详细分析,提出了双馈机组无功功率参考值的2种确定方法。在此基础上,采用发电机并联的方式,构建了精确的风电场模型,并给出了风电场的无功功率分配方案。最后对一台1.5 MW的商用双馈机组和由4台机组组成的6MW风电场进行了仿真分析。仿真结果验证了理论分析和所提策略的正确性和有效性。     

风电场动态分析中风速模型的建立及应用

考虑风电场内机组间尾流效应的风速模型能较准确地描述风速扰动下风电场输出功率的波动，使研究结果更具有实际意义和价值。该文分析了风力机背面风速的计算方法，提出应用风电场及场内风电机组通常可得到的数据，根据在某风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同，建立考虑机组尾流效应的风速模型，此方法适合于由任何台数风电机组组成的大型风电场风速建模。将输出风速与电力系统分析程序，DIgSILENT/PowerFactory相连，形成了以风速为基础的风电场与电力系统相互影响研究的计算程序，分析了尾流效应对风电场输出特性的影响。     

基于LMMHD波浪能发电机特性的高效实时输出功率控制系统

针对目前液态金属磁流体(LMMHD)波浪能发电机输出功率控制系统响应慢、精度差、变换效率低、低压下不能可靠换向的问题,在LMMHD波浪能发电机输出特性分析的基础上,提出一种通过实时调节LMMHD发电机等效负载来控制发电机输出功率的控制策略,该控制策略快速准确且多模块并联时不存在并联均流问题。通过对考虑寄生参数影响的主电路效率的理论分析,得到了所提输出功率控制策略下主电路效率的变化规律,进而提出了多模块并联的方案,提高了系统效率,降低了单模块的设计难度。并提出了一种滚动时域判断和双模块独立驱动的换向驱动方法,在实现低压下可靠换向的同时避免了电流从体二极管流通,降低了导通损耗。仿真和样机实验结果验证了所提策略的有效性。