风–光互补发电系统的频率控制

由于风、光的强随机性和负荷的多变性,风-光互补发电系统的频率稳定性变差.有功功率优化既能够保证发电系统频率的安全与稳定,又能够使其经济地运行.但它是一个带约束的非线性多极值优化问题,用传统的方法很难处理.随着风-光互补发电场规模的增大,频率控制的实时性变差.针对这些问题,建立了以发电成本最小为目标的频率优化控制的数学模型,提出了基于均匀设计和惰性变异的粒子群算法和基于多Agent的协调优化方法,并用于发电系统频率的优化控制.实验验证了频率优化控制模型的正确性,显示了改进的粒子群算法比标准的粒子群算法优化效果更好;另一实验显示,多Agent的协调优化方法比单一种群的粒子群算法更加高效、更加适合于大规模风-光互补发电系统的频率控制.     

基于多Agent的风/光互补发电系统的体系结构研究

风/光互补发电是一种新型的清洁能源,已倍受诸多国家和组织所重视.目前,风/光互补发电系统仅对底层的发电装置单独进行控制,没有发电系统的整体控制,也没有上层的能量管理控制.对风/光互补发电系统进行了研究,提出了一种基于多Agent技术的风/光互补发电系统的体系结构,以对其进行整体控制.构造了系统中的Agent的模型,介绍了它们的功能,论述并指出系统中Agent间的协作方法.最后,对系统的开发实现提出了建议.     

风-光-抽水蓄能联合互补发电系统研究

针对废旧地下矿井极易造成地表塌陷、水土流失的问题,提出将井下相应区域改造成抽水蓄能电站,进而与风-光互补系统结合,建立风-光-抽水蓄能联合互补发电系统。以跟踪负荷曲线和系统出力波动性最小为优化目标,分别对风力发电、光伏发电和抽水蓄能电站建立出力数学模型,并在考虑风-光互补特性、电网传输功率等约束条件下,利用改进粒子群算法对模型进行求解。算例仿真结果验证了所建模型可以很好地跟踪优化目标,有效解决了新能源并网时的功率波动和消纳问题。     

光储并网发电系统低电压穿越控制策略

根据电网故障条件下的新能源并网发电系统的低电压穿越的要求,以抑制负序电流为控制目标建立αβ坐标系下的两级式光储并网发电系统的控制模型.前级光伏系统采用基于电压分层的变功率轨迹跟踪控制策略,保证电压跌落期间直流母线电压和光伏系统输出功率的稳定.后级并网逆变器采用基于电压前馈的准比例谐振双环控制策略,实现频率偏移条件下控制系统的稳定,增强系统抗扰动能力.故障期间采用无功优先的控制策略来支撑电网电压的恢复,通过改进的锁相环模块进行复杂工况下电网电压信号的同步,根据跌落深度的不同来控制逆变器发出无功功率的大小.在Matlab/Simulink中搭建不对称的故障工况下的光伏并网发电系统的仿真模型并进行测试,验证了所提方法的有效性.     

基于改进的遗传算法实现电网电压无功实时控制

在利用遗传算法求解电力系统电压与无功的优化控制中，文章在遗传算法的基础上，针对计算过慢的缺点，提出了多种改进算法，提高解算速度，以实现实时的电压无功控制，通过了IEEE14节点测试系统的验证，并实际应用于贵阳地区电网，为调度运行部门提供实时的科学调控依据。     

基于PPSO的能源局域网优化调度方法

在能源局域网的系统安全稳定运行的前提下,考虑风、光、储等分布式可再生能源发电源及电动汽车等随机负荷并网,以能源局域网的最低综合经济运行成本为目标,建立了包含电动汽车的能源优化模型.提出了一种改进的分段粒子群算法(PPSO),通过仿真实验证明了该方法在包含电动汽车等随机负荷的多能互补的能源局域网中,能够快速收敛得到最优的...     

可再生能源分布式微网电源规划方法及应用

近年来, 可再生能源分布式发电微网技术研究引起国内外广泛关注. 本论文将遗传算法应用到风–光–柴–蓄组成的可再生能源分布式微网电源规划中, 建立微网电源规划模型及相关约束条件, 以满足能量平衡控制、费效率等为最优原则, 给出了算法的实现流程. 最后, 结合案例说明了算法的应用.     

改进免疫遗传算法及其应用研究

在传统遗传算法基础上提出一种改进遗传算法--免疫遗传算法(IGA),该算法将生物系统免疫思想引入遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了群体中较优抗体又保证了抗体多样性,避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解.文中采用此改进算法来控制无源光中光分支器和光网络单元中位置分配选择,通过浓度因子控制解空间的搜索方向,帮助逃离局部极值.利用Visual C 6.0对改进的免疫遗传算法和传统遗传算法进行比较,证明IGA的有效性和优越性.     

遗传算法在风光互补发电系统优化设计中的应用

风光互补发电系统的优化配置是一个多目标优化问题,优化目标为系统安装成本,约束条件为供电可靠性。如何合理的匹配设计是充分发挥风光互补发电优越性的关键。在成本(目标)函数的最小化计算中,采用改进的遗传算法进行优化,随机搜索并采用选择、交叉、变异三种基本算子在全部组合中搜索最优化的配置。结果表明在满足负荷用电的前提下,其经济性能优于单独的光伏系统和单独的风电系统。     

基于遗传算法改进的交通干线信号优化研究

针对城市交通拥挤、道路通行能力低等问题,通过建立城市交通干线系统信号配时模型,设计了一种基于遗传算法改进的混合式优化算法.算法对遗传算法中适应度函数、交叉算子和变异箅子等进行了一些改进,并将混沌优化思想融入改进后的遗传算法中.用混合式优化算法对城市交通干线系统信号进行配时,有效地协调了各路口的信号灯,使交通干线系统的交通量得到了明显改善.仿真结果表明此算法具有较快的收敛速度和进化效率,能有效实现全局优化.     

分布式可再生能源发电并网的无功优化研究

提出了基于杂交粒子群优化算法的分布式可再生能源并网的无功优化算法,从网损和静态电压稳定裕度两个角度出发,构建了含分布式发电系统的配电网无功优化的数学模型.在美国PG&E 69节点配电系统上进行效验.结果表明,该算法收敛性好、精度高;分布式电源并网后能有效降低系统的有功网损,提高电压稳定性,对分布式电源并网运行具有一定的...     

Simulation modelling and analysis of modular cascaded multilevel converter based shunt hybrid active power filter for large scale photovoltaic system interconnection

Modular multilevel inverters are promising candidates for next generation of efficient, robust and reliable inverters in large scale photovoltaic system. A modular cascaded multilevel inverter based shunt hybrid active power filter (SHAPF) for three phase grid-connected large scale PV systems is represented in this paper. The main contribution of this paper is to model and control of grid interfaced large scale photovoltaic system with embedded hybrid active power filter functions. In proposed system, the features of hybrid active power filter have been amalgamated in the control circuit of the voltage controlled voltage source inverter interfacing the photovoltaic system to the grid. As a result, the same inverter part of SHAPF is utilized to inject power generated from photovoltaic source to the grid and also to act as hybrid active power filter to compensate harmonics and reactive power demand. With using compensation ability, the grid currents are sinusoidal and in phase with grid voltages. The whole system is modeled in PSCAD/EMTDC. The simulation results are demonstrated to verify the operation and the control system of the proposed system.     

计及风力发电的配电网动态无功优化研究

风力发电的随机性增加了配电网无功优化的困难程度,在对风力发电随机特征进行分析的基础上,以配电网总有功损耗最小为目标,建立了计及风力发电影响的配电网动态无功优化数学模型,并将改进后的退火蚁群算法应用于该优化模型的求解。建立IEEE33节点配电网系统仿真计算实例,通过与其它优化模型及方法的对比分析验证了本动态优化模型及蚁群求解方法的有效性和优越性。本研究成果可为风力发电在配电网的接入及其无功优化提供有效的技术指导和参考。     

SVG在风力发电系统中的应用

风电技术的巨大进步,使得风电的开放和利用占据了新能源的主导地位,但由于风资源的不确定性和风电机组本身的运行特性使风电机组的输出功率是波动的,导致产生出线并网功率因数不合格、电压偏差、电压波动和闪变等问题,?给配电系统的电压无功带来了很大的影响。考虑双馈风力发电机自身的无功输出特点,对于大容量风电场接入系统时还存在稳定性问题;同时系统电压的波动也会对风机的正常运行造成影响,上述问题都可以通过合理的配置无功补偿得到改善。本文首先详细介绍了SVG的基本原理、控制方法、优缺点,研究了SVG在其电压无功控制时的应用,详细探讨了SVG并网时的关键技术点,同时结合具体工程实践介绍了SVG在风电场升压站设计中的注意事项以及应用SVG之后电网电能质量的改善情况。     

一种改进型动态无功优化模型及其求解算法

动态无功优化是提高电力系统运行经济性和安全性的重要措施。在动态无功优化常规模型的基础上,将同一节点的若干组电容器等效为1个集中变量,用对集中电容器组的约束代替常规的单组电容器约束,给出与之完全等效的电容器组动作次数约束值和投切方法;针对动态无功优化模型的非线性、大规模性、控制变量的离散性和连续性共存的难题,对用于离散非线性优化的蚁群算法作了充分研究,提出了内点法与蚁群算法相结合的动态无功优化混合算法。IEEE14测试系统的仿真结果验证了改进模型及算法的有效性和可行性。     

双馈型变速恒频风力发电系统的鲁棒控制

研究了双馈变速恒频风力发电系统的鲁棒控制问题. 采用定子磁场定向的矢量变换技术, 建立了系统非线性数学描述, 利用非线性鲁棒控制技术, 设计了能实现发电机输出有功功率和无功功率鲁棒解耦控制, 同时具有鲁棒干扰抑制作用的转子励磁控制器. 理论分析和仿真结果均表明, 所设计的控制器可以保证在风速变化、系统参数不确定性和外部干扰的情况下, 风力发电系统仍能安全可靠地最大获取风能, 并且输出恒频恒压的电量.     

基于ADWOA算法的风光水互补系统优化调度研究

为了有效应对大规模风能和光伏并网带来的波动问题,保障电网的安全稳定运行,本研究通过深入分析风力发电、光伏发电、水利发电以及抽水蓄能之间的互补特性,构建了一个综合的互补发电系统。在此基础上,针对系统中存在的多种功率约束,本文提出了两种优化调度模型：一种旨在最小化互补系统的波动,另一种则是最小化火电机组等效负荷波动。为求解这两个优化模型,采用了改进的自适应权重优化算法（Adaptive Weight Optimization Algorithm, ADWOA）。通过仿真实验验证了该算法在两种模型中的有效性,结果表明这两种最优调度模型均能有效追踪优化目标,并显著减小由于风力和光伏发电并网引起的影响,从而增强电网的运行稳定性。     

一种新型蓄电池充电控制策略研究

在风光互补发电系统中,蓄电池作为风光互补发电系统的储能设备,在整个发电系统中起着非常重要的作用,而蓄电池充电控制方法的优劣,是影响其使用寿命的一个重要因素。文章对风光互补发电系统中蓄电池的常用充电控制方法进行了分析,提出了一种新的控制策略,即将蓄电池充电电压、充电电流采样值分别与蓄电池事先设定好的恒压过充电压、恒流充电限流值和浮充电流值进行实时比较,来判断采取哪种合理的充电方式,对蓄电池起到尽可能的保护,从而延长了风光互补发电系统中蓄电池使用寿命。