统一潮流控制器的电网潮流调节特性分析

介绍了统一潮流控制器( UPFC)的系统结构和工作原理,分析了其并联侧和串联侧的工作方式,并依此建立了统一潮流控制的稳态数学模型.在Matlab/Simulink的环境下建立了三相环形电力系统,将UPFC模型应用到该系统中,对UPFC的电网潮流调节特性进行了仿真分析.仿真结果表明,采用的UPFC数学模型及其控制策略是正确的,能实现UPFC的各种基本控制功能,并能快速正确地响应系统要求.     

UPFC潮流控制模型及控制特性研究

为定量评估统一潮流控制器(UPFC)的潮流控制能力及其对电力系统潮流分布的优化作用,提出了UPFC的潮流控制模型与潮流控制特性。研究了UPFC的主电路拓扑结构、潮流控制原理及外部功能特性,做出了UPFC的简化等效电路;采用设置功率注入附加节点的方法,提升了潮流计算的收敛性,并便于将电路模型植入潮流计算软件;分析了电路拓扑中输入、输出量的关系,完成了对UPFC潮流控制功能的稳态建模。分别研究和定义了线路潮流均衡度和系统潮流均衡度两个指标,为评估UPFC的潮流控制能力和控制效果、研究UPFC对系统潮流的优化作用提出了量化的指标依据。基于算例,计算了系统在不同运行方式下、投入UPFC前后,线路的过载情况、潮流分布均衡度指标,UPFC的响应特性、控制效果和对电力系统潮流的优化作用。算例分析结果验证了UPFC潮流控制模型的准确性和潮流优化控制功能的有效性。     

基于反馈线性化H∞方法的UPFC非线性鲁棒控制器

针对一类基于电压源换流器(VSC)的FACTS装置在电力系统中面临的不确定性和干扰问题,以统一潮流控制器(UPFC)为例,基于反馈线性化H∞理论设计非线性鲁棒内部控制器.采用状态反馈精确线性化方法将考虑外干扰的UPFC五阶仿射非线性系统转化为一个线性系统,根据线性H∞理论设计线性鲁棒控制律,并通过预反馈映射得出原UPFC系统的非线性鲁棒控制律.在4机12节点电力系统中将所提控制器与传统PI控制器进行仿真对比,结果表明所提控制器在多种外部干扰下都具有良好的鲁棒性,可以更好地提高UPFC安装点附近电网的暂态稳定性和功率振荡抑制能力.     

级联型混合直流与UPFC的柔性潮流协调控制策略

级联型混合直流输电系统具有能抑制换相失败、传输大容量功率的优势。但当级联型混合直流低端模块化多电平换流器（MMC）采用主从控制时,若系统发生交直流故障或负荷突增,可能会产生电流不平衡问题,导致受端交流侧功率出现大范围反向传输及电压支撑能力下降。为解决该问题并增强受端电网的稳定性,针对级联型混合直流输电系统,提出一种基于统一潮流控制器（UPFC）的柔性潮流协调控制策略。研究了基于柔性交流输电（FACTS）设备统一潮流控制器（UPFC）的级联型混合直流系统柔性潮流控制特性,针对系统故障及大扰动时出现的功率返送及电压稳定性问题,提出基于UPFC的频率支撑策略和基于动态限幅的电压支撑策略。该策略将送端侧故障带来的功率扰动转移到受端交流系统UPFC所在线路,利用UPFC功率补偿能力进行协调,同时基于动态限幅控制策略,采用无功优先控制方式提高换流站无功输出能力。最后,在PSCAD–EMTDC平台搭建了含受端交流系统的级联型混合直流输电系统模型。首先,仿真了LCC直流电流指令值下降过程,结果表明,本文所提基于UPFC的协调控制策略可以有效地减小交流系统频率波动,抑制功率返送现象;其次,仿真了系统负荷...     

考虑二次规划因素的电网规划方法

电力市场环境下,针对电网结构需要进行多次扩建的问题,提出了在电网规划时考虑未来电网二次规划的可能性,对网络扩建后的可靠性因素进行量化处理的电网规划新方法。使电网规划模型在平衡了经济性与可靠性的基础上,网络结构有更强的稳定性保证,并能避免电网进行不必要的二次扩建损失。通过算例进行计算分析,结果证明该方法是合理有效的。     

新能源发展背景下电网规划工作技术问题的探究

随着我国环境保护事业的快速发展,新能源技术在电网规划工作中应用也越来越普遍。本文通过在新能源技术发展大趋势下分析了电网规划工作思路和工作流程优化,为新能源技术在电网规划中的应用奠定理论基础。     

考虑时滞影响的统一潮流控制器的控制设计

为了克服广域测量系统（WAMS）中延时所带来的问题，提出了考虑时滞影响的统一潮流控制器（UPFC）的控制设计方法.建立了装有UPFC的单机无穷大(SMIB)电力系统的时滞线性微分方程组，并通过时域仿真简单分析了时滞对UPFC控制性能的负面影响.基于线性矩阵不等式(LMI)理论和Matlab中 LMI 工具箱，重新设计了UPFC，结合遗传算法优化得到了控制器参数.时域仿真结果表明，考虑时滞影响时设计的控制器能承受较长时间的控制信号延迟，有效改善了电力系统在不同时滞情况下的动态响应，增强了UPFC的时滞不敏感性和电力系统的静态稳定性     

基于统一潮流控制器(UPFC)的电力系统潮流控制

统一潮流控制器(UPFC)作为一种典型的FACTS装置,综合了FACTS元件的多种灵活控制手段.基于UPFC的基本原理、数学模型,介绍具有UPFC的电力系统的潮流计算方法.算例表明,UPFC可以控制线路的潮流分布,有效地提高电力系统的稳定性.     

电网仿真系统在电网规划中的应用

分析了电网规划工作的特点，要求，认为复电网仿真系统性能良好的图形数据一体化环境、事件操作与事件处理、动态稳定计算等成果进行电网规划是可行的。设计、开发了电网仿真中电网规划软件，将电网规划功能加入电网仿真系统满足了用户进行电网规划的要求，且拓宽了电风仿真系统的应用领域，具有现实意义和实用价值。     

电网规划不确定性及其处理方法与模型研究综述

对电网规划中的不确定信息的处理直接关系到电网规划的效果,特别是在社会经济发展较快的地区,对该不确定信息进行科学合理的处理变得尤为重要。本文首先通过分析得到电网规划中不确定性产生的根本原因在于社会经济发展的不确定性,然后详细描述了电网规划不确定性的表现,以此为主线,对处理这些不确定信息的模型进行综述,并总结了处理效果。另外,本文总结了近年来兴起的电网规划新方法,以及电网规划的综合性模型。最后对以上模型进行总结并就其发展趋势提出了展望。     

考虑水电富集地区线路利用率的阻塞场景筛选及电网扩展规划

在水电富集地区,输电网中的水电比例较高,受水电丰枯特性影响,部分输电线路利用率季节差异巨大,因此,研究输电线路利用率同系统经济性协调的扩展规划模型和方法具有重要意义。基于此,本文提出一种考虑线路利用率的含高比例水电输电网扩展方法,考虑水电丰枯特性的影响,以输电线路的利用率引导输电网扩展规划决策。首先,考虑输电线路的安全裕度与发展裕度提出输电线路利用率指标。其次,以最小化输电网的发电成本、失负荷惩罚成本与弃水惩罚成本为目标函数,建立含高比例水电的输电网最优经济调度模型,并在此基础上提出输电线路的阻塞利用率和输电网的阻塞率计算方法。而后,通过分别计算丰水期负荷大方式、丰水期负荷小方式、枯水期负荷大方式以及枯水期负荷小方式四种运行场景下输电线路的阻塞利用率和输电网的阻塞率,对严重阻塞场景进行筛选。最后,以输电网线路建设成本、输电网运行成本、失负荷惩罚成本以及弃水惩罚成本最小为目标函数,提出考虑阻塞场景的含高比例水电输电网扩展规划模型,将严重阻塞场景纳入含高比例水电的输电网扩展模型中,形成输电网线路投资决策。算例仿真结果验证了所提考虑线路利用率的含高比例水电输电网扩展规划方法的有效性。     

TD-LTE网络PTN传输承载方案设计

PTN网络将成为中国移动的下一代光传送网络。文章将从TD-LTE的传输承载需求、建网思路、组网规划原则和LTE承载方案四个方面,并结合中国移动TD-LTE网络华为PTN回传技术的网络实际部署情况,对华为PTN的TD-LTE回传承载网络解决方案进行简析。     

基于逐步倒推法的多阶段输电网络规划

基于多阶段输电网络规划中待选线路具有规划期间不建设或只能在某一阶段建成并在后续阶段一直使用的特点,提出采用逐步倒推法从最高阶段开始依次向低阶段递进、在各阶段中根据有效性指标确定待选线路,得到各个阶段输电网络的规划方案．算例结果表明该方法是可行和有效的．     

基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划

针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型。下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光伏电站长期运行收益最大与计划功率不确定性最小。将下层优化求解得到的光储联合系统计划功率代入上层的输电网规划模型,以线路投资成本、运行成本和弃光成本最小为目标进行规划。最后用改进的IEEE118节点算例验证了光储联合系统可以减小计划功率的不确定性,提高规划结果的可信度。本研究建立的Q学习控制器具有良好的在线学习能力,通过大量数据的学习后能对光储联合系统的计划出力进行有效的指导。     

计算机网络传输方式分析

计算机网络的发展离不开多元化的网络传输模式,这种模式将计算机的高效及网络技术的便捷性融为一体,使两者的优势实现了完美结合.计算机网络传输方式的多元化给网络数据的共享和传播带来了极大的便利,是构成当前计算机网络的关键,也是实现数据流在互联网上传播的重要技术,因此,对当前网络数据传输方式的研究和分析对于进一步优化互联网络具有非常重要的意义.本文重点研究分析目前主要实现多元化网络传输的媒体,并对主流的计算机网络传输方式进行了比较深入的解析.     

基于组合权重与云模型的电网规划综合评价方法研究

为提高输电网规划方案评估的准确性,减少不确定性及指标权重主观性强对输电网规划方案评估结果的影响,提出了一种基于云模型的组合权重法实现对电网规划方案的评价。首先,基于电网规划的实际要求,构建了考虑经济性、可靠性、适应性及社会性的输电网规划方案综合评价指标体系,通过层次分析法计算主观权重,通过熵权法计算客观权重,再线性加权最终确定组合权重。其次,运用云模型对各输电网规划方案进行排序。最后,算例分析验证了所提电网规划方案评价方法的有效性。     

基于改进粒子群算法的输电网扩展规划

输电网扩展规划是一个非常复杂的大规模组合优化问题,提出了一种改进粒子群算法求解此类优化问题。该算法针对传统的粒子群算法存在的缺点,对粒子群迭代行动策略、初始化策略以及惯性权重的调整进行了改进,并将单纯形法引入到算法中,弥补算法容易陷入局部最优的缺点,提高了粒子群算法的搜索效率,使其更适用于输电网扩展规划。将其应用到Garver-6节点系统和一个18节点系统,计算结果证明该算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的输电网优化规划

针对传统电网规划方法往往只能提供一种规划方案的缺点,提出用遗传算法进行输电网规划,根据输电网规划的特点,对遗传操作进行了改进设计,算例分析表明,该法可获得一批最优、次优的规划方案,结果令人满意.     

运筹学在电网规划中的应用

本文提出了一种用于多阶段输电网络发展规划的数学模型和根据这一模型编制的计算机程序。整个模型由两部分组成;一、建立混合整数规划模型进行方案的初选;二、用灵敏度方法进行可靠性分析。本文阐述的模型和计算方法具有简明、通用等特点,利用本模型对华北电网未来十年内的500kV电网发展方案进行了规划计算,结果是可行的。     

A hybrid particle swarm optimization approach with neural network and set pair analysis for transmission network planning

Transmission network planning (TNP) is a large-scale, complex, with more non-linear discrete variables and the multi-objective constrained optimization problem. In the optimization process, the line investment, network reliability and the network loss are the main objective of transmission network planning. Combined with set pair analysis (SPA), particle swarm optimization (PSO), neural network (NN), a hybrid particle swarm optimization model was established with neural network and set pair analysis for transmission network planning (HPNS). Firstly, the contact degree of set pair analysis was introduced, the traditional goal set was converted into the collection of the three indicators including the identity degree, difference agree and contrary degree. On this bases, using shi(H), the three objective optimization problem was converted into single objective optimization problem. Secondly, using the fast and efficient search capabilities of PSO, the transmission network planning model based on set pair analysis was optimized. In the process of optimization, by improving the BP neural network constantly training so that the value of the fitness function of PSO becomes smaller in order to obtain the optimization program fitting the three objectives better. Finally, compared HPNS with PSO algorithm and the classic genetic algorithm, HPNS increased about 23% efficiency than THA, raised about 3.7% than PSO and improved about 2.96% than GA.