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随着分布式电源和储能装置大量接入配电网,配电网在发生故障之后可以进行重构和孤岛划分,提高故障恢复的水平。为此,提出了一种同时包含重构与孤岛划分的故障恢复方法。建立包含多类型分布式电源、柔性负荷和储能的多时间段故障动态恢复模型,考虑分布式电源和储能的黑启动能力,并计及故障恢复时间和检修次序。利用二阶锥技术将所建模型转换成混合整数二阶锥规划模型。在PG&E69系统上对该算法的有效性进行验证,结果表明,与传统方法相比,所提故障恢复方法计算速度更快,故障恢复率更高。 相似文献
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随着全球极端天气事件频发,电力系统在极端自然灾害下恢复力的研究日益受到关注。本文提出基于深度强化学习的高恢复力决策方法,将极端灾害下配电网运行状态和线路故障状态作为观测状态集合,自学习智能体Agent在当前环境观测状态下寻求可行的决策策略进行动作,定义自学习Agent的回报函数以进行动作评价;采用观测状态数据,开展基于竞争深度Q网络(dueling deep Q network,DDQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)训练,智能体Agent通过试错学习方式选择动作,试错经验在估值函数Q矩阵中存储,实现状态到主动配电网实时故障恢复策略的非线性映射;最后结合改进的IEEE 33节点算例,基于蒙特卡罗法仿真随机故障场景,对所提出方法生成的故障恢复随机优化决策进行分析。结果表明:通过主动配电网的分布式电源、联络开关和可中断负荷的协调优化控制,可以有效提升极端灾害下供电能力。 相似文献
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为解决大规模电动汽车单向充电造成的电网冲击和线路负荷过重问题,开展了电动汽车V2G技术在多能互补系统中的应用研究。首先,对比分析了多种典型的多能互补系统拓扑结构的技术优缺点,在基于共交流母线的多能互补系统中应用V2G技术。其次,提出基于虚拟同步机的V2G自主有功-无功控制策略,优化设计虚拟惯量、阻尼系数等关键参数,模拟传统发电机组的机电暂态特性,实现系统自主调压调频,解决光伏发电的间歇性和随机性带来的电网指标波动问题。然后,搭建了典型的多能互补系统,并进行仿真验证。结果表明,基于虚拟同步机的V2G设备能主动跟踪并网点频率、电压变化,及时提供有功、无功功率支撑,有效保障电网运行的稳定性。最后,研制了基于虚拟同步策略的500 kW大功率V2G设备,并在示范项目中成功应用,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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与传统硅基器件相比,氮化镓GaN(gallium nitride)功率器件具有更快的开关速度,更小的开关损耗并且无反向恢复损耗,这使得氮化镓器件在高频和高功率密度应用场合具有突出优势。高频工况下高精度测试方法是目前研究的热点,其中双脉冲测试DPT(double pulse test)电路是器件动态性能测量的常用方法。然而,该方法必须采用漏极电流探头进行采样,而同轴分流器电流探头极大地增加了回路寄生电感,这与氮化镓实际工况差距非常大,将影响开关特性和损耗测试的准确性。提出了一种适用于桥式氮化镓电路的新颖测试方法,该方法无需采用无感电阻即可测量氮化镓器件的开关损耗。搭建了基于氮化镓的降压变换器进行实验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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