双馈风力发电系统最大风能追踪控制

在分析风力机功率特性和DFIG运行特性的基础上,通过对双馈机转速控制进行最大风能追踪具体过程的深入研究,提出一种基于最大风能追踪的双馈电机有功、无功功率的解耦控制方法。建立了基于发电机定子磁链定向矢量控制的双馈风力发电系统最大风能追踪系统模型,并利用PSCAD／EMTDC对其进行仿真,结果验证了控制策略的正确性。     

基于鸟群算法的分电压等级输配电价制定方法

输配电网按照不同电压等级制定电价,主要难点在于成本如何在各电压等级间分摊,针对传统会计成本分摊方法交叉补贴明显、易受潮流影响等缺点,提出了一种基于鸟群算法（BSA）的分电压等级输配电价制定方案。首先采用鸟群算法对各电压等级的最大负荷进行仿真计算;再对输配电成本采用峰荷责任法在各电压等级间分摊,从而计算各电压等级电价,最后与邮票法和粒子群算法所计算结果进行对比,验证了所提方法的可行性。     

含分布式发电系统的配电网无功优化研究

引入有功网损、电容器以及分布式发电的费用,并充分考虑了电压质量和无功补偿容量作为罚函数的综合目标函数,采用PSO算法时运用改变更新方式,并在后期引进变异因子,建立了含分布式发电系统的配电网无功优化模型.通过算例表明,验证了模型和算法是可行的,具有较强的收敛性,对分布式发电并入配电网的运行具有一定的参考价值.     

基于Hamilton能量函数含TCSC的电力系统非线性控制

采用Hamilton能量函数理论设计非线性控制器的方法,设计了晶闸管控制的可控串联补偿电容器非线性控制器,并以单机无穷大系统为例进行了仿真试验.仿真结果表明,所提出的控制方法可以提高系统的暂态稳定性,并能较好地适应系统运行方式的变化.     

基于Elman神经网络的短期风电功率预测

为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场实际1h和24h的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层Elman神经网络模型预测效果最佳。这表明利用Elman回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。     

微电网中并列运行逆变器控制策略研究

考虑到微网内分布式电源的多样化和分散性,提出一种PQ控制与基于下垂特性的电压电流控制相结合的控制策略。PO控制可以实现间歇性微源的最大能源利用率,基于下垂特性的电压电流控制在微网运行模式或结构发生变化时,可以很好地实现负荷功率共享,以维持微网频率和电压的稳定。此控制策略既可以在并网模式下运行,也可以在孤岛模式下运行。并在PSCAD／EMTDC仿真平台上搭建了微电网仿真模型,验证了此控制策略的正确性和有效性。     

售电公司分时电价盈利策略研究

售电公司购电成本的多少决定其利润的大小,该文针对售电公司设计了分时电价盈利策略,以分时电价为手段,鼓励顾客减小高峰时段负荷,降低售电公司的购电成本。使用核模糊聚类法及隶属度函数在客户典型负荷曲线上完成峰平谷时间段的划分,并通过负荷峰谷差最小和用电客户满意度最大目标来构建数学模型,采用Angle-NNIA算法对其完成求解,求解结果能显著缩小客户负荷曲线峰谷差,达到售电公司降低购电价格、增加盈利的目的。     

基于Crowbar保护的双馈感应发电机组的低电压穿越研究

分析了双馈感应发电机组在电网电压跌落时Crowbar阻值变化对电网的影响。根据双馈感应发电机（Doubly-Fed Induction Generator,DFIG）的数学模型,推导出在发电机机端发生对称故障时,定子、转子电流的表达式,通过故障期间的最大转子电流,给出Crowbar阻值估算值。在PSCAD/EMTDC软件中仿真分析不同的Crowbar阻值对系统的影响,验证公式推导的正确性,并通过仿真试验确定合理的Crowbar切除出时间。     

平行双回线电流平衡保护的仿真研究

平行双回线路电流平衡保护具有不需要通道、不需要PT输入的优点。文章提出了适用于高压平行双回线的电流平衡保护方案,首先仿真分析了基于全量、故障分量、零序分量的电流平衡保护的优缺点,在此基础上提出了利用全量电流和零序电流构成综合启动判据、由故障分量构成选线判据的电流平衡保护方案,该方案较基于全量的电流平衡保护灵敏度高、相继动作区小,而且具有选相功能。     

分频输电与金沙江电力外送输电方案的经济技术比较

结合金沙江电力外送,对分频交流输电方式进行了规划设计,并且与直流和交流输电方式进行了经济技术比较。结果表明,分频交流输电方式不但可以大幅度提高输送功率,而且在经济性上非常优越,是一种很有发展前景的输电方式。