基于掩模经验模态分解的风速组合预测模型

在风电预测中,传统的经验模态分解法将风速信号分解为若干具有不同特征尺度的数据分量时,其所得分量可能存在模态混叠现象,影响风速预测的精度。为此,提出一种基于掩模经验模态分解法和遗传神经网络的风速预测组合模型。首先,通过掩膜信号法（masking signal,MS）对经验模态分解法进行改进,将风速信号分解为频率相对固定、更为平稳的分量。之后,利用遗传神经网络算法分别对这些分量进行预测,将各分量预测结果叠加后得到最终风速预测值。通过C++语言编程进行算法实现,采用实际风场数据进行仿真,其结果表明,所提方法计算时间较短,预测精度较高,特别适用于在线超短期（10 min）和短期（1 h）的风速预测,具有实际的工程应用价值。     

智能电网的经济学视角思考

智能电网受到国内外的极大关注.以智能电网为代表的新能源经济时代即将到来.作为复杂大系统的智能电网涉及的因素很多,对技术、经济、社会、环境等因素都会产生相互作用和影响.概括了智能电网的主要特征和目标,从经济学的视角对中国智能电网的规划和建设进行了思考,主要从智能电网的成本效益分析、智能电网的技术创新、技术转移与技术能力建设、智能电网的产学研结合、智能电网的效率与电力体制改革、智能电网的演进与设计5个方面对智能电网作了初步分析探讨,以期对智能电网的发展有所借鉴.     

我国智能配电技术展望

当前国际上以提高供电质量和可靠性,解决分布式能源分散化小容量多数量接入为目的的智能配电网受到人们越来越多的重视,从而提出了规划和发展智能电网的迫切需求。鉴此,从智能配电网的优化规划和自愈结构设计、智能配用电的量测和通信技术、智能配电的信息系统、智能配电网的高级配电自动化技术、智能配用电新技术与新装备等几个方面,对适合中国国情的智能配用电技术的发展作了展望。     

基于经验模态分解和ELM神经网络的逐时太阳能辐照量预测

准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统具有重要意义。提出一种基于经验模态分解(EMD)和ELM神经网络的逐时辐照量组合预测模型。首先,根据预测日的环境信息,构建相似日逐时辐照量时间序列;然后,将时间序列进行EMD,分解为具有不同频率的信号,并对每个信号建立ELM神经网络预测模型;最后,将不同信号的预测值相加便可得到原始辐照量序列的预测值。算例比较表明,所提方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度和更快的运算速度。     

一种隐含并行的大规模三相不平衡配电网络重构新算法

在对网络中的各联络开关按其单独闭合后形成的环路之间的联系进行分 类,并辨明了网损目标函数的极小点与系统基本邻域结构的对应关系之后,提出了一种新的 大规模三相不平衡配电系统网络重构算法。该算法隐含并行地在各个邻域结构内进行寻优搜 索,其重构结果不依赖于系统的初始拓扑,也不依赖于开关的操作次序。其寻优能力不劣于 模拟退火法,而计算时间却比模拟退火法大大节省。一般经2次到3次网络寻优遍历,即可获 得系统的全局或近似全局最优解。     

考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化

强波动性分布式电源的大量接入给配电系统可靠安全运行带来了挑战。为此,提出了一种考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化调度方法。首先,建立了综合考虑柔性配电开关、储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化数学模型,其中第一阶段考虑日前分布式电源出力预测的不确定性以及网络拓扑和储能的时序相关性进行全局优化,第二阶段基于第一阶段的决策方案和准确的超短期预测信息,在各时段对柔性配电开关进行实时调度;其次,采用改进的列与约束生成算法对模型进行求解,通过辅助变量和对偶变量交替迭代,显著提高子问题的求解效率;最后,通过33和69节点系统进行测试,验证了所提调度模型和求解算法的有效性。     

微网中分布式电源逆变器的多环反馈控制策略

对微网分布式电源逆变器进行了多环反馈控制器的设计与研究.在分析采用闭环控制的逆变器输出阻抗受线路参数和控制器参数影响的基础上,进行内环电压电流控制器的设计,电压控制器采用PI控制器稳定负荷电压,采用比例环节的电流控制器提高系统响应速度,并且设计控制器参数使输出阻抗为感性阻抗.在此基础上利用下垂特性设计外环功率控制器,实现微网内多逆变单元间的无线通信控制.所设计的多环控制器使微网联网运行时可以输出高质量的电能.当电网发生故障,微网由联网模式转到孤岛模式,分布式电源将自动调节功率输出,实现功率共享且不同模式之间的平滑切换.仿真结果证明了控制方案的有效性.     

综合考虑电动汽车充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化方法

分布式电源出力的强波动性及电动汽车(EV)的无序充电使配电网的灵活性不足问题日益凸显,因此非常有必要通过灵活性资源的有效调度提高配电网灵活适应性。在充分分析配电网灵活性提升措施的基础上,提出了能够表征配电网灵活性的净负荷峰值裕度、净负荷谷值裕度、净负荷允许波动裕度3个灵活性评价指标;建立了综合考虑EV充电与储能及可中断负荷调度的配电网两阶段灵活性提升优化模型,阶段1构建了基于蒙特卡洛树搜索的EV有序充电策略,合理引导EV负荷在谷时段进行充电;阶段2在阶段1的基础上,建立了计及储能及可中断负荷的优化调度模型,并采用粒子群优化算法进行优化求解。IEEE 33节点系统算例验证了所提灵活性指标及EV有序充电模型的有效性,结果表明配电网两阶段灵活性提升优化方法能有效提升配电网的灵活性且整体经济性最优。     

含多微型电源的微网小信号稳定性分析

研究了微网中采用 P-f和Q-V下垂控制的多个微型电源同时参与系统频率调节时的微网小信号频率稳定性问题。在考虑控制器单元、功率测量单元以及整个电路网络动态特性的基础上建立了微网的小信号状态空间模型。利用该模型求取了微网在不同稳态工作点的系统特征值,利用系统特征值分析方法和时域仿真方法分析了负荷阻抗变化、等效线路阻抗变化和下垂控制器的下垂增益变化过程中微网的小信号频率稳定性问题。     

模型参数不确定性对电力系统时域仿真的影响

由于模型参数的近似处理和量测误差的存在,电力系统仿真模型参数的数值具有不确定性。采用蒙特卡罗方法来分析这些不确定性对电力系统仿真计算结果的影响。主要分析了经典模型下发电机的原动机输入机械功率、发电机的转子惯性常数以及仿真计算的初值的不确定性对时域仿真结果的影响。利用新英格兰10机39节点算例的计算结果分析总结了不同参数的不确定性对时域仿真的影响,也证明了采用蒙特卡罗方法研究电力系统仿真不确定性问题的可行性。