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含风电接入的发输电系统风险评估 总被引:4,自引:0,他引:4
考虑风速的随机性、风电机组的功率特性、风机运行条件、风机的降额运行状态、风电场升压变压器和高压输电线路故障率等因素的影响,建立了风电场可靠性模型。针对风电接入情况下传统评估方法样本容量大、效率低等不足,提出了基于分散抽样蒙特卡洛算法的含风电场发输电系统风险评估方法,此抽样算法将[0,1]区间分成若干子区间,在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算,从而增加故障状态的抽样频率,提高抽样效率,在满足精度要求下,有效地减少了抽样次数。针对风电的随机性和间歇性等特点,给出了关于风电接入系统的风险指标,该指标能分别反映风电接入对发电系统和输电系统的影响。通过对改进IEEE-RTS79算例的计算分析验证了所提评估方法和指标的有效性。 相似文献
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考虑风速和负荷预测误差的随机性、风力发电机组和常规机组的停运率,应用蒙特卡洛仿真方法对含风电场的发电系统进行可靠性评估.针对发电系统概率抽样中蒙特卡洛算法样本容量大、效率低等不足,提出了分散抽样蒙特卡洛算法,此抽样算法将[0,1]区间分成若干子区间,在抽样后分别对每个子区间进行系统状态判断和指标计算,从而增加故障状态的抽样频率,提高抽样效率,在满足精度要求下,有效地减少了抽样次数.以含10台常规机组和1个风电场的发电系统进行了仿真,结果验证了该评估方法的有效性. 相似文献
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SSSC的模型是分析其原理和设计其控制器的基础.由于SSSC是一个强非线性的系统,用传统的方法所建立的模型已不能达到人们的要求,利用具有非线性拟合能力的人工神经网络建立了逆变器电容电压和线路有效阻抗的神经网络模型.神经网络特有的非线性逼近、强化学习和自适应能力,使神经网络模型对变化的环境和参数具有自适应性. 相似文献
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考虑风电机组的功率特性和故障率等因素建立单个风机的停运模型,结合风速的自回归滑动平均模型和风电场尾流效应的影响建立风电场的可靠性模型;考虑电池储能的充放电约束、容量约束和故障率建立电池储能系统的可靠性模型,在此基础上,结合风电场不同调度策略建立含电池储能风电场的可靠性模型。考虑常规机组的随机故障和负荷的随机波动,基于序贯蒙特卡洛方法建立含电池储能风电场的发电系统风险评估模型,并给出评估指标。在Matlab中编写相关评估程序,通过对IEEE-RTS 79算例进行仿真,从风险管控方面给出能降低系统风险的电池储能充放电约束、电池储能电量和风电场调度策略,为风电场用电池储能系统的设计和风能调度策略的选取提供重要参考。 相似文献
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对FRP材料性能进行了分析,指出了FRP材料的优点以及材料本身存在的缺点,并总结了材料性能改善措施,通过与普通钢材结合、纤维混杂等方法的实施,达到了改善其性能的目的。 相似文献
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考虑SSSC的动态过程,在两相同步旋转d-q坐标系下建立了装有SSSC的单机无穷大系统的(SMIBS)数学模型,并基于此模型提出了有功无功动态解耦控制策略。为了验证本文所提控制策略的有效性,在Matlab/Simulink动态仿真环境中搭建了含SSSC的单机无穷大系统的仿真模型,并对有功和无功的调节过程进行了仿真,仿真结果验证了该解耦控制策略的有效性。 相似文献
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