基于离散概率潮流的大风电接入后的电网规划

利用离散概率模型描述风功率及负荷不确定性导致的网络潮流不确定性,利用Monte Carlo模拟技术分析并网风功率的概率分布特性,并利用正态分布描述负荷的不确定性.以一定的精度将风功率及负荷的概率密度函数离散化,并在此基础上结合线性直流潮流模型推导支路潮流的概率密度函数.规划模型以线路投资费用最少为优化目标,利用机会约束处理规划方案在正常运行及N-1情况下的过负荷.利用基本遗传算法（genetic algorithm,GA）对规划模型进行了求解.基于改进Garver6节点系统的仿真试验证明所提算法及模型的有效性.     

电动汽车最优充电模型及其近似求解方法

为优化电动汽车(electric vehicle,EV)充电方案,降低充电成本,在机组组合模型(unit commitment,UC)的基础上,提出了电动汽车最优充电模型。针对该模型,提出基于最小边际成本的近似求解算法,根据UC结果计算各调度时段的边际发电成本,优先调度EV在平均边际发电成本最小的区间充电。若现有开机机组不能满足EV的充电需求,则按照新增发电成本最低的原则优先开启满负荷状态下平均耗费最低的机组。以上过程迭代进行,直至所有EV充电完毕。仿真结果验证了该模型及求解算法的有效性,此外,算例分析表明,EV平均充电成本随EV渗透率的提高而增加,且快充模式对应的充电成本最低。     

混合励磁双凸极电动机调速系统性能仿真研究

为了研究混合励磁双凸极电动机(HEDS)调速系统性能,给出了HEDS的数学模型及控制策略.采用Simulink/PSB工具箱,建立了HEDS电动机及其系统的一体化仿真模型.根据该类电机的驱动控制策略和方案,进行了不同运行条件下的仿真.结果表明,与DSPM电动机相比,HEDS电动机低速时具有更高的输出转矩,高速时有更宽广的调速范围,且其动态响应速度更快.