用EEAC法分析小扰动电压稳定

该文致力于求取电力系统在负荷和发电机出力的某一给定调整方式下的静态稳定裕度和极限 负荷，把扩展等面积法(EEAC)的理论扩展应用于小扰动电压稳定性分析，提出了具有明确物 理含义的静态稳定裕度的概念，根据该裕度对负荷的灵敏度系数可以直接求出在负荷和发电 机出力的给定调整方式下的极限负荷，并在华中系统和新英格兰系统中验证了该算法的快速 性和可靠性。     

用EEAC法实现快关和切机

将扩展等面积法(EEAC)推广到直接评估快关和切机对暂态稳 定的影响，阐明了许多问题的物理概念，并提出了解决的方法。这一进展 使得紧急控制决策表可以根据实际的运行工况在线地定期刷新，不再需要离线 预先计算大量无关的运行工况，从而大大地减小了决策表的规模，使紧急控制 决策更为准确和有效，大量的仿真计算证实了这些重大进展。     

基于SCUC的可入网混合电动汽车优化调度方法

在可入网混合电动汽车(PHEV)有望规模化应用的背景下,以传统的计及安全约束的机组最优组合(SCUC)问题为基础,发展了能够容纳PHEV的电力系统优化调度数学模型。所发展的模型以保证系统安全运行为前提,兼顾了PHEV车主的经济效益与发电的碳排放成本。利用PHEV作为可移动电量储存单元的特性,将模型解耦为机组最优组合与计及交流潮流约束的充/放电计划优化2个子模型。应用混合整数规划方法和牛顿—拉夫逊潮流算法迭代求解优化问题,可以同时获取日前机组调度计划和各时段的PHEV最优接纳容量及充/放电计划等结果。最后,以6节点和IEEE 118节点2个系统为例,验证了所构建模型的正确性和有效性。     

电动汽车智能网络控制系统及其通信机制设计

如何构建电动汽车智能网络控制系统,以利用双向信息交互实现有效控制电动汽车的充放电行为,并能够为电力系统提供调频和旋转备用等服务是值得研究的重要问题。在此背景下,首先构造了电动汽车智能网络控制系统的总体架构和各分层结构,阐述了其主要功能,然后提出了充放电决策控制模型和决策机制框架,并参考移动通信系统的机理设计了一套电动汽车智能网络充放电控制和移动漫游管理的通信机制。     

印度大停电事故原因分析及对中国电网的警示

2012年7月30日到31日印度电网发生了电力灾难,大区电网崩溃。分析了印度大停电事故的原因:长期忽视制造业和基础设施,致使电力供应成了制约增长的瓶颈;能源资源储量丰富,导致电价过低,故建设新电站的动力不足;政府政策失误、官僚作风及地方利益的博弈、基础设施管理不善。对照分析中国电网的停电防御能力,指出目前中国并不存在系统缺电,因此关键任务是优化调度及综合防御,避免小概率灾害带来的高风险。     

基于轨迹的非线性转子系统参数稳定裕度的计算

对高维非线性非自治转子系统进行数值积分后，将各自由度的运动方程中除该自由度外的所有状态变量用积分结果代换，得到n个互相解耦且含有多个时变参数的单自由度子方程。引和在电力系统中得到广泛应用的轨迹保稳降维概念，将已有的R^n轨线映射为一系列的R^1映象轨线。在R^1观察空间的外力一位移扩展相平面上利用动态中心点的动能差序列研究转子系统中常见的周期运动、倍周期运动、概周期运动和失稳运动的特点。给出对应上述几种典型运动形式的轨线稳定裕度的定量评估指标。根据轨线稳定裕度求取参数稳定裕度，以指导工程设计和控制。     

现代电力系统的经济稳定性和物理稳定性

1、前言 电力系统是由发电、变电、输电、配电和用电的装备与子系统组成。它是将一次能源转换为电能,并送到用户的系统;现代电网安全稳定性要考虑的特点是:环保约束、电力市场和跨区联网。 跨地区联网会使电价降低,电力市场的发展会带来显著的经济效益;与此同时,这对电力系统的物理和经济稳定性提出更严格的要求。这两个稳定性如果处之不当,就会导致重大事故的发生。例如美国加州地区电力市场崩溃就是最好的例     

主导互补群的群内非同调性影响稳定裕度的途径

数值积分技术可以定性地分析电力系统的模型及扰动场景(统称为参量)对稳定性的影响,但既难以量化其影响程度,又无法揭示相应的机理。扩展等面积准则(EEAC)通过在高维空间中对仿真轨迹的模式解耦,及对时变单机映象系统能量演变的分析,可以量化对应案例的稳定性。在以映象转子角为横轴、以映象功率为纵轴的平面上,可以用适当的面积来量化映象系统的稳定裕度,进而揭示群内非同调性影响稳定裕度的途径及机理。据此,文中从能量的视角出发,揭示了能域中的稳定裕度及其各组分与时域中的群内非同调性之间的相关性,并通过仿真算例分别显示了群内分离型及相趋型的非同调对稳定裕度影响的复杂性。     

大规模可再生能源接入下的电力系统充裕性优化(三)多场景的备用优化

场景分析法在用于描述可再生能源出力不确定性时,不仅能表征预测风/光功率等随机变量在时间—功率空间上的概率分布,还能进一步反映这些随机波动在时序上的相关性。多场景分析中普遍存在场景维数灾问题,在备用优化中更遭遇控制措施组合爆炸问题,加剧了求解的困难。场景削减有利于场景分析法的实用化,然而现有场景削减方法不能确保小概率高风险场景不被剪除,继而引发风险泄露问题。文中提出一种计及场景集剩余风险下逐步筛选场景的多场景备用优化方法,将场景削减与优化过程融合于一体。相比于传统的"先场景削减、再优化"的思路,所提出的方案能自适应地选取待优化场景集,且能有效识别小概率高风险场景。通过与基于传统场景削减方法的混合整数线性规划方法的对比,所提出的多场景优化方法在平衡优化效果与计算效率上具有显著优势。     

基于轨迹模式空间解耦及模式能量序列的振荡分析(三)时变性分辨率从摆次细化到时间断面

系列文章的前两篇以振荡模式的空间解耦代替频域解耦,并通过互补群模式的摆次能量演化来反映复杂振荡行为的特征。由于其对时变性的分辨率较低,也不利于讨论多模式之间的交互作用,故文中提出在每个积分步末端所对应的时间断面处,按实际变量值重新冻结映象系统的非哈密顿因素,按虚构的哈密顿系统来估计该断面后的不平衡功率-转角的曲线。进而评估各互补群模式的振荡总能量(或其裕度)的时间序列,将轨迹振荡能量序列分析方法的时间分辨率从按模式摆次细化为按积分步长,更好地反映振荡的局部时变性。针对分别计及调速器或计及机械功率周期性扰动的两个算例,揭示了系统“反常”振荡行为的机理。