可信度控制下的相继开断潮流快速计算

电力系统相继开断的分析面临着维数灾和交流潮流计算量大的瓶颈,分布因子法被广泛研究以减少其计算量。但由于分布因子法忽略了非线性因素,误差不但难以控制,并随相继开断不断积累,严重阻碍其实际应用。为了使开断潮流的计算兼具分布因子法的快速性和交流潮流法的精确性,基于摄动获取的二阶灵敏度,提出分布因子法的可信度指标,并据其判断是否需要运行一次交流潮流来消除累积误差。仿真实例表明,该指标能可靠地估计分布因子法的误差,而设计的计算框架则在保证精度的基础上,提升了计算效率。     

轨迹驱动切负荷的布点协调优化算法的简化

随着系统规模及各种不确定性的增加,轨迹驱动切负荷(TDLS)的布点优化的计算量急剧增加。综合考虑负荷模型对布点优化的计算量及精度的影响,验证在TDLS布点中采用简化负荷模型的可行性。同时,改进已有的协调优化算法。包括简化其流程,减少迭代次数,减少灵敏度系数的更新次数。仿真表明,上述简化方法对计算精度的影响并不显著,但计算量大幅降低,有利于工程实用。     

正序电压极化阻抗继电器的保护失效边界模型

提出一组以故障距离和过渡电阻大小为核心因子的保护失效边界模型,用以评估阻抗继电器的耐受过渡电阻能力,同时用于探讨阻抗继电器因过渡电阻而拒动和误动的真实原因。重点分析正序电压极化的阻抗继电器,其具有保护区稳定、耐受过渡电阻能力强等优点。定义了能够使继电器正确动作的最大耐受过渡电阻值为保护失效边界电阻。根据保护失效边界模型计算出保护失效边界电阻值和相应的故障距离,用以绘制保护失效边界电阻曲线,再引入保护失效系数的概念,以此评估该继电器的耐受过渡电阻能力以及抗风险能力。PSCAD仿真结果表明,该模型可准确计算出继电器能承受的最大过渡电阻数值。     

关于有源配电网接地方式的探讨

中性点接地方式选择是配电系统安全经济运行的基础问题,常规配电网中各种接地方式的技术特点已有明确结论,有效接地和非有效接地均有广泛应用。对于分布式电源(DER)大量接入的有源配电网,其接地方式将由主网和DER共同决定。且在DER并网与脱网不同运行状态、故障后主网保护与反孤岛保护等不同处理阶段中,系统接地方式可能存在转换,给故障电流、过电压以及衍生的供电可靠性、人身安全带来更为复杂的问题,有源配电网的中性点接地方式选择问题需要重新审视。     

模块化多电平换流器MMC的环流抑制技术综述

模块化多电平换流器(MMC)的结构特点带来了内部环流问题,这将直接影响MMC的系统损耗和内部运行特性。最近几年中,关于MMC环流问题的研究取得了重大进展。首先概述了MMC环流理论分析的进展,在讨论相应的环流控制面临的挑战基础上,综述了前沿的环流抑制技术和发展趋势,并就未来研究方向进行了探讨。     

基于RLS的永磁同步电机离线参数辨识研究

为了获取准确的电机参数以提高电机驱动系统的控制性能,针对面贴式永磁同步电机,通过直流注入的方式,采用递推最小二乘法(RLS)对定子电阻和电感进行离线辨识。辨识方法为在α轴注入阶跃激励电压在稳态阶段辨识电阻,在阶跃过渡过程中辨识电感。辨识中通过补偿驱动器因死区时间及IGBT、续流二极管导通压降造成的电压误差来提高电阻辨识结果的准确性。并通过加入基值电压的方式消除这些因素对电感辨识的影响。最后,通过仿真和实验验证了所提方法的正确性和实用性。     

柔性砷化镓太阳电池

介绍了柔性砷化镓太阳电池的基本结构;分析了柔性砷化镓太阳电池的制备工艺,即在Ga As衬底上生长一层牺牲层,再在牺牲层上生长Ⅲ-Ⅴ族太阳电池,最后使用选择性高的腐蚀液将牺牲层腐蚀掉,得到薄膜太阳电池以及可重复使用的衬底,以期达到提高太阳电池功率质量比和降低生产成本的目的;对电池有待于进一步研究的问题进行了展望。     

大功率GEO通信卫星太阳电池阵

太阳电池阵是GEO通信卫星电源分系统的重要组成部分,其功能是将入射到其表面的太阳光能转换成电能,满足星上负载功率需求,同时为蓄电池充电,以满足卫星在被地球遮挡的阴影期的用电.对国外重要的通信卫星公司(如:德国ASTRIUM、法国TAS、美国LORAL等)以及国内的大功率GEO通信卫星太阳电池阵的情况进行了介绍,对主要技术指标进行对比,指出了发展的趋势.     

ZN65A-12型真空断路器拒分原因分析与处理

断路器拒分故障的后果是极其严重的,文中针对ZN65A-12型手车式真空断路器在安装调试及投运初期所频繁出现的拒分故障,对其外部控制系统、内部电气控制回路和机构传动部分进行了全面的分析研究,查明引起该批次断路器拒分的根本原因为真空断路器机构的初始分闸力矩过小,并采取了调整主轴拐臂角度的有效改进措施,保证了其分闸的可靠性,彻底消除了真空断路器拒分的重大安全隐患。     

按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测

讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。