模糊控制在风力发电系统功率控制中的应用

建立风力发电系统仿真模型,提出应用模糊控制调节风力发电机组输出功率的控制策略.在额定风速以下,采用最佳功率给定法.以追踪最大风能利用系数作为控制目标,提出应用模糊控制器和查表来调节发电机输出功率的方法;在额定风速以上,设计了基于变量化因子的模糊控制器,快速调节风力发电的桨矩角,使输出保持为额定功率.仿真结果证实了该控制策略的有效性,提高了风力发电机组的运行效率.     

风电场风速预测方法的研究

风速预测对风电场和含风电的电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测,可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力,因此预测方法得到广泛地发展。本文重点分析随机时间序列法、工神经网络法、卡尔曼滤波法、模糊逻辑法、小波分析法、空间相关法等几种基本方法的原理。     

基于无线输电的电动汽车动态充电负荷预测

无线充电式电动汽车因动态充电方式的便捷性,在未来规模化应用中,其充电负荷将给电力系统带来重大影响。提出了基于无线输电的电动汽车充电负荷预测方法,根据动态无线充电频率高、速度快的特点,建立了以超级电容为辅助电源的系统模型,得到了动态充电负荷的计算因子。考虑到影响电动汽车充电行为的因素众多,提出了以大数据为基础的混合分类模型,利用TAN分类器和粗糙集的互补作用,提高分类精度和效率,达到准确预测充电负荷的目的。仿真结果表明,动态充电负荷克服了静态充电负荷在时间和空间尺度下聚集的缺点,能与电网良好互动,从而为电网负荷削峰填谷。     

一种新型组合优化谐波分析方法研究

在非同步采样和非整数周期截断时,采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)进行电力谐波分析时容易造成频谱泄露和栅栏效应,加窗插值可有效解决频谱泄露和栅栏效应问题。在分析了纳托尔窗的频谱特性的基础上,推理得出4项5阶纳托尔窗函数,通过自卷积运算得到纳托尔自卷积窗函数,并推导出四谱线插值校正公式。基于全相位傅里叶变换(all-phase FFT, apFFT)的相位不变性,利用理论频点附近的主谱线和旁谱线幅值的比值,推导出基于纳托尔双窗和ap FFT双谱线插值频谱校正分析法。由此提出了加窗插值FFT用于频率和幅值的检测,apFFT用于相位检测的新型组合算法。仿真结果表明所提新型组合算法在谐波检测时精度更高,抑制频谱泄露能力更强。     

中小型变压器微机保护算法的研究

介绍了适用中小型变压器差动保护的一种软件算法──加零点滤波的Prodar－70算法,改善了算法的频响特征,加速了算法的响应速度,并经过离线仿真计算。     

基于AHP-FUZZY的瓦屋磷矿Ⅳ矿段房柱法出矿方式优选

瓦屋磷矿Ⅳ矿段属缓倾斜薄—中厚矿体,生产过程中面临放矿困难,矿体不利于发挥大型自行设备优势,顶板管理难度大等问题导致采矿方法难以确定,对此进行了3种采矿方法试验。在难以通过简单的技术经济分析和优缺点比较来确定出合理采矿方法的情况下,采用层次分析法(AHP)建立了以采矿方法选择所涉及因素为指标体系的层次结构分析模型,然后根据层次分析法基本原理和专家打分制度确定各因素权重,再根据定性指标和定量指标隶属度确定方法建立模糊综合评价矩阵,确定出无轨运输、锚网护顶、轮式出矿的房柱法为瓦屋磷矿Ⅳ矿段最优采矿方法。实践研究表明:该方法具有很好的现场应用效果,优选的采矿方法对于缓倾斜薄—中厚矿体具有较强的适用性,对于具有类似工程地质条件的矿山有一定的借鉴意义。     

面向多运行模式的并网逆变器改进控制策略

为了改善新能源并网逆变器的性能并同时满足多运行模式(并网模式和孤岛模式)调节需求,设计了双重自适应系数,并基于下垂控制和虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)控制提出了新颖的改进控制策略。该控制策略可灵活地调节惯量和阻尼以满足不同运行模式的需求。设计的双重自适应系数包括自适应协调系数和自适应惯量系数,前者可提高系统动态特性并增强适用性,后者可进一步改善功率超调和振荡问题以完全消除功率超调。所提出的改进控制策略的功率响应无超调和振荡,能够提供接近于VSG控制的惯量和阻尼特性且具有更快的响应速度,可同时满足并网模式下的功率调节需求和孤岛模式下的频率调节需求,具有更大的适用性和更优异的动态特性。最后,通过硬件在环实验验证了所提出的改进控制策略的有效性和可行性。     

阶梯式碳交易下考虑源荷不确定性的储能优化配置

双碳愿景下,维持高比例新能源电力系统的稳定性和灵活性,配置储能是关键。建立了考虑阶梯式碳交易和分时电价的储能鲁棒模型。在模型中考虑了源荷双侧的不确定性影响,利用时间平滑约束和空间集群约束来缩小源荷不确定性集边界,降低模型的保守性。通过拉格朗日推理把不确定性约束转换为确定性约束,并用改进的麻雀算法对模型进行求解。算例表明,时空耦合效应下系统经济性将得到显著提升,决策者可通过选择不确定性的置信概率来平衡系统经济性与鲁棒性。针对不同灵活性改造阶段提出了不同的储能规划方案,指出区域内火电存量低于43%时,系统开始具有碳收益。     

基于改进灰狼算法的含分布式电源配电网重构研究

使用基本环矩阵编码的智能优化算法在处理配电网重构问题中,通常使用无序的解空间,解空间中局部峰值较多,使得智能优化算法难以发挥自身优势,耗时严重且难以寻找到最优解。针对以上问题,提出一种有序环网编码方式,并基于改进灰狼算法求解含分布式电源(distributed generation,DG)配电网的重构方法。首先,将基本环矩阵的元素按支路顺序排列,再利用启发式规则初步寻找较优解,并将其与初始狼群中的Alpha狼比较,取其较优解作为新的Alpha狼;然后,引入Gamma狼,用于环绕Alpha狼寻优,使狼群保证种群多样性的同时,提高其局部搜索能力;最后,使用改进灰狼算法求解修改后IEEE 33配电网和Taipower 84配电系统,有效地降低系统网损并且提高了系统内的最低电压。经验证,该方法有效可行、算法简单、快速性高,得到的结果更优。     

基于激光测风雷达及SSA-ELM的风电场短期风速预测

基于激光测风雷达数据,针对风速的非线性特性,提出麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）优化极限学习机（extreme learning machine,ELM）进行风速预测。搭建预测模型,根据预测风速对风电机组进行预变桨,分析风电机组叶根矩载荷。采用新疆某风电场激光测风雷达数据仿真并与其他预测模型分析对比。结果表明,麻雀算法优化的极限学习机可精确预测风速,且显著提升极限学习机预测速度及不同风速条件下的动态性能;预变桨后,风电机组叶根矩载荷大幅减小,提升了桨叶使用寿命及运行安全性。