风电机组变桨距系统的反推滑模控制

传统的变桨距控制器在风速快速变化的情况下难以达到良好的效果,为改善系统的动态性能并实现恒功率输出,提出了基于精确反馈线性化(EFBL)的风电机组变桨距系统反推滑模控制方案。该方案首先将原非线性系统模型进行全局线性化处理,再将滑模控制和反推控制结合设计出反推滑模控制器(BSMC)。该控制器既保证了风机在高风速下具有良好的稳定性,又避免了单独使用传统反推设计方法带来的计算过程复杂的问题。仿真结果表明,通过与传统滑模控制器(SMC)进行对比,该方案有效地改善了风电机组变桨距系统的控制性能,能够很好地稳定风电机组的输出功率。     

基于输电线路脆弱性评估的连锁故障预防控制

针对电力系统中线路故障可能引起的连锁反应故障,提出一种基于线路脆弱性评估的连锁反应故障预防控制方法。考虑系统低电压、频率的变化以及潮流转移的严重度函数,以故障发生的可能性和严重性的乘积作为风险指标对事故链及输电线路进行风险评估,通过线路和事故链的风险指标对各输电线路进行脆弱性评估,以此来量化线路故障后对周围电网的影响以及发生连锁反应故障的风险。并基于优化潮流和原对偶内点算法建立了线路脆弱性的预防控制模型,通过对系统控制变量的优化,有效减小了线路脆弱性大小及发生连锁反应故障的风险,提高了系统运行的安全性。通过在IEEE14节点系统仿真验证了该方法的有效性。     

计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化EI北大核心CSCD

风电-光伏机组的大量接入对传统的无功优化模型提出了新的挑战。提出了计及风光出力相关性的配电网多目标无功优化模型,采用粒子群优化神经网络(particle swarm algorithm-BP neural network,PSO-BP)依据过去天气预报和风电出力的历史数据训练得到风电预测出力曲线,利用综合场景概率法生成光伏出力曲线。用斯皮尔曼相关系数将风光之间的出力相关性量化,再考虑风机和光伏机组共同参与无功优化。采用多目标粒子群算法(multi-obj ective particle swarm optimization,MOPSO)求解模型,以改进的IEEE 33节点配电网系统作为仿真样本,求得兼顾网损和电压偏差的Pareto最优解集,从中选择最优方案。算例结果验证了风光出力相关性对无功优化的影响,以及分布式电源接入配电网能有效降低网损和提高节点电压。在实际运行中,各地区的风光出力均满足一定的自然规律,可以以斯皮尔曼相关系数大小为参考依据,实现分布式电源(distributed generation,DG)和静止无功补偿装置(static var compensator,SVC)的协同优化运行,为配电网的安全经济运行保驾护航。     

海带提取岩藻聚糖的研究

本文报道了福建地产海带提取岩藻聚糖的研究结果。采用0-1mol/L HCI为萃取液，用量为藻体重量的8倍，萃取时间2h，并用70％饱和度乙醇沉淀精制，岩藻聚糖的提取率约为原料的2.1％，产品SO4^2-含量为20％。本文报道的工艺条件温和，不使用任何有害元素或化学药品，产品具有安全度高，生物活性强的优点。     

基于自适应虚拟阻抗的构网型与跟网型逆变器主导微网系统无功功率均分控制策略

在由构网型(grid-forming, GFM)与跟网型(grid-following, GFL)逆变器主导的孤岛微网系统中，GFL逆变器主动参与功率的二次调节可增强微网系统的无功功率调节与带载能力。然而，由于逆变器容量不等、控制方式不同以及输电线路阻抗不匹配，实现异构逆变器间无功功率均分面临困难。文章将倒下垂控制应用于GFL逆变器使其具备类似GFM逆变器的功率下垂特性，并分析了GFM与GFL逆变器互联下无功功率的分配原理；在此基础上，提出一种通过相邻逆变器无功功率偏差信息驱动的自适应虚拟阻抗策略，实现GFM与GFL逆变器在不同输电线路阻抗、不同分配比例下的自适应无功功率均分，并给出相关控制参数的选取方法；最后，在MATLAB/Simulink中测试所提策略在线路阻抗变化、负荷投切、逆变器容量不等与即插即用场景下的适用性，验证了理论分析的正确性。     

基于可变分频点的SMES-VRB混合储能系统在风电并网中的应用

为了平抑风电并网引起的功率波动,以超导磁储能(SMES)和全钒液流电池(VRB)组成的混合储能系统(HESS)为研究对象,针对变流器控制设计了基于径向基函数(RBF)神经网络的比例积分控制器,可根据HESS的动态辨识结果实时改变控制参数,有利于HESS功率指令跟踪和直流侧电压稳定.针对风电的功率分配,采用小波包分解,首...