研究大规模互联电网区域间振荡的特征值分析方法

分析了小干扰稳定性分析方法的现状及存在的问题,介绍了大型电力系统分析软件NETOMAC所特有的特征值分析程序NEVA中适用于大规模互联电网小干扰稳定性分析的特征值算法.该程序及其算法具有极强的实用性,为互联电网的区域间振荡分析及阻尼控制研究提供了一种应用级的有效手段.最后以跨欧洲互联电网为例进行研究,说明了所介绍程序和算法的强大分析能力.     

集中型充电站容量规划模型研究

购买电池的初期投资大、电池充电时间长以及分布式随机充电对电网负面影响大是制约电动汽车发展的重要因素。基于里程计费的换电池模式实际上采用了电池租赁模式和慢充技术,而且可以通过建立规模庞大的集中型充电站为电池进行充电,因此为当前电动汽车发展问题具有竞争力的解决方案。但是作为新生事物,集中型充电站规划建设缺乏科学理论指导,从区域各类型电动汽车的电池组充电需求出发,在综合考虑集中型充电站建设初期购置设备费用和运行期间购买电能费用的基础上,建立了集中型充电站最优容量配置模型,数值算例仿真验证了模型的有效性相关分析表明,电池组需求和充电电价设置对集中型充电站的容量规划影响巨大。     

交直流互联电力系统非线性模态分析

模态级数是一种新的表示非线性系统动态特性的方法。文中将模态级数法应用于包含高压直流输电（HVDC）的电力系统动态响应分析,提出了一种基于模态级数和符号代数的综合分析技术,用于分析包含HVDC的电力系统。使用该方法,可以研究电力系统遭受大扰动后的振荡模式和非线性动态行为。其研究结果适合于复杂电力系统的稳定性分析和控制系统设计。所提出的方法可以扩展到包含其他FACTS装置的电力系统。一个测试系统的非线性时域仿真结果证明了该方法的有效性。     

用人工神经元网络和最小二乘法估计负荷模型的比较

该文分别采用现代辨识技术之一的递推最小二乘法和人工神经元网络(ANN)误差反向传播算 法(BP算法)估计2000年四川电网某一变电站的负荷模型，结果表明人工神经元网络模型 能更好地反映负荷的非线性特性。     

合成气制二甲醚催化剂制备方法的对比研究

在同一个铜锌合成甲醇催化剂前体的基础上,采用4种方法制备了合成气制二甲醚催化剂,并对制备方法对催化剂活性的影响进行了研究.实验结果表明,制备方法不仅影响合成气制二甲醚催化剂的甲醇合成组分和甲醇脱水组分各自的活性,而且对两者的活性中心的匹配影响更大.水热处理的方法是一种有效的老化方法,能够明显提高催化剂的甲醇合成活性,并使脱水组分的活性得到保持.组分之间的高分散对于合成气制二甲醚催化剂的高活性非常重要.     

基于射频识别和上下文感知的电动汽车充换电站自动化管理

根据国家电网建设电动汽车智能充换电服务网络的总体方针,基于对其特殊运营方式和服务需求的分析,利用射频识别(RFID)技术、传感网络技术以及各种通信技术,结合上下文感知技术,通过对充换电站内车辆时空信息、资源状态信息以及服务结算信息等上下文信息全面采集和整合,形成对车辆服务的全过程自动化管理。在此基础上,通过不同层次的信息集成和深度挖掘,可发展出充换电站预约服务、自动化出入口管理、车位管理、服务流程识别与管理、全景展示、资源调度以及综合统计分析等功能,可切实提高电动汽车智能充换电服务网络的运营管理效率以及自动化水平。     

基于复杂网络的电动汽车智能充换电服务网络评估方法

电动汽车动力服务作为一个新兴产业,尚缺乏整体评估和评价方法。根据复杂网络理论及其在电网领域的应用,发展出续航风险距离、续航能量密度以及网络服务能力等指标,用于体现换电站距离、电池分布等因素对于充换电服务网络整体服务能力的影响。算例分析表明,上述方法可以成功应用于智能充换电服务网络的规划、客户充换电路径决策以及动态运行监测等领域,成为智能充换电服务网络分析和评估的有效工具。     

后处理调控丝光沸石性质及其对二甲醚羰基化反应影响的研究

采用四乙基氢氧化铵后处理对丝光沸石分子筛酸性质进行选择性调控,考察四乙基氢氧化铵水溶液浓度、温度对其物化性质和二甲醚羰基化性能的影响.结果表明,通过改变四乙基氢氧化铵后处理条件能在不影响分子筛晶体形貌、孔结构的前提下,定向提高Brongted酸酸中心在丝光沸石分子筛不同孔道中的分布;其中后处理温度影响较大.在二甲醚羰基...     

同步发电机再同步的模糊控制器研究

在电力系统中，当同步发电机由于失磁、过负荷及遭受小干扰或大干扰时可能会使系统稳定性遭到破坏并造成失步而切机，从而使系统有较大的功率缺额和经济损失。为此，寻求一种较好的再同步控制措施具有很大的实际价值。该文基于多机电力系统再同步附加断续控制原理，提出了用模糊控制器来实现这种控制策略。通过数字仿真验证了其优越性和有效性。     

改善系统暂态稳定性的HVDC模糊神经控制器

提出了一种HVDC在线模糊神经控制器以提高交直流系统的暂态稳定性.该控制器的特点是结合了模糊系统处理复杂和不确定性问题及神经网络具有自学习能力的优点,选取整流侧交流母线电压相位误差及其变化率作为模糊逻辑控制部分的输入,其输出结果作为神经网络的一个输入,采用改进BP算法进行在线训练神经网络,神经网络的输出用来修正整流器的触发角,并利用NETOMAC软件对控制器主要参数进行了离线优化.仿真结果表明该控制器能有效地抑制有功功率振荡,改善发电机的功角特性,提高系统的暂态稳定性.