适应于电网高风电渗透率下的双馈风电机组惯性控制方法

为解决风电渗透率增加带来的电网频率安全稳定问题,在揭示传统微分惯性控制方法缺点的基础上,提出了一种适应于高风电渗透率、大功率缺额条件下的双馈风电机组惯性控制方法,即模式转换法。通过设置系统频率微分、频率偏差逻辑判断条件启动惯性响应,设置转速限制判断条件闭锁惯性响应,实现风电机组在最大功率跟踪工作模式与惯性响应工作模式间自主转换。该方法设置恒定附加电磁转矩步长,惯性响应作用强度不随转速降低而减弱。当系统频率事故发生时,较微分惯性控制方法,模式转换法可使风电机组在稳定运行约束范围内更加有效地抑制系统频率跌落。仿真结果验证了模式转换法的有效性和优越性。     

自适应神经网络模糊推理系统最优参数的研究

模糊规则的提取和隶属度函数的学习是模糊系统设计中重要而困难的问题。自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）能基于数据建模,无须专家经验,自动产生模糊规则和调整隶属度函数。在建立一个初始系统进行训练时,其隶属度函数的类型、隶属度函数的数日以及训练次数都是待定的,这三个参数的选择直接影响系统训练后的效果,它们的确定方法有待研究。该文应用自适应神经网络模糊推理系统的方法对一个典型系统进行建模仿真,并阐述这三个参数的寻优方法。     

基于动态规划法的电力市场下最优发电计划的实现

负荷分配是编制短期发电计划所面临的主要问题。为了有效地解决各种类型报价曲线的负荷经济分配 ,并考虑到计算速度、精度及收敛性等问题 ,采用了一种改进的动态规划法———局部加密动态规划法 ,并采取了限制机组组合状态的措施。详细论述了应用这种改进算法解决实际问题的方案设计思想及软件实现过程 ,并用C语言编制了程序     

电力系统在线准实时控制系统及其实现

电力系统在线准实时稳定控制是电力系统稳定控制发展的重要方向之一 ,对华中电网的准实时稳定控制系统框架进行了介绍 ,并从程序设计和系统改进方面提出了一些见解 ,对“模块化”思想 ,数据分类 ,基于ANN(人工神经网络 )的预想事故筛选等进行了比较详细的分析。     

基于动态规划法的电力市场下最优发电计划的实现

负荷分配是编制短期发电计划所面临的主要问题.为了有效地解决各种类型报价曲线的负荷经济分配,并考虑到计算速度、精度及收敛性等问题,采用了一种改进的动态规划法--局部加密动态规划法,并采取了限制机组组合状态的措施.详细论述了应用这种改进算法解决实际问题的方案设计思想及软件实现过程,并用C语言编制了程序.     

电力系统在线准实时控制系统及其实现

电力系统在线准实时稳定控制是电力系统稳定控制发展的重要方向之一 ,文章介绍了华中电网的准实时稳定控制系统框架 ,并从程序设计和系统改进方面提出了一些见解 ,对“模块化”思想 ,数据分类 ,全网到区域网的转化都进行了详细的分析     

电力市场中一种基于遗传算法的最优发电计划的实现

针对电力市场环境下的负荷分配的特点,在遗传算法的基础上,提出了最优发电计划问题的数学模型和求解方法,模型计及了机组启停.算例表明,这种数学模型和算法可以解决任意形状报价曲线的最优发电计划问题,而且计算速度较快,具有较高的实用价值.     

基于Java的抽水蓄能电厂可视化建模工具

可视化监控系统能够提供监控对象的全局信息,让决策者根据这些信息做出快速、准确的判断和决策,可以有效地提高工作效率。文中利用Java的面向对象、平台无关性以及多线程等特点,抽象了抽水蓄能电厂的图元对象,开发了抽水蓄能电厂的可视化建模工具,并用该可视化建模工具开发了广州抽水蓄能电厂的仿真系统。该系统在效率和功能上都很好地满足了实际需要。     

基于遗传算法优化的复合神经网络在稳定评估中的应用研究

提出了一种基于遗传算法优化的复合神经网络的电力系统暂态稳定评估方法.该网络由一个Kohonen网络和若干径向基函数网络组成.通过遗传算法的优化,复合网络的学习性能和聚类能力得到了较大的提高.通过对华中电网算例的仿真试验结果证实了该方法的可行性.