基于分段Copula函数和高斯混合模型的多段线性化概率潮流计算

大规模风电并网以及负荷的随机波动加剧了电网运行的不确定性,为了有效分析新环境下的电网运行特性,提出一种基于风功率分段Copula函数和负荷高斯混合模型的多段线性化概率潮流计算方法。采用分段Copula函数在时间维度上刻画相邻风电场的空间相关性,分析风功率相关性的季节变化。针对实际负荷的不对称、多峰特性,采用改进K-means聚类优化的期望最大化(expectation maximization,EM)算法,准确快速地建立负荷高斯混合模型。在此基础上,采用多段线性化半不变量法进行概率潮流计算,以减小风功率和负荷大范围波动造成的潮流方程线性化误差。对改进的IEEE 14节点系统进行仿真分析,验证了所提方法的准确性、快速性及有效性。     

考虑输电网潮流约束的时序生产模拟及新能源消纳能力评估

随着新能源装机规模的不断扩大,提高新能源消纳水平和降低弃新能源率成为了新的挑战。准确评估电网中新能源消纳能力为新能源的规划和发展提供依据。首先根据输电网的特点,采用近似的方法将输电网潮流线性化。其次在传统时序生产模拟模型的基础上,加入了输电网潮流约束,提出了一种考虑输电网线性潮流约束的时序生产模拟模型,并建立了一种基于迭代法的关键时间断面选取策略,使得在时序生产模拟优化模型中仅考虑关键断面潮流约束即可满足全时段的潮流可行性,提高了时序生产模拟模型的求解效率。最后,以IEEE 30节点为标准算例,通过MATLAB和YALMIP调用CPLEX求解器求解模型,并对系统新能源年度消纳水平进行评估,仿真结果证明了该模型的准确性和可行性。     

风电功率特性分析及其不确定性解决方案

风力发电对电力系统的不利影响主要源自风电自身功率的随机性,风电并网问题的关键在于如何解决风电功率的不确定性.为此,需要首先对风电的波动特性进行深入分析,然后针对主要矛盾方能提出合理的解决方案.采用频域分析法对风电功率的波动特性进行详细分析,明确风电功率变化的频域分布.介绍风电功率预测和储能技术用于解决风电功率不确定性的应用,并根据频域分析结果给出储能技术选择的原则.风电功率预测与储能技术能够从根本上解决风电功率的不确定性,为风电等不确定性电源并网问题提供新思路.     

计及电压越限投资的有源配电网节点电价计算方法

有源配电网的多电源特性有利于释放线路容量、改善电压水平、延缓电网投资。针对含分布式电源的配电网,建立了一种计及电压越限投资成本的有源配电网节点电价计算方法。该方法通过量化分布式电源接入引起的潮流变化对未来容量与电压越限投资的影响,对双向潮流情况下元件投资年限进行求解与修正。在此基础上,利用长期增量成本法计算节点电价,评估了现有网络的容量利用水平与电压越限程度。IEEE 33节点系统算例分析表明,所提定价方法能够反映各节点对有源网络容量与电压越限程度的贡献水平,可以指导合理的电力消费与电网规划。     

松散软岩巷道锚注支护注浆材料配比试验研究

对于松散、整体强度极低的砂砾岩巷道,采用锚注支护是一种经济、有效的措施,注浆材料及适宜的浆液配合比的确定是其中一个重要环节。通过对水泥浆、超细水泥浆和水泥水玻璃浆进行的一系列浆液性能室内试验,探寻了水灰比和掺合比对浆液性能的影响规律。根据试验结果对比分析,水灰比为0.8的普通硅酸盐水泥浆和体积比1∶1水灰比0.8∶1的水泥水玻璃浆液对松散软弱砂砾岩巷道进行现场注浆试验和锚注支护较为适宜。     

松散膨胀复合型软岩巷道的管棚超前支护技术研究

沙吉海煤矿轨道石门围岩松散、膨胀,在掘进过程中频繁发生片帮、漏顶的现象,为解决顶板支护难的问题,通过现场工场地质调查,应用软岩工程力学理论具体分析了其破坏机理并有针对性地提出了管棚超前支护+锚网索耦合支护对策。在分析超前管棚的支护作用机理的基础上,借助FLAC3D对轨道石门进行了管棚超前支护的数值模拟研究。结果表明,恒阻大变形锚杆(索)起到了转移围岩的高应力、释放一定变形能的作用。而超前管棚在巷道开挖前就已对松散顶板实行了预加固,增强了围岩的整体性、稳定性,同时也消除了片帮、漏顶现象的发生。最后进行了管棚超前支护+锚网索耦合支护与施工工艺设计,并成功应用于现场。     

基于TDA-ESPRIT的电力系统间谐波检测

提出结合了时域平均技术(Time-Domain Averaging,TDA)的旋转不变原理的信号参数估计(Estimation on Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)法,有效提高r计算效率,仿真结果表明,其计算精度也在可以接受的范围内.     

风柴储孤岛微网的风险评估体系研究及应用

以孤岛运行模式下的风柴储微网为研究对象,本文提出了一种全新的孤岛微网风险指标评价体系,即负荷损失指标(Load Loss Risk, LLR)和电源损失指标(Power Loss Risk, PLR),从用电和发电两个角度全面评估其风险水平。首先,对风柴储微网各元件进行建模,特别是采用马尔可夫链建立了风电机组多状态可靠性模型,体现了风速变化的连续性。其次,在微网各元件可靠性模型的基础上,模拟微网的运行情况,并采用全新的风险评估指标量化其运行风险。最后,以欧洲典型低压风柴储微网为例,算例验证了本文所提指标的合理性,并对不同风速、风机故障率、风电装机容量以及储能容量对微网孤岛运行风险的影响进行了灵敏度分析,所得评估结果可为风柴储孤岛微网的容量配置以及规划运行提供参考。     

基于MI-GA-BP和误差统计分析的水电机组健康评估模型研究

针对水电机组运行期间故障样本较少,难以构建故障诊断模型的问题,提出基于MI-GA-BP和误差统计分析的方法构建水电机组健康评估模型。首先通过互信息理论选择相关的多个工况参数,进而采用GA-BP神经网络建立水电机组的振动预测模型,确定健康评估模型的基准值。然后通过对振动相对预测误差进行统计分析,采用非参数核密度估计法和正态分布估计法分别拟合其概率密度函数,计算在一定置信水平下的置信区间,采用熵权法对2种方法得到的区间进行组合得到最优区间,得到健康评估模型的界限值。通过仿真分析表明,所构建的健康评估模型能够实时反映机组的健康状态,判断其是否处于异常状态。     

基于Hilbert-Huang变换的风电场闪变

随着风电场装机容量的增大,风电并网所带来的电压偏差、谐波污染、电压波动和闪变等电能质量问题日益严重,因此,需要对其进行评估和治理,而评估和治理的前提是参数的准确检测。将一种新的非平稳信号处理方法,即Hilbert-Huang变换用于风电场闪变的分析。该方法可以从频域和时域同时对信号进行分析,能够准确检测出非平稳电压闪变信号的时间、频率和幅值信息。仿真分析结果表明了该方法分析风电场闪变的有效性。