近海风电场关键技术

介绍了近海风电场特点、发展态势及关键技术,分析国外近海风电场建设实施案例,并围绕近海风电场优化配置与评估、近海风电场电气传输技术、近海风电场系统接入与稳定运行开展研究,提出了相应的实施及解决方案.     

高压直流线路开路试验的控制原理及保护分析

高压直流线路开路试验是一种检测手段,主要是对换流站直流侧进行加压,其控制理念和相关保护全然不同。若控制保护异常,直流电压会异常升高或者不变,最终导致试验失败。结合常规直流系统线路开路试验,介绍了线路开路试验的控制原理,比较了理论计算与实际工程中的母线电压最大值,得出直流线路电压参考值和实际电压测量值可以同步变化,差值不超过10kV。为了在试验不成功时闭锁换流器,采用了ABB公司Mach2系统中的电压差值保护、过流保护、过流后备保护和保护性触发等保护技术。通过保护分析得出:在原理上、工程上、保护上,直流系统的正常运行和开路试验有所不同。     

UPFC新型非线性控制策略

统一潮流控制器(UPFC)可以有效控制线路的有功和无功功率。基于UPFC控制线路功率的非线性数学模型,提出了一种新型的非线性控制方法:根据系统能量守恒的特点构造出一个满足Lyapunov大范围渐近稳定的函数,再结合精确线性化方法,将控制系统转化为一个简单的线性系统,最后通过线性反馈确定系统的输入量。基于软件EMTP/EMTPWorks对UPFC的控制装置进行建模,并在典型的长距离输电线路的测试系统中运行,仿真结果验证了所提新型非线性控制策略的正确性,较之于传统的PI控制方法,提出的非线性控制方法具有更高的有效性和动态性能;同时也表明了小容量的UPFC装置能够很大程度地补偿线路的有功功率,当发生单相接地故障时,UPFC能提高系统的稳定性。     

城市光伏建筑一体化

介绍了光伏建筑一体化(BIPV)的基本原理.在讨论国内外BIPV相关政策与示范工程等现状的基础上,预测其市场前景及在智能楼宇中的应用.分析了BIPV的研究热点和核心技术,指出光伏阵列的安装位置、遮挡因素、通风系统以及建筑空调系统综合设计是BIPV的关键.     

自适应神经网络在负荷动态建模中的应用

人工神经网络(ANN)具有的自适应、自学习、非线性重构等特点，使之成为解决电力系统负荷建模的有效途径。该文利用模糊理论对典型BP神经网络(TBP)的学习速度因子和权值惯性因子进行修正，采用自构形学习算法对网络拓扑2个方面进行改进，提出自适应神经网络(ABP)。结合现场试验和仿真数据，对TBP和ABP在负荷建模的速度和精度2方面进行了比较。同时，就负荷建模问题对自适应神经网络模型阶次和隐层神经元个数等因素进行了探讨。     

多代理框架下的电动汽车充电站协调控制

为了兼顾电动汽车用户、电动汽车充电站及电力系统三方的利益,实现对电动汽车充电站合理、灵活的控制,提出了一个基于多代理系统(MAS)控制框架下的电动汽车充电站协调控制机制,最后利用优化算法计算充电站控制命令。仿真结果表明,基于MAS控制框架下的充电站协调控制策略适用于充电站实时控制,能够在保障电网稳定性基础上,有效地维护电动汽车车主的利益。     

基于敏感用户的电压暂降治理设备控制策略

提出了基于敏感用户的电压暂降设备控制策略。在建立静止同步补偿器(STATCOM)数学模型、分析控制策略的基础上,运用变参数控制法对控制策略进行改进,最后以某典型工业负荷供电为例验证控制策略的有效性。算例结果表明,控制策略能够有效提升电压暂降设备治理效果,抬升负荷侧电压。     

考虑拓扑约束并采用改进遗传算法的PMU优化配置

为了进一步提高同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)配置的效率以及其在大规模系统中的应用,提出一种结合人工智能方法和图论方法的混合优化算法。该算法以4种拓扑重构规则和3种PMU配置规则为基础,利用拓扑约束分析法逐步得出目标电网PMU配置的约束条件,有效缩小了问题的可行解空间,并提出基于序号编码法的遗传算法(genetic algorithm,GA),使用改进的交叉变异算子避免繁殖过程中出现不可行解,从而进行高效的优化。算例表明,所提算法不仅能够准确得到最小PMU配置数目,而且对大系统也具有较快的运算速度,在大规模系统PMU配置中具有很高的应用价值。     

基于主从博弈的虚拟电厂双层竞标策略

虚拟电厂是一种集分布式能源和负荷为一体的综合能源服务商,也是一种新型的上网交易模式。由于虚拟电厂内部主体存在产权独立性,且电价竞标与电量竞标存在先后行动次序,应用Stackelberg动态博弈理论,建立虚拟电厂竞标问题的动态博弈模型。考虑风、光及负荷的出力波动和预测误差,分别建立虚拟电厂的电价竞标模型和电量竞标模型。基于两个子模型的主从递阶关系,利用最优性一阶条件和粒子群智能优化算法,求出模型的均衡解,确定虚拟电厂内多个分布式电源的交易电价与调度计划。最后对模型进行仿真,讨论不同场景下虚拟电厂的收益、电价竞标和电量竞标结果,验证模型的有效性。     

基于多元大数据平台的用电行为分析构架研究

随着智能电网的发展,越来越多的测量装置向底层延伸。高级测量体系和配电网的发展不可避免地使用户用电数据量呈几何倍数增长,另一方面,电网也在积极寻求方法让需求侧可以充分地参与电网调控,增强电网可控性和经济性。在上述背景下,运用配用电数据分析用户用电行为建立相关驱动方法,可充分利用现有资源,为政府政策制定、电力公司业务拓展和用电行为引导提供新的解决思路。在配用电数据采集、聚合、处理和应用等方面提出了以大数据平台为基础的整体构架,设计了基于流处理和批处理的数据驱动方法,提出了适用于多维大数据用电行为分析的随机矩阵相关性算法,最后讨论了用电行为分析面向不同对象的应用场景。