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521.
针对风电-储能一体化电站(简称风储电站)在日前电能量和备用市场中同时作为价格决定者的投标问题,提出了一种基于剩余需求曲线的电量-备用联合投标决策方法。首先,考虑储能系统运行约束以及电能量-备用市场的耦合关系,在风储电站日前投标范围内生成电量-备用的可行投标组合,基于神经网络预测计算对应的市场出清电价,提出了电能量和备用市场中剩余需求曲线的联合建模方法。然后,建立了用于开展日前电量-备用联合投标的随机优化决策模型,以风储电站收益期望最大为目标调整储能系统的日前出力计划和备用容量,同时考虑实时市场的不确定性,通过调用储能系统的备用容量降低风储电站的实时偏差惩罚。最后,通过算例仿真验证了所提投标决策方法的有效性。 相似文献
522.
为了保证风电机组的转速安全,在风电场参与调频前,需要首先评估风电场的最大调频能力。由于风电场风机数量众多、动态特性复杂,传统基于模型分析评估风电场调频能力的方法难以实现解析求解,且验证依赖模型的完整度和精确性。提出一种数据驱动的风电场调频能力模型评估在线方法,通过利用状态空间映射将原本复杂的非线性模型转化为高维空间中的线性模型。该方法综合数据驱动和模型分析方法,可以直接利用风电场真实运行数据进行离线训练,训练数据无需覆盖调频极限场景,即可构建全局线性模型,从而在线精准评估风电场极限调频能力。算例结果证明,该文方法相对于传统风电场调频能力评估方法具有能够快速在线解析求解、不依赖模型精度、训练数据易获取的性能优势。 相似文献
523.
在计算流体力学领域,深度学习被用于重建流场、预测曳力、求解泊松方程、加速流体模拟等方面的研究。为了加速气固两相流的模拟计算,使用卷积长短时记忆网络对物理量进行预测,并基于LibTorch实现深度学习模型预测与OpenFOAM的耦合。通过与单纯OpenFOAM模拟结果对比,发现深度学习模型预测存在颗粒体积分数不守恒、极小数值预测不准确的问题,先后通过体积分数校正和网格数据过滤消除了前述影响。选取不同的三个物理量组合进行深度学习模型预测以加速CFD计算,在同样选取颗粒体积分数和气体速度的条件下,对比了增加预测颗粒速度和压力对耦合流程计算结果的影响,其中,增加预测颗粒速度的计算结果较为准确,经分析发现这可能与求解器对不同变量的调用顺序有关。此外,研究了不同深度学习模型预测跨度比(1∶1、3∶1、5∶1、10∶1)下的耦合计算结果以及加速效果,发现在一定误差范围内,当前耦合计算流程最高可实现9倍左右的加速,且加速比与跨度比呈近似线性关系。 相似文献
524.
大量理论研究发现电压源换流器(voltagesource converter,VSC)接入薄弱电网后,易发生由“外环–锁相环”交互所主导的小扰动失稳现象,且在多个实际工程中也发现此类稳定问题。为此,国内外学者提出了大量改进控制方法,其基本原理为在有功外环、无功外环与锁相环三者之间施加附加补偿控制,以提升弱连接VSC(weak-grid connected VSC,WG-VSC)并网稳定性。该文将这些方法归纳为WG-VSC在“外环–锁相环”时间尺度下的一类小扰动稳定性提升方法。试想,这些策略都能提升稳定性,那么它们是否存在某种等效性?此外,基于等效性原理,还能否推导出其他的改进控制措施?该文研究动机是期望从方法论的视角回答上述问题,进而为解决此类稳定性问题提供基本依据。该文创新工作是基于一种能够清晰展现“外环–锁相环”交互关系的等效锁相环模型,首次揭示了这一类改进控制方法在提升WG-VSC“外环–锁相环”时间尺度小扰动稳定性方面具有等效性。此外,通过观察分析现有补偿控制策略在拓扑结构和作用机理上的特点,该文还预测了其余多种新型小扰动稳定性提升控制策略,并基于等效锁相环(phaselock... 相似文献