双馈风机附加频率控制对系统调频动态的影响

针对双馈风机附加频率控制对系统调频动态特性产生的影响,通过建立双馈风机多物理控制环节耦合特性数学模型、互联电力系统考虑风机接入的负荷-频率控制动态特性数学模型,以风机采用惯性支撑与下垂控制结合的附加频率控制为研究对象,利用小干扰稳定分析研究了风机参与系统调频的动态特性,以及各控制环节的运动模态耦合特性。分析结果表明,双馈风机附加频率控制对系统调频动态的小干扰稳定性不会产生明显影响,但惯量支撑控制使系统的调频动态增加一种模态,并使负荷-频率控制的调频动态环节与风机的多物理控制环节在部分振荡和非振荡模态上发生耦合作用。进一步利用阻尼比和振荡频率研究了附加频率控制参数对振荡模态动态特性的影响,并通过时域仿真验证了理论分析的合理性。     

考虑风电接入的电力系统鲁棒经济优化调度

鉴于风力发电具有很强的随机性和波动性,含风电调度系统中,应用传统预测区间来描述其不确定性的方法存在缺陷。针对该问题,通过引入弃风限制对风电场的风电出力预测区间进行优化,得到能够保证调度系统安全运行的风电安全出力区间;在此基础上,建立双层鲁棒区间优化调度模型,使得常规机组的运行成本和风电场的弃风成本最小,并分析了系统爬坡备用对风电安全出力区间的影响。由于考虑了常规机组的阀点效应,模型呈现非线性特点,采用改进的教与学优化算法和线性规划法相结合的求解方法对模型进行求解。最后,采用改进的10机系统验证了所提模型以及求解方法的有效性和优越性。     

计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度

大规模新能源并网给电力系统的调度运行带来了新的挑战。为缓解系统的备用压力,提出一种计及源-荷多灵活备用资源的随机优化调度方法。首先,基于场景生成方法建立可变场景模型,考虑了风电并网容量和光伏并网面积对新能源出力不确定性的影响。其次,建立电力系统中多种灵活资源的备用模型:在源侧,分别建立常规机组和风电/光伏的备用模型,并考虑了风电/光伏备用的不确定性;在负荷侧,引入激励型需求响应,对需求侧备用进行建模。然后,基于两阶段随机优化方法建立备用调度模型。该模型考虑了日前的运行和备用决策以及日内不确定场景下的弃风、弃光以及切负荷风险。最后,基于改进的IEEE RTS-24测试系统验证了所提模型的有效性。     

利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略

风机增加辅助频率控制模块是解决新能源取代同步机导致的电力系统频率安全问题的一种方案,其中利用转子动能的调频模式可以使风机运行在最大功率点,经济性比功率备用模式更好。已有研究主要让风机通过虚拟惯量和频率下垂控制模拟同步机,却未充分利用风机控制灵活、可塑性强的优点,且未考虑风机转子动能限制及系统频率二次跌落。论文跳出虚拟惯量加频率下垂控制的传统框架,提出利用转子动能的风机辅助频率控制最优策略。首先将风机输出功率曲线作为决策变量,通过优化得到最优功率曲线,然后设计对应的辅助频率控制策略,实现最优输出功率曲线。仿真结果验证所提策略的效果,并说明风机辅助频率控制不应局限于模拟同步机,而是有更优的策略。     

考虑供水系统深度响应的微网经济调度策略

高风电渗透率微网(microgrid,MG)存在实时功率平衡和经济运行难的问题。为此,该文提出一种考虑供水系统(water supply system,WSS)深度响应的MG经济调度策略。首先,将WSS主动解列成多个独立运行的子系统,降低系统关联约束,提高调节灵活性。进而,建立水压的波动性约束,提出WSS需求侧响应模型。在此基础上,充分考虑外电网调峰、调频等需求,提出一种新型的MG经济调度策略。最后,引入近似线性化的方法,将非线性模型转化为经典的混合整数线性规划(mixed-integerlinearprogramming,MILP)问题,提高求解速度。基于15节点的WSS和典型MG的仿真结果表明,WSS深度响应能够显著改善MG运行经济性。该文研究成果为MG可再生能源消纳问题的解决提供了一个崭新的视角。     

风电耦合制氢技术进展与发展前景

大规模开发利用风电等可再生能源已成为世界各国清洁低碳能源转型的共识,但因其存在随机波动性和间歇性强的缺点,在风电渗透率高的地区或孤网系统中的应用受到限制。风电耦合制氢技术可发挥氢能长周期大规模储能和多元化产品输出的优势,在未来风电开发利用过程中发挥重要作用。文中综述近二十年来风电耦合制氢技术的发展现状,对并网型和离网型风电耦合制氢技术的应用效果和经济性进行评价,并针对技术应用中存在的瓶颈问题,从系统优化设计、运行策略制定以及全寿命周期技术经济性评价等方面给出进一步发展方向建议。最后,根据我国资源禀赋和区域特点等提出适合我国不同地区风电耦合制氢技术的发展前景。     

基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测

风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。     

基于IDE-BAS算法分步辨识策略的风电场动态等值研究

为了在电力系统仿真中准确分析风电并网带来的影响,从保持原始系统特性的角度出发,采用参数分步辨识的动态等值策略对风电机组等值模型进行参数辨识.本文基于IDE-BAS算法辨识风电等值机组参数,分别在电网故障及阵风扰动情况下,重点辨识电气参数和机械参数.根据风电场的实际运行数据算例分析,对比等值模型与原始系统的输出特性,验证了本文提出的对风电机组等值模型参数分步辨识策略是有效可行的.     

计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合

随着风电在电力系统中渗透率的提高,调度时段内的风电出力波动越发剧烈,可能导致时段内爬坡不足,威胁电力系统在时段内的运行安全.针对这一问题,提出计及超分辨率风电出力不确定性的连续时间鲁棒机组组合模型和求解算法,该方法充分考虑时段内风电出力变化,给出对超分辨率风电出力不确定性鲁棒的调度方案.首先,基于连续时间建模方法,建立连续时间鲁棒经济调度模型,并对其中的超分辨率不确定性模型进行分析;然后,通过解空间变换,将代数空间的优化问题转换为易求解的函数空间优化问题,并通过列和约束生成算法进行求解,计算结果还原到代数空间;最后,通过算例结果验证了所提方法能够充分计及超分辨率风电出力的不确定性,提高调度方案的鲁棒性.     

智慧风电5G工业终端边缘计算算法设计和调试

5G工业终端在靠近用户设备的位置提供网络、计算、存储服务,不仅能够实现流量的本地化处理,降低对传输网络和数据中心的流量冲击,而且能够提供低时延和高稳定的应用运行环境,有利于计算框架在终端和数据中心间的延展,有助于实现场景需求、算力分布和部署成本的最佳匹配.风电厂常地处偏远,目前光纤环网敷设成本高,可靠性低,带宽小,难以满足智慧风场业务的发展需求,本文利用5 G工业终端对风电主控PLC内的各项数据进行采集,可实现对风机机械、电气、控制等设备的运行状态的实时监控,还可在设备处就近应用边缘算法进行机组部件运行健康度和衰退预测等.