基于电流馈电推挽式变换拓扑的变换器电源设计

以提高变换器电源的效率和可靠性为目标,设计了基于电流馈电推挽式变换拓扑的变换器电源。为使变换器电源具备开关管以零电压开关方式通断、开关频率恒定等理想特性,采用电压型推挽全桥逆变器,设计属于电流馈电推挽式变换拓扑结构的变换器电源装置主回路。选择DSSK60-015A全波整流二极管作为变换器电源主回路硬件;通过反馈控制电路调控电压波动时控制端流变化;根据变压器电感、匝数、线径等特性设计变压器绕制结构,完成变换器电源变压过程;设计保护电路,保证电源可靠工作。实验结果表明,所设计的变换器电源的输出电压、电流误差范围均在2%内,开关管实现了零压开通,变换器电源功率因数均保持在0.96以上,且效率高达95%。     

基于双重故障模式的微型电网电压自愈控制方法研究

针对故障干扰容易造成电网负荷损失的问题与负荷裕度较小且分布不均等问题,提出双重故障模式的微型电网电压自愈控制系统等效处理微型电网运行模式。通过有向图路径矩阵及其关联矩阵确定供电路径计算传输功率,构建网络故障关联与拓扑矩阵然后对双重故障形成关联,实现负荷裕度损失较小的条件下进行微型电网电压自愈控制的目的。实验表明,故障检测过程中负荷裕度提升值较高且分布均匀,紧急负荷补偿能力较高,故障定位下的微型电网负荷性能得到提升且具有良好的稳定性。     

抗高压动态导通电阻退化的高性能GaN功率开关器件研究

GaN功率开关器件界面态和缓冲层中深能级陷阱会导致高压电流坍塌和动态导通电阻退化。为提升高性能GaN功率开关器件抗高压性能,改善动态导通电阻退化能力,应采用极值性PEALD-AlN钝化技术设计高压状况下GaN功率开关器件,实现单片集成器件的目的,在去氧化层和氮化处理GaN功率开关器件表面后,采用高温LPCVD-SiN_x钝化技术,使器件表面形成钝化层,抑制界面态导致的高压电流坍塌。同时,在高性能GaN功率开关器件电极附近注入磷离子,提升导通电阻性能,降低导通电阻退化速度。经过实验分析发现,经过极值性PEALD-AlN钝化后的GaN功率开关器件电流几乎无明显变化,在磷离子注入后,随着触发能量的变化,导通电阻变化较小,最小值达到3.16 Ω/mm,即该方法能有效抗高压动态导通电阻退化。     

基于H4结构逆变器在不同调制方式下的性能比较

针对传统双极性调制和单极性调制方式在效率、总谐波失真THD(total harmonic distortion)以及电磁干扰等方面的问题,提出上慢下快调制方式和半周期工频半周期高频调制方式2种新控制策略。上慢下快调制方式在较高电压和电流上升率的工况下,对于驱动电路以及主电路中的杂散电感、电容的电磁干扰影响,能够有效抑制。半周期工频半周期高频调制方式在调制波(正弦波)过零点处无SPWM突变,有效改善输出电压过零点振荡的问题。在Matlab/Simulink仿真平台验证了4种调制方式的可行性。最后通过实验研究,结合效率、THD这2个参数进行对比分析,比较4种调制方式的性能,通过实验数据得出所提控制策略较传统调制方式在效率、总谐波含量以及电磁干扰等方面均有改善,证明了所提控制策略的可行性与有效性。     

考虑风机排序的风电集群分层有功控制策略

随着我国风电的迅速发展,风电场有功调控趋于集群化。为合理调控风电集群有功功率、提高风电消纳量、减少风电机组调控次数,文中提出考虑风机排序控制的风电集群分层有功控制策略。根据风电场所在区域不同并结合超短期风电功率预测,将风电集群分为场群层、风电场层、机组层3个控制层。场群层和风电场层通过不同时间尺度的滚动优化提高风电消纳量;机组层通过选取影响风机调控能力的评价指标,结合熵值法与隶属度函数,计算并排序各机组调控能力评分,通过机组的排序控制减少风机调控次数。基于GAMS及Matlab平台对山西电网实际风电场数据进行分析,结果表明所提控制策略在提高风电消纳量的同时减少了风机调控次数。     

负荷功率模型的最优特征选择研究

负荷功率呈现时空多样的变化特性,其影响因素众多,构建负荷功率模型的关键之一是确定模型的输入特征量。文中着重研究短期负荷功率模型的特征选择,旨在从历史负荷、气象、日期等众多特征中选出最优特征集。首先,采用最大信息系数、基于支持向量机的递归特征消除法和随机森林3种不同特征选择方法分别对输入特征集进行选择;然后,根据对比分析结果提出基于遗传算法的最优特征集搜索策略,选定XGBoost预测模型的误差指标作为适应性函数进行迭代优化搜索;最终,确定负荷功率模型的最优特征输入集。采用某地区220 kV变电站母线负荷数据进行算例分析,对比各方法所选特征集作为功率模型输入得到的负荷预测效果,验证了文中方法的有效性和准确性。     

基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测

风电功率概率预测是分析未来风电功率不确定性的有效方法之一。为提高风电功率概率预测精度,文中提出基于变分模态分解(VMD)与改进门控循环单元分位数回归(QRGRU)的超短期风电功率概率预测方法。首先,采用VMD将原始风电功率序列分解成不同特征的模态函数;然后,对每个模态函数分别建立基于QRGRU的概率预测模型,并将变量间的网络结构约束作为目标函数的惩罚项,改进QRGRU权重在迭代修正过程中的平稳性;最后,在不同分位数条件下叠加各个模态函数预测值,并采用非参数核密度估计方法得到未来风电功率的概率密度函数。结合某风电场实测数据开展具体算例分析,结果表明所提方法能够兼顾区间覆盖率,减少区间宽度,在不同预测步长中均能表现较好的预测效果。     

光热电站容量效益评估及影响因素研究

光热发电作为一种清洁能源,配置储热后具有良好的调节性能,近年得到大力发展。依据自身经济性,光热电站往往配备较大的储热装置,能够平移所吸收的光热能,且具有跨日调节能力,使得光热机组有一定替代常规机组带负荷的能力,即容量效益。本文提出一种基于等可靠性的光热电站容量效益评估方法,考虑了调峰方式、储热时长、新能源规模、光热电站规模对光热电站容量效益发挥的影响,采用基于数学优化的生产模拟仿真程序,以周为尺度,计算全年8760 h的系统运行状态,计及了机组启停、水电跨日调节、抽蓄跨日调节、光热电站的跨日调节等因素。最后通过对西北地区实际电网的仿真,验证了所提方法的有效性。     

基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计法

传统考虑保护动作特性的电压暂降频次估计法需要获取详尽的保护配置信息,然而配电网保护配置多样,在不同因素如过渡电阻、运行方式、故障类型等的影响下,阶段式保护各级保护区可能产生较大变化,采用传统方法对电压暂降持续时间进行评估可能会产生较大误差。文中提出一种基于改进K-means聚类的配电网电压暂降频次估计方法,在未知线路保护配置基础上,基于电压暂降历史监测数据与保护动作信息,采用改进K-means聚类算法,对电压暂降幅值-持续时间进行聚类分析,推断线路保护配置情况,计算保护动作时间与保护动作电压。根据计算结果,在考虑不同故障类型、不同运行方式及不同过渡阻抗的情况下进行配电网电压暂降频次估计。在IEEE RBTS-6母线测试系统的母线5配电网中进行仿真,验证了文中方法的有效性和优越性。     

基于信息间隙决策理论的储能电站鲁棒优化配置

储能电站在转移电力需求、平抑可再生能源和负荷波动等方面发挥着重要的作用,储能电站容量优化配置是其在规划建设过程中所需要解决的关键问题。文中提出一种基于信息间隙决策理论（IGDT）的双层鲁棒优化配置模型,为解决系统在运行过程中的不确定参数带来的负面影响,模型下层搭建以经济性为目标的储能电站日前鲁棒优化运行模型;模型上层引入IGDT将经济性和鲁棒性相结合,在一定的预期目标下最大化系统能够承受的波动性,使用Benders分解法求解模型,并以IEEE 33节点配电网系统验证方案有效性,结果表明所提方案可以兼顾经济性与鲁棒性,为储能规划提供参考依据。