广域电力系统整体建模的并行计算技术

在分析广域电力系统整体建模需求的基础上,提出广域电力系统整体建模并行化的方案,设计基于粒子群算法的并行优化算法,开发相关软硬件系统.通过算例系统进行测试,结果证明了广域电力系统整体建模的可行性与有效性,显示了并行化方法在整体建模计算时间上的优越性.表明该电力整体建模的并行计算技术具有较强的工程实用价值.     

基于正交优选粒子群算法的双馈风电系统控制器参数优化整定

基于双馈感应发电机(DFIG)风力发电系统的控制系统对风力发电系统的动态特性具有重要的影响,设置合理的控制器参数对提高风力发电系统的整体外特性具有重要的作用。文中首先应用正交优选法确定了系统不同性能指标间的权重关系;其次应用正交优选趋势法,分析了每一个控制器参数对DFIG系统性能指标的影响趋势及灵敏性关系;然后基于正交优选法和正交优选趋势法,提出基于正交优选的粒子群优化算法,对控制器参数同时进行优化整定。该方法具有优化方向明确、收敛快等特点,解决了多输入多输出复杂控制系统参数优化的问题。动态仿真验证了所述参数优化方法的有效性,经过参数优化后,DFIG发电系统的动态性能得到了提高。     

基于功角测量的同步发电机参数辨识频域法

功角测量为同步发电机参数辨识提供了方便。文中介绍了功角可测时在线频率响应（OLFR）辨识方法的原理，重点分析了OLFR方法的可辨识性，指出采用OLFR方法可以惟一辨识 q轴所有参数和d轴的电抗参数。将OLFR方法与时域辨识方法进行了比较，结果表明:对于 q轴稳态电抗，2种方法都具有很高的精度;对于q轴瞬态参数，OLFR方法辨识效果优于时域辨识;而对于 d轴稳态电抗，采用时域辨识方法得到的参数精度高于OLFR方法。     

用于风电场聚合建模的内部集电网络变换方法

风的随机性使得风电场内具有相近运行状态的风电机组的空间分布也具有随机性,因此在风电场聚合建模中将涉及任意位置上风电机组的聚合问题。针对辐射形结构的风电场,提出了一套集电网络处理方法。在拓扑及参数已知的情况下,以网络变换前后由电网电压产生的风电机组端口电压不变为原则,可以对集电网络进行并联化变换;而当已知条件不足以进行此项变换时,以风电场聚合前后功率相等为原则,可以对集电网络进行单阻抗等效。经过网络变换后,风电场内各台机组之间将成为纯并联结构,可以适应任意位置上风电机组的聚合。仿真结果表明,该变换方法对基于定速感应发电机和双馈感应发电机的风电场都适用,且得到的聚合模型具有很高的精度。     

含大型风电场的电力系统节能发电调度技术

大型风电场在电网中的比重不断增加,使电力系统的运行调度面临新的困难和压力。文中根据风电机组的输出特性,结合储能系统的运行控制特点,建立了无储能和有储能情况下风电场的等效耗量特性,及风电场的超短期校正调度模型,使风电场出力满足一定的可控性和可调度性;从而比照常规火电厂参与节能发电调度,可减少火电厂的耗量水平,增加电网接纳风电的能力,可方便地融入现有的电网运行调度系统,有利于工程应用。通过仿真计算验证了此方法的有效性与正确性。     

风电机组驱动系统参数辨识

提出了风速激励下的定速风电机组驱动系统参数辨识方法。首先以含定速风电机组的单机无穷大系统为例,仿真了风速激励风电机组的受扰轨线,表明由于感应发电机电气部分动态较快,因此在辨识驱动系统模型参数时,可将电气部分用准稳态模型近似,以降低模型的阶数以及参数辨识的个数。进一步采用轨迹灵敏度方法,分析了驱动系统模型参数的可辨识性。基于粒子群优化算法进行了参数辨识,结果验证了该定速风电机组驱动系统参数辨识方法的可行性。     

局部阴影下光伏阵列非机理建模

现有的阴影条件下的光伏阵列机理模型多为分段函数形式,较为复杂。提出采用傅里叶函数并使用曲线拟合的方法对阴影条件下光伏阵列进行非机理建模。改进了局部阴影条件下的光伏阵列的机理模型,获取光伏阵列的输出数据并进行线性插值。选取不同阶数的傅里叶函数对单阴影和多阴影条件下的光伏阵列的输出进行曲线拟合。该非机理模型具有统一的数学表达式,不需要分段描述,能对不同功率等级、不同精度要求的光伏阵列进行建模,简化了模型。     

风电场同调动态等值研究

以往在对双馈风电机组进行同调判别时,常将发电机端口的有功功率及无功功率受扰轨线作为观测量。但由于有功功率及无功功率不是系统的状态量,将其作为同调判别的观测量可能带来一定误差。基于同步发电机及异步电动机的同调判别方法,指出应选择主导模式中参与因子较大的状态量作为观测量。即基于特征根技术,提出双馈风电机组的同调判别应以转子电流为观测量。同时,还提出综合风电机组初始运行点及动态特性的两步分群方法,即先根据风电机组的初始风速进行首次分群,然后基于风电机组的动态特性再次分群。该方法不仅能够较准确地估算等值机的等效风速,还可以使等值系统的动态特性与原系统尽可能一致。最后通过仿真算例验证了所提方法的可行性。     

双馈风电机组网侧控制器参数辨识的频域方法

提出了基于频域方法解耦辨识双馈风电机组网侧控制器参数的新方法。首先根据双馈风电机组网侧控制器模型以及发电机端口到网侧控制器的电压方程,推导出网侧控制器的解耦模型,该模型可实现d轴和q轴参数的解耦辨识。然后根据解耦模型传递函数的幅值灵敏度及相位灵敏度,分析了网侧控制器参数的可辨识性及辨识的难易度。通过在输入参考信号上叠加伪随机信号,根据输入信号的自功率谱及输入、输出信号的互功率谱,获得传递函数的频率序列。最后应用Levenberg-Marquardt优化算法对网侧控制器各参数进行了辨识。50次辨识值的方差表明了参数辨识结果的稳定性,辨识结果表明了所提方法的可行性。     

基于粒子群优化算法的并网光伏发电单元建模

以状态空间平均法为基础,建立了单级式并网发电系统单元的模型,主要包括3个部分:光伏阵列、逆变器及控制器、并网侧LC滤波器和线路等环节的等效阻抗,利用粒子群优化算法分步辨识内环和外环模型参数。首先在d轴内环控制器的参考电流上施加阶跃扰动,辨识内环控制模型的参数;然后简化等效内环控制器模型为一阶惯性环节,辨识其模型参数;最后在光伏阵列最大功率点输出侧的直流电压上施加阶跃扰动,以等效内环控制模型为基础,辨识外环控制模型的参数。在Matlab中分别建立光伏并网发电单元系统的详细模型和所提的传递函数模型,结果验证了所提模型的合理性。