随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识

随机响应数据蕴含丰富的系统工况信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行系统小干扰稳定分析。对环境激励电力系统随机响应进行建模,在此基础上提出了基于子空间动态模式分解的机电振荡参数辨识方法。SDMD辨识算法用于非线性随机动力系统的Koopman分析,利用截断的奇异值分解实现动态低秩近似,使系统维数大大降低,同时该算法可以有效地克服动态模式分解方法可能导致辨识结果产生偏差以及模态混合等问题。基于IEEE4机2区系统和IEEE16机5区系统进行仿真,并将该方法辨识结果与其他方法辨识结果进行对比和分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于双变量经验模态分解和最小二乘支持向量机的风电功率区间预测

准确的功率预测是应对大规模风电并网问题的重要方法,但目前风电功率预测精度仍存在较大误差。为了更精确地对风电功率进行超短期预测,提出一种基于双变量经验模态分解技术和最小二乘支持向量机的组合区间预测方法。首先,通过比例系数法构造复值区间,解决了区间构造的难题;其次,利用双变量经验模态分解和样本熵分别将上、下限结果分解重构,凸显了数据的特征信息;再次,针对各特征分量分别建立基于深度信念网络和最小二乘支持向量机的组合预测模型进行预测;最后,将各分量的预测结果组合得到一定置信率下的预测区间。实际算例表明,与现有的区间预测方法比,所提区间预测方法有效提高了区间覆盖率,达到了更准确的预测精度。     

含海水淡化负荷的可再生能源消纳技术研究综述

海水淡化作为一种可控、可时移负荷,具有一定的灵活调节能力,能够有效适应可再生能源发电的间歇性。海水淡化负荷消纳可再生能源的过剩发电量,在满足淡水供应的同时,提升电网接纳可再生能源的能力,对于电网“削峰填谷”提供良好的支撑作用。首先综述了海水淡化技术的发展现状,并对反渗透海水淡化技术的原理、能耗情况、运行成本进行分析。然后,将可再生能源与反渗透海水淡化技术结合的应用情况进行研讨。最后,阐述了海水淡化配合电网发展的必要性,并且针对具体实施机制给出建议。     

“源-储-荷”多运行域协调控制提升清洁能源消纳能力策略

清洁能源发电具有随机性和波动性,为保证电网安全稳定运行,必须提高电网的灵活调节能力,从而提高清洁能源的消纳能力。文中通过研究电网调峰裕度、多源调节极限与弃风、限核、弃光之间的关系,以减少电网弃风、弃光电量为目标,提出一种电网多源多运行域协调调度策略,将电池储能和电储热控制纳入AGC控制系统中,针对电网不同运行时段,采用不同控制策略,最大化提高电网灵活调节能力。通过3个典型运行日的实际数据,给出了不同控制域的电网调峰具体措施,验证了电储热和电池储能对提升清洁能源消纳的作用。此外,多源多运行域协调控制策略在电网连续5年的实际运行结果表明,辽宁电网的弃风率得到持续下降,从2016年的13%下降至如今连续3年年弃风率不足1%,所提控制策略对电网提升消纳清洁能源的能力效果显著。