基于深度神经网络的DFIG低电压穿越技术研究

[目的]双馈风机(DFIG)的低电压穿越(LVRT)性能在一定程度上依赖于控制参数的优化,而目前对控制参数的优化基本都是离线模式,原因在于优化算法难以满足实时控制对计算速度的要求.[方法]基于深度神经网络(DNN)原理,提出基于"离线训练、在线计算"思路的低电压穿越实时优化控制方法.首先针对含DFIG电网在不同运行方式...     

加权多分位鲁棒ELM的短期负荷预测方法

为获取足够精确的短期负荷预测值作为电力系统规划和运行的依据,提出一种加权多分位鲁棒极限学习机ELM(extreme learning machine)的短期负荷预测方法。首先融合分位回归与鲁棒ELM形成多分位鲁棒ELM基本预测模型,然后通过选取不同的分位值来模拟所有的可能性预测场景,以此得到不同分位场景下的预测值。最后按照"误差大、权值小;误差小、权值大"的误差反馈加权原则对上述不同分位下的预测值进行加权求和,以此得到最终的预测结果。实例证明该混合模型预测方法适用性强,且能取得较高的预测精度。     

考虑用户差异性的售电公司需求响应电价模型

随着售电市场的放开,大量社会资本进入电力市场,售电公司数量急剧增加。在激烈的市场竞争下,如何保证自身收益的同时,提高用户的用电满意度,是售电公司亟待解决的问题。为此,构建了基于电力用户用电差异性的售电侧定价策略。首先,根据负荷曲线,分析不同用户用电行为的相似性和差异性,对用户进行细分;然后,为获得售电公司及其用户收益最大化的最优定价策略,构建定制化的分时电价模型;最后,通过电力用户的实际负荷数据,利用遗传算法和纵横交叉算法对模型进行求解,对比证明所提的电价决策模型的有效性。     

一种转子串联可变电阻与卸荷电路配合的低电压穿越方法

针对双馈感应发电机(DFIG)转子串联固定电阻在低电压穿越(LVRT)时,应对故障时的灵活性较低,且低穿效果过于依赖制动电阻的问题,文章提出了转子串联可变电阻与直流侧卸荷电路配合的改进方案。该方案根据转子故障电流的时域表达式对串联阻值进行整定并形成策略表。基于PSCAD/EMTDC仿真不同电压跌落情况下,改进方案的低电压穿越特性。结果表明,文章所提出的方案改善了风电机组的暂态稳定性,有效降低无功损耗,总体上低电压穿越效果较好。