基于MATLAB的双馈风电机组控制器的建模和仿真

以双馈风力发电机组的控制器为研究对象,分析了发电机速度控制环节和无功控制环节的原理,在matlab/simulink中建立了相应的仿真模型,并对无功控制环节进行了详细的仿真,分析了无功功率变化时对网侧逆变器和发电机定子转子电流的影响,结果表明,在无功功率调节的过程中网侧变流器的电流的幅值和相位变化很小,当发出容性无功增加时,网侧电压会下降,定子侧电流会上升,其相位会变大,网侧变流器的电流变化不大。     

基于风险的风电并网可容许性评估

随着日益增长的大规模风电并网,其波动性和随机性已对电力系统安全稳定运行产生了严重的影响。提出一种基于风险的风电功率可容许性评估方法,定量评估在既定经济调度策略下电力系统无风险消纳风电功率最大值。定义由风电波动性和随机性引起的运行风险作为其可容许性测度,建立风险最小化、边界最大化模型来刻画风电功率可容许区域,在此区域内风电功率任意值不会影响系统运行可行性。以改进鸡群算法对模型进行求解。算例分析验证了所提模型及算法的有效性。     

一种新型确定性风电功率预测模型及其概率性评估

现有风电功率预测多数为确定性预测,而由于风电功率具有随机性和波动性,确定性预测在不确定性条件下难以为系统调度决策提供有效信息,概率性预测能够提供预测的不确定性信息。提出一种基于小波变换和模糊自适应共振映射的新型确定性预测方法,利用数值天气预报及风电功率历史数据进行确定性预测。同时基于分位数回归分析,并以置信度、锐度、技术评分为指标,对确定性预测结果进行概率性评估。以某风电场为例,给出了确定性预测值及概率性评估,验证了所提方法的有效性。     

BP神经网络改进IEC-60599在电力变压器故障诊断中的应用

由于电力变压器是电力系统中重要的故障原因、故障现象和故障机理间存在着随机性和模糊性等不确定因素,故障特征量和故障征兆间没有明确的一一对应关系,这就给故障诊断增加了困难。BP神经网络诊断变压器故障已经越来越受到重视,可常规的BP算法对大样本数据进行训练时,大多存在收敛速度慢、甚至有时不收敛的缺点,因此提出了改进BP算法从而加快了训练速度和增加了诊断的可靠性。对文献[2]中提出的改进的新导则IEC-60599三比值诊断方法在进行中、低温过热故障时进行修正。     

计及风力发电风险的电力系统多目标动态优化调度

为解决风电的随机性给电力系统调度带来的问题,引入负荷预测误差和风速的概率分布函数来建立负荷及风电功率的随机性模型。基于对负荷及风电功率随机性模型的深入分析,对风电接入将导致系统维持稳定运行的成本增加风险加以考虑。并在约束条件中引入失负荷及风电浪费风险指标,构建计及风力发电风险的电力系统多目标优化调度模型,以实现系统总污染排放量最少和运行成本最低的综合优化目标。采用一种新颖的蝙蝠算法对模型进行求解,并对蝙蝠算法的不足之处进行了改进,有效地解决了该算法迭代后期收敛慢、易陷入局部极值等问题。以含大规模风电并网电力系统为例进行环境经济调度仿真,验证了所提模型及算法的有效性,并进一步分析了相关参数对含风电并网电力系统优化调度的影响。     

采用混合智能算法的含风电电力系统多目标优化调度

为了增强含风电电力系统的安全性和稳定性,提出一种计及运行风险及备用成本的含风电电力系统环境经济调度新模型。在目标函数中加入了系统运行风险指标和正、负旋转备用成本;增加了系统可靠性约束条件,确保了较低的系统运行风险,并同时获取正、负旋转备用量。采用一种新型高效的场景生成技术来描述风电功率的随机性。基于花授粉算法及差分进化算法提出一种具有时变模糊选择机制的多目标优化算法。将所提模型及求解方法在具有一个并网风电场的4机组系统中进行仿真。分析了各参数变化对系统运行的影响,并与其他两种启发式智能算法进行比较,验证了所提模型及算法的可行性和有效性。