含风光出力随机性的独立微电网二次频率控制

针对风、光发电随机性的问题,提出一种考虑新能源减载参与二次调频的模型预测控制方法。建立包含随机功率扰动的扩展状态矩阵,采用卡尔曼滤波估算随机未知扰动;依据风、光最大可用功率,建立实时变约束,避免机组功率越限;设置合理的权重系数,优先风、光发电出力参与二次调频;通过求解变约束二次规划问题,获得各个机组的优化调频功率。最后,建立含多个光伏、风电的微电网模型,在不同场景下与常规二次调频方法进行对比仿真。仿真结果表明,所提方法能提高系统频率恢复速度,减小系统频率波动,尤其在风、光发电剧烈波动场景下。

基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法

针对传统比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制和模型论控制方法难以应对新型电力系统背景下微电网面临的运行场景复杂多变的问题,提出了基于模糊神经网络的微电网荷储协调智能控制方法。首先确定了微电网模糊控制输入及输出变量,以平抑净负荷波动及减少储能充放电频次为目的,将微电网控制经验总结成模糊规则表,采用神经网络深度学习算法修正模糊控制模型的隶属度函数中心、宽度和输出权重来提高模型的自适应能力,从而制定了可调控负荷和储能的功率控制系数;进而针对模糊神经网络控制输出的负荷调控需求量在各可调控负荷间分配的问题,提出了基于灵活性供给指标排序的负荷调控优先级选择方法,最终完成了微电网系统储能单元和可调控负荷控制策略的制定。某典型微电网系统算例仿真结果表明,所提方法制定的各可调控负荷与储能控制策略能在避免储能频繁和过度充放电的同时,在并网状态下有效减弱并网功率对上级电网造成的随机扰动,在孤岛状态下能够有效平抑系统功率波动,提升系统运行稳定性。

考虑次生故障差异化影响下韧性主动提升的输电系统网架重构策略

近年来,我国能源电力加速转型,极端自然灾害频发,国际形势不稳定,使得常规安全风险与非常规安全风险交织,大停电风险有增加的趋势。稳健可靠的网架重构方案对防止恢复中再次发生系统崩溃具有重要意义,针对当前研究中未有效计及恢复中次生故障的不足,该文提出一种考虑次生故障差异化影响下系统韧性主动提升的网架重构策略。首先,讨论在网架重构恢复方案中考虑次生故障影响的必要性;然后,基于分割多目标风险分析方法提出一种系统韧性指标,旨在差异化处理次生故障并突出高风险故障对恢复过程的影响;进一步建立考虑韧性主动提升的网架重构全局优化模型,以增强系统对高风险故障的抵御能力。为提高模型的求解效率,提出一种基于窗口滚动机制的求解策略,可给出兼顾快速性与稳健性的网架重构方案。最后,采用新英格兰10机39节点系统和IEEE 118节点系统验证所提出方法的有效性。

考虑状态受限和一致性的微电网二次控制

为解决交流微电网下垂控制产生的偏差问题,本文采用二次控制对分布式电源输出电压和频率进行调节.将微电网看成分布式多智能体系统,智能体间通过稀疏网络进行通信,运用多智能体一致性协议,本文提出一种基于障碍Lyapunov函数和自适应模糊系统的二次电压和频率控制器.采用障碍Lyapunov函数设计控制器,不但能保持系统的稳定性,还可使输出的电压和频率限制在预设的范围内.采用自适应模糊系统可对系统中的一些参变量的变化进行估计,提高了控制器的鲁棒性.本文给出了严格的稳定性证明.通过对负载变化,以及拓扑结构改变等的仿真测试,验证了所提方案的有效性.

含新能源和电动汽车充电站并网的主动配电网无功优化模型

针对新能源和电动汽车充电站规模化并网引起的无功优化问题,首先建立以主动配电网运行成本和电压偏差最小,系统稳定性最优的多目标无功优化模型。其次,基于PV曲线上、下半支解的接近程度,提出一种新的静态电压稳定性指标,以改善系统电压稳定性。最后,采用具有交叉反馈机制的混合优化算法对模型进行求解,并提出一种基于Tent混沌映射和自适应变异算子的改进飞蛾扑火算法提高求解效率。仿真结果表明,所提模型在降低系统运行成本,减少电压波动的同时,还能提高系统稳定性,且该混合优化算法能够快速、准确地求解混合整数的非凸、非线性优化模型。

高比例分布式可再生能源交直流混合配电网运行调控:科学问题与技术框架

随着分布式可再生能源发电与中低压直流组网技术的快速发展,未来配电网必然向复杂的交直流混合形态演进,其运行调控技术面临许多新的挑战。在高比例分布式可再生能源交直流混合配电网(HR-HDN)运行调控技术发展需求分析的基础上,提炼出HR-HDN运行调控技术的3个科学问题,并以多类型可控设备协同、源-网-荷-储高度互动化和市场化需求为研究主线,从稳定控制、故障主动防御与恢复、电力市场机制辅助调控以及“平台+数据”数字化集成调控4个方面,提出了HR-HDN的运行调控技术框架。最后,对HR-HDN运行调控关键技术的未来发展进行了展望。

基于融合专家知识DDPG的孤岛微电网频率调节策略

随着风、光等间歇性新能源接入到孤岛微电网,传统控制方法在进行频率调节时难以有效协同源-荷-储等多种资源以应对源-荷的随机性波动所导致的频率偏差问题。为此,提出了一种融合专家知识与深度确定性策略梯度(DDPG)的孤岛微电网频率调节算法,通过专家知识的经验规则引导各调控设备与环境高效交互,提升多资源协同频率调节的性能。仿真结果表明所提调频策略能够充分挖掘微网内多种资源的调频潜力,并有效提升调频性能。

交流微电网谐波功率分布式共享控制策略

交流母线电压的电能质量是微电网分布式控制的关键问题之一,该文将含逆变器接口的分布式发电机连接到微电网母线上,重点研究了含非线性负荷的微电网谐波功率共享问题。为了解决非线性负荷引起的电压畸变,设计了谐波下垂控制器和模型预测电压控制器,替代传统的电压电流双闭环控制。在此基础上,提出了一种基于有限集模型预测控制的分布式协同一致协议,使每个分布式发电单元的谐波功率在公共耦合点均匀分布。该方法可以提高微电网系统的可靠性和灵活性,防止电网扰动和馈线阻抗失配,使谐波功率在分布式发电机组之间精确地按比例分配。仿真结果表明,该控制策略在实现谐波功率共享和改善公共耦合点电压谐波失真方面具有良好的效果。

海岛直流微电网多可控负荷的协同电压控制

为挖掘直流微电网多负荷调压能力,提出一种可实现多种可控负荷参与母线电压调节的控制策略。研究海水制氢和海水淡化2种可控负荷特性,基于协同控制理论分别设计电解槽和高压泵负荷控制器的宏变量;推导电解槽和高压泵主动参与母线电压响应的协同控制规律,将电解槽功率、高压泵转速与母线电压相联系,使得可控负荷在系统扰动时能够对母线电压波动进行响应,配合超级电容实现母线电压控制;建立所提策略的直流微电网小信号模型,以分析系统稳定性。以独立直流微电网为例进行仿真,结果表明,采用所提策略可使可控负荷快速响应母线电压变化,有助于改善系统动态特性,减少系统扰动后的母线电压波动,提高微电网稳定性。

低压直流微电网新型主动限流器及控制策略

低压直流微电网中直流母线发生短路故障后,现有的被动式保护措施难以有效保护电力电子装置,并且当计及直流线路电感与变流器直流母线侧电容时,常规主动限流器会出现限流电感电流振荡的特性。详细分析了该电流振荡特性产生的机理,探究了系统参数变化对限流电感电流振荡峰值的影响。并提出了一种新型主动限流器拓扑结构及控制策略,该拓扑结构通过增加能量耗散支路,在限流器直流母线侧电容电压产生负压时导通,以此耗散能量,解决了电感电流振荡的问题。通过仿真与实验,验证了所提新型主动限流器对电感电流振荡特性抑制的有效性,且在不同工况下具有良好的鲁棒性。

计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略

为解决工况预测误差较大时,日前无功优化调度方案优化效果不佳的问题,提出了计及工况预测误差的主动配电网日前无功优化调度策略。首先,使用轻量级梯度提升机算法建立日前工况功率预测模型;其次,考虑大规模高比例分布式电源接入主动配电网,以调度时段内所有时间断面的多目标加权累加和为目标函数建立日前无功优化调度模型;最后,设计了一种变寻优粒子空间的改进引力搜索算法对日前无功优化调度模型进行求解,该算法根据历史工况预测误差评价指标调整寻优粒子空间各维度的上下限矩阵,从而抑制了当无功区域内工况预测误差较大时可控设备调度异常的缺陷。最后采用拓展的IEEE 33节点系统算例进行有效性验证。

配电网多目标优化重构模型及多目标烟花求解算法研究

针对配电网优化重构问题,以最小化有功网损、最小化电压偏移度以及最小化负荷平衡度作为目标函数建立配电网多目标优化重构模型。提出一种多策略混合的改进烟花算法(Improved fireworks algorithm,IMFWA)进行求解。算法采用不重复环路编码,压缩解空间,提高搜索效率;采用Sobol序列生成初始种群,增强种群的多样性和遍历性;利用优化烟花和随机烟花进行位移操作,保持种群多样性;采用高斯与柯西的混合变异方式,提高寻优效率;利用Pareto支配关系以及适应度与拥挤度函数组成的综合指标对最优解集进行排列选取,提高收敛速度。对IEEE-33节点系统进行仿真试验,验证了所提出的方法是有效和可行的,试验结果表明优化重构方案能够有效改善配电网的运行指标,并根据不同实际情况为电网人员提供重构方案。

基于改进FWA的配电网优化重构方法研究

针对配电网重构问题,以降低网络损耗、提高节点电压为目标,建立了配电网重构模型,提出了一种解决配电网重构问题的改进烟花算法(firework algorithm,FWA)。算法使用环路编码压缩解空间,提高求解效率。基于核心烟花给出了火花爆炸幅度的计算方法,采用高斯和均匀分布均值混合的变异方式以及精英选择策略,提高解的多样性、搜索效率和收敛速度。为了验证所提算法的适用性和正确性,在IEEE33和IEEE69节点系统上进行了算法测试,结果表明,重构后的网络损耗明显降低,节点电压得到提高,所提算法具有较好的鲁棒性。将所提算法与其他算法进行比较,结果表明,所提算法在降低网络损耗、提高节点电压、求解效率等方面均优于其他算法。

供配电技术课程思政项目化重构

为了实现职业教育高素质高技能的人才培养目标,阐述了供配电技术课程思政项目化教学内容的重构:一方面,将学科导向的教学内容重构,设计出以产业需求为导向的、融入电力行业现行国标规范的项目化知识结构,实现“技”的培养;另一方面,在项目化教学内容中,深入挖掘并有机融入思政元素,实现“德”的培养。供配电技术课程思政项目化,实现了在职业教育教学过程中传授知识技能、孕育意识形态,凸显了职院校“德技并修”的人才培养目标。

基于改进深度残差网络的柔性直流配电线路故障辨识

针对现有深度学习方法在柔性直流输电系统故障辨识方面存在抗噪性和历史样本较少时性能不足的问题,提出一种基于改进深度残差网络(ResNet)的柔性直流输电线路故障辨识方法。首先,对残差单元进行改进,将注意力机制和正则化方法融入残差单元,并从宽度和深度2方面对模型进行优化完善。然后,对故障电气量进行特征筛选,在交叉验证中执行递归特征消除(RFE),依据特征属性定义关键特征。最后,在PSCAD仿真平台上搭建张北-北京四端±500 kV柔性直流电网仿真模型,通过仿真验证了所提方法在抗噪声干扰和小样本数据情况下故障辨识的有效性。

含分布式电源选址定容的配电网重构双层规划

针对大量分布式电源接入配电网带来的诸多不利影响,文中提出一种综合考虑分布式电源选址定容和配电网重构的双层规划模型.上层以DG投资的年综合成本最小,进行分布式电源的选址定容,下层以有功网损最低,进行配电网重构.同时,引入黑寡妇算法对模型进行求解.首先,采用二维混沌映射进行种群初始化,以增加种群的多样性;其次,引入自适应变化的生殖率和兄弟姐妹相食率,以减少后期算法收敛的时间;最后,引入变异算子,增加种群突变的概率,以帮助算法跳出局部最优并寻求全局最优解.通过仿真验证,文中所提出双层规划模型能显著降低网损,提高电压质量;而改进后的黑寡妇算法在收敛速度和精度方面都表现出更优异的性能.

考虑充电桩限制的电动汽车充电负荷预测

针对大规模电动汽车接入配电网,提出一种考虑充电桩限制的电动汽车充电负荷预测方法。首先从单辆电动汽车入手,分析恒流-恒压充电方式下的锂电池充电特性,并进行简化,给出单辆电动汽车的充电模型;再从整体研究用户行为,运用蒙特卡洛模拟法,给出电动汽车起始充电时间和充电时长的随机分布;最后提出居民小区电动汽车充电负荷曲线预测的建模方法。该建模方法可为未来电动汽车充电负荷预测提供借鉴和参考,指导区域配电网建设与发展。

10kV杆塔基础在复杂沙质土层的施工技术研究

随着10 kV配电网网架地不断向农村地区发展,农村配电网升级改造也迎来更高的可靠性和安全性,文章以某110 kV变电站10 kV某线路改造工程为例,重点阐述10 kV配网杆塔基础施工,遇到复杂的沙质地质且无法变更杆塔位置时,所进行的施工技术优化改进。

基于神经网络的电力通信网故障量化计算方法

当前的电力通信网在故障诊断方面只能进行定性的故障诊断与分析,无法实现复杂通信环境下定量的故障诊断与分析,因此将神经网络方法应用于电力通信网的故障诊断中,以实现定量的故障诊断与分析。首先,确定电力通信网故障信息量化计算指标,构建电力通信网的故障危害性评价体系,并引入专家评估系统;通过专家评估系统处理电力通信网上的故障信息;引入神经网络方法,对电力通信网中的权重参数进行训练,构建基于神经网络的电力通信网故障定量分析模型,实现对故障的量化分析与处理。通过算例测试表明,所提方法能有效计算出电力通信网故障等级信息及定量报警值,与传统方法相比更先进,可进行大规模推广应用。

基于可进化模型预测控制的含电动汽车多微电网智能发电控制策略

多微电网中的环境状态、控制资源及偶然事件均具有强不确定性,而电动汽车在参与电网削峰填谷的同时也给发电控制带来了挑战。为此,该文提出一种基于可进化模型预测控制(LBMPC)的含电动汽车多微电网发电控制策略。首先,基于控制器交互的多微电网互联结构,考虑了发电机端电压调节和负荷频率控制(LFC)之间的耦合关系,建立含电动汽车多微电网的发电控制模型;然后,设计了一种基于多智能体的控制器参数自适应算法:频率控制器以实时频偏和EV站输出功率边界为状态集,以模型预测控制(MPC)控制器的可调参数矩阵Q_(x)作为动作集,以频率偏差为奖励函数指标,电压控制器同理,从而实现MPC与PI控制器权重参数的自适应调整;最后,仿真结果表明,自动调压(AVR)回路增加了有功功率干扰,对LFC控制器提出了更高的要求,与传统控制和MPC算法相比,应用于控制器互联结构的可进化模型预测控制器能够在子微电网之间进行信息交换,并且根据环境状态实时更新控制器参数,显著提高了多微电网频率控制过程的鲁棒性和快速性。同时,与纯深度确定性策略梯度(DDPG)控制器相比,该文提出的双层控制结构在机器学习智能体出现故障无法正常输出动作时,能更好地保证系统的安全稳定运行。