风电场参与电网调频的多机协同控制策略

【目的】考虑风电场中不同风况下风电机组参与一次调频能力的差异,在下垂控制和惯量控制策略的基础上,对机组的调频能力评估方法进行优化。【方法】提出了一种改进的多机组调频参考功率协同控制策略。【结果】引入多机组协同控制方法能够有效改善机组之间调频参考功率的分配,从而有效调节各机组参与系统一次调频的程度。在惯量控制和下垂控制的基础上引入改进的协同控制策略,依据机组在实际风况下运行的状态,评估机组能够有效参与一次调频的参考功率。引入调频能力系数能够实现调频功率参考值在各机组之间按能分配。【结论】协同控制策略能够有效保护风电机组转速,同时能够有效改善电网频率响应。

考虑储能充放电均衡度的风储联合调频控制策略

针对储能分组调频的充放电不均衡问题,提出一种考虑储能均衡度的风储联合一次调频控制策略。基于充放电任务分组执行的储能调频原理,建立了最佳放电深度下的储能分组调频充放电数学模型。为改善储能充放电不均衡问题,以储能均衡度构建2组储能的充放电综合下垂控制系数,并设计风储协同控制策略,在储能均衡度偏差较大时通过风机转子动能调频弥补储能功率不足,提升一次调频效果。最后以频率差偏移量及储能均衡度偏移量等作为评价指标进行仿真分析,结果表明所提风储联合调频控制策略有效改善了储能均衡度,降低了其对储能使用寿命的损害程度,同时提升了调频效果。

CBL教学法联合微信平台在临床免疫学检验实习教学中的应用研究

目的探讨案例教学法(case-based learning,CBL)联合微信平台在临床免疫学检验实习带教中的应用效果。方法选取2020年7月—2022年6月在广西医科大学第一附属医院检验科实习的103名四年制医学检验技术专业本科实习生作为研究对象,根据临床免疫学检验实习带教模式的不同分为对照组(n=52)和试验组(n=51)。对照组采用传统教学模式,试验组采用CBL教学法联合微信平台。实习结束后,采用出科考核成绩和教学满意度调查评价2组实习生教学效果。结果出科考核成绩显示,试验组专业基础知识成绩、临床案例分析成绩和临床操作技能成绩均优于对照组[(44.67±2.12)分vs.(43.13±1.84)分、(39.35±2.61)分vs.(35.04±2.02)分、(43.69±2.24)分vs.(40.46±2.16)分],差异均有统计学意义(P<0.001)。问卷调查结果显示,试验组在授课内容、带教形式、知识点掌握、提高临床思维能力方面的满意度总评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论CBL教学法联合微信平台在临床免疫学检验实习教学中应用效果显著,有助于学生更好地掌握知识点和培养临床思维,并获得了较高的教学评价。

基于PPO算法的CIES低碳优化调度方法

阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法求解CIES低碳优化调度问题。该方法基于低碳优化调度模型搭建强化学习交互环境,利用设备状态参数及运行参数定义智能体的状态、动作空间及奖励函数,再通过离线训练获取可生成最优策略的智能体。算例分析结果表明,采用PPO算法得到的CIES低碳优化调度方法能够充分发挥阶梯式碳交易机制减少碳排放量和提高能源利用率方面的优势。

考虑储能荷电状态的风储联合调频控制策略

储能配合风电参与调频可以改善一次调频效果,但储能荷电状态(state of charge,SOC)接近上下限值时会出现储能功率不足,此时储能SOC保护与调频效果很难兼顾。综合考虑风速和负荷随机变化的复杂工况下的调频需求,提出一种考虑储能SOC的风储联合调频控制策略,在SOC处于标准值附近时储能以最大下垂系数充放电,在储能SOC偏高或偏低时采用考虑SOC自适应的充放电控制策略保护SOC,同时风电机组通过变下垂控制弥补储能出力不足,以此改善调频效果。最后,通过MATLAB/Simulink仿真及风−储联合调频实验平台进行验证。实验结果表明,相比一次调频和SOC自适应调频方法,本文所提策略的频率偏移度及SOC偏移度均有明显降低,所提控制策略兼顾了调频效果及SOC保护。

基于多目标优化的风储一次调频控制策略

风储联合参与电网一次调频能够较好地利用风电和储能的优势进行调频控制,逐渐成为一种新的趋势。为了使风储在协同控制中发挥更好的作用,兼顾风能捕获效率、频率控制效果和储能循环使用寿命等重要因素,提出一种基于多目标优化的风储一次调频控制策略。通过构建风储参与一次调频的多目标优化数学模型,采用多目标粒子群算法求解最优参数组合。文章通过仿真对比所提控制策略与传统控制策略的风能捕获效率和调频效果,验证了所提控制策略的有效性和优越性。

基于改进Pair-Copula方法的多风电场风速时空相关性建模

传统Pair-Copula方法采用藤结构表示风电场风速之间的相依结构,能充分计及风电场风速之间的空间相关性,但缺乏风速时间尺度上相关性的考虑。针对此问题,文章提出了一种基于改进Pair-Copula的风速建模方法。该方法首先将藤结构中风电场风速的Copula联合分布函数样本点所包含的自相关信息转移至抽样模拟的随机数中,以此体现风电场风速数据在时间序列上的波动规律性。然后,采用分布更均匀的Sobol序列随机数代替普通随机数进行抽样,以提高风速概率特性模拟的准确性。最后,以位于美国东部的多个相邻风电场实测风速数据为例进行算例分析,算例结果验证了所提风电场风速建模方法的有效性。

习近平新时代奋斗观融入高职思政课的问题与对策研究

党的十八大以来,习近平总书记多次强调新时代青年该如何奋斗等一系列重大问题,形成了独具特色的新时代奋斗观,蕴含着丰富的思想内涵,即奋斗幸福观、奋斗价值观、奋斗实践观、奋斗本领观。针对习近平新时代奋斗观融入高职思政课存在的问题,通过切实提升高职学生艰苦奋斗知行力、充分发挥高职思政课堂主渠道作用、激发思政课教师教育教学方法创新、健全完善习近平新时代奋斗观教学评价体系等举措,有效实现习近平新时代奋斗观高效融入高职思政课。

一种引入停止机制的改进爬山算法

针对爬山法(hill-climbing searching,HCS)在最大功率点(maximum power point,MPP)处存在的转速振荡和风速变化导致搜索方向误判的问题,提出1种具有扰动停止机制的改进爬山算法。该算法不仅继承了变步长爬山法快速搜索至MPP附近的优点,还具有MPP检测和停止机制。在风机跟踪至MPP附近时,该机制不仅可以有效降低转速振荡对风机系统机械部件的磨损,而且克服了算法停止机制生效后风速再次变化时对搜索方向判断的干扰,从而进一步提高了风能捕获效率。在简化风电系统模型的基础上,仿真结果验证了该算法的有效性和优越性。

风电机组最大功率点跟踪控制的影响因素分析

将影响风电机组最大功率点跟踪(MPPT)控制的因素划分为风力机的动态性能和最大功率点的跟踪要求两大方面。以此为指导,围绕风速条件和风力机结构提取出多个具体的影响因素,包括平均风速、湍流强度、空气密度、风力机的转动惯量、叶片尺寸和最佳叶尖速比。通过仿真分析这些具体因素与现有两种功率曲线改进方法中的设定参数的量化关系,探讨它们对MPPT控制的影响与作用机理。研究结果表明,风速环境和风力机结构参数的变化都会改变风电机组的MPPT效果。因此,在设计与应用MPPT控制时,需要全面考虑上述因素的影响,并相应调整控制器参数。文中工作将为MPPT控制的优化设计奠定基础。

基于灰色关联度的风机MPPT控制影响因素分析

鉴于现有研究未明确指出诸多因素对风机最大功率点跟踪控制性能的影响程度及其主导因素,基于灰色关联度理论定量评估了多种相关因素对最大功率点跟踪控制性能的影响程度。以多种影响因素作为子序列,包括空气密度、风速湍流强度、平均风速、风力机转动惯量、半径和最佳叶尖速比,将评估最大功率点跟踪控制性能的平均风能利用率作为主序列,通过灰色关联度分析获取这些因素对平均风能利用率的影响程度。研究结果表明,湍流强度和转动惯量是影响风机最大功率点跟踪控制性能的主导因素,应在风力机结构设计和最大功率点跟踪控制系统优化时重点考虑。

考虑电池运行状态的风电场储能容量优化配置

在电池分组控制平滑风电功率的场景下,针对储能运行中的不平衡状态提出一种考虑电池运行状态的储能容量配置方法。基于反映不平衡状态的衰减指标构建容量配置优化目标,同时兼顾储能寿命、综合成本等影响容量配置的重要因素,构建储能容量配置的多目标优化模型,包括目标函数、约束条件等,并采用粒子群优化算法对该模型进行求解。通过对比现有储能配置方法,验证了所述方法在优化储能成本、使用寿命、电池不平衡状态等方面的有效性和优越性,并利用风-储实验平台进一步验证了该方法应用于实际系统的合理性及优势。

基于动态一致性算法的微电网无功功率分布式二级控制策略

微电网在孤岛模式运行时,由于线路存在阻抗效应,传统下垂控制无法精准分配输出的无功功率,而且通讯网络复杂,容易造成系统崩溃。文章提出了一种基于动态一致性算法的无功功率分布式二级控制策略,通过设计二级控制规律,将下垂控制和分布式二级控制相结合,在本地下垂控制器中,引入比例-积分控制器,对下垂特性曲线的参考电压进行自适应调节,实现了无功功率与线路阻抗和下垂系数的解耦;通过动态一致性算法实现分布式控制,构建稀疏的通信网络,由本地控制器进行自身决策。仿真分析及结果验证,当负荷突变和通信故障时,与离散平均一致性的分布式控制策略相比,文章所提策略有较好的动态性能。

大功率高扭矩全回转螺旋伞齿轮研制

文章详细阐述了7 MW全回转螺旋伞齿轮研制及性能试验关键技术研究。主要包括大功率高扭矩螺旋伞齿轮设计研究、大功率高扭矩螺旋伞齿轮性能试验研究。核心为参照美国齿轮制造商协会(AGMA)等颁布的标准进行齿轮宏观参数优化,利用MASTA等软件进行传递误差、承载接触分析(LTCA)等计算,设计开发螺旋伞齿轮试验箱模拟真实运行环境,建立箱体有限元模型,同时进行箱体模态有限元分析,得到箱体约束模态频率及其对应的固有振型,正常运行工况下不会出现传动轴转频或齿轮副的啮合频率与固有频率合拍的现象,后续将进一步试验验证设计的合理性。

考虑充放电不平衡的风电功率平滑电池分组控制

平滑风电场输出功率能够有效减小风电场并网对电力系统的影响.为改善电池分组控制实现风电功率平滑过程中的电池组充放电能量不平衡问题,本文基于充放电不平衡度和寿命衰减指标,分析得出了电池分组控制充放电不平衡状态与电池寿命衰减之间的定量关系.在此基础上,针对充放电不平衡问题提出了一种考虑充放电不平衡的改进控制策略.根据低通滤波算法输出的并网目标功率控制电池组的出力,并依据电池组的不平衡度指标以及荷电状态实时修正滤波时间常数,以维持电池组的平衡状态.最后,通过MATLAB/Simulink仿真和风–储实验平台,验证了所提控制策略在风电功率平滑方面的有效性,并且在改善电池组的不平衡度、充放电深度以及提高电池的使用寿命上具备明显优势.

基于双电池不平衡状态优化的风功率平滑控制

在双电池平滑风功率过程中,改善双电池充放电不平衡状态可以提高充放电深度,减少充放电状态切换次数。文章分析了双电池风功率平滑系统的充放电不平衡状态及其产生的原因,提出了一种改进控制策略,该策略可根据双电池荷电状态调整风功率平抑目标功率,以此改善双电池不平衡状态。基于Matlab/Simulink分析了风速湍流强度以及风功率预测误差对双电池不平衡状态的影响,同时验证了改进控制策略的有效性和优越性。研究结果表明,相较于传统控制策略,文中的改进控制策略在不同湍流风速以及存在风功率预测误差时,仍能优化双电池充放电不平衡状态,保持良好的充放电深度。

光伏发电MPPT失效现象分析

为充分发挥光伏电池的效能,光伏发电系统需采用最大功率点跟踪控制,其中扰动观察法因其简单有效而得到广泛应用。针对扰动观察法搜索方向出错而导致算法失效的现象进行了理论和仿真研究。基于光伏电池小信号模型、解耦环境因素变化和人为扰动电压产生的输出功率增量,通过分析2种功率增量对扰动观察法搜索方向的作用,获得搜索方向出错的机理。进一步分析了光照强度变化的速率、持续时长对算法搜索方向错误次数、错误概率以及光伏发电系统能量损失的影响。研究结果表明,环境因素变化导致的光伏电池输出功率增量与人为扰动电压带来的功率增量相反,且前者占主导地位,是算法搜索方向出错的根本原因。经统计,这种失效现象导致的最大能量损失可达6.47%,搜索方向最大错误概率可达100%。此研究对于进一步改进扰动观察法具有良好的指导意义。

基于多Agent系统的电力系统无功优化控制

多Agent技术是分布式人工智能的一个分支,具有很好的自适应性,能使逻辑上或物理上分散的系统并行、协调地求解问题。这种特性能够很好地解决电力系统无功优化的低效和数据冗余问题。利用Agent及多Agent系统的基本特性和功能,结合电力系统的特点,设计了一种基于MAS的分层分布式无功优化控制系统和基于该系统的分布式无功优化模型。用该模型结合线性规划法对一个4节点电力系统进行了仿真。将仿真结果与传统的全局优化结果进行比较,验证了该模型的有效性,也突显了该模型在优化速度和规模上的优越性。

风储联合系统中双电池SOC波动越限优化研究

文中分析了风储联合系统风功率平滑应用场景中双电池系统荷电状态(State of Charge,SOC)波动越限问题,并提出一种改进控制策略。该策略通过风功率预测实现SOC波动越限预测,进而合理设置双电池系统充放电状态切换时刻,有效避免SOC波动越限,维持储能系统良好的充放电深度。基于两种湍流风速的仿真结果验证了此改进控制策略的有效性和优越性。

限定寻优区间的风力机最大功率点跟踪控制

自适应转矩控制是为改善风力机跟踪性能而提出的一种最大功率点跟踪控制方法,但是由于受到风速变化的干扰,导致该方法难以搜索至最佳增益系数。文章针对该问题提出一种改进自适应转矩控制方法。该方法通过分析自适应转矩控制的最佳增益系数与风速条件的关系,并据此设置增益系数的寻优区间,以剔除偏离最佳值较大的异常值。研究结果表明,与自适应转矩控制、传统功率曲线法和减小转矩增益控制相比,新方法能有效改善上述问题,并显著提高风能捕获效率。