交⁃直⁃交异步系统准同步控制下直流动态功频响应特性分析

经直流输电互联的异步系统通过对直流输电实施附加控制,可实现异步系统的准同步运行,达到实时共享异步系统调频资源的目的。但在准同步控制的工程实践中,不合理的控制结构或参数配置将导致系统出现非预期的功率波动。首先,根据直流准同步附加控制,构建准同步系统的动态功频响应分析模型;然后,基于该模型分析了直流控制参数对功率振荡的影响;进而,分析准同步控制导致的功率波动与传统功角振荡的异同;最后,以准同步实验过程中出现的功率波动为例进行分析验证,提出抑制直流功率波动的建议,并对准同步控制进行了讨论。

基于MMSE准则的MIMO多中继系统线性收发机设计

本文以放大转发MIMO多中继系统为研究对象,研究其联合线性收发机的优化设计问题,其基本思想是在中继的总发射功率约束下,最小化系统的均方误差(MSE).为降低系统复杂度,本文首先引入了乘积矩阵的奇异值分解,把收发机的设计简化为以奇异值向量和酉矩阵为优化变量的优化问题;接着利用变量替换并引入罚项,将简化后的问题转化成只有酉矩阵约束的优化问题.在此基础上,通过引入替换变量的欧氏梯度,设计了新的黎曼欧氏最陡下降算法,从而有效地处理酉矩阵约束.仿真结果表明,与传统的设计方法相比,本文提出的方案性能最优,最接近MSE下界.

基于稳态特征量输入的大电网主导失稳机组辨识

以稳态特征量为输入的数据驱动稳定评估模型在新型电力系统安全防御系统中有重要的应用前景,但需要在模型设计中解决节点数量庞大和网络结构复杂带来的关键特征聚焦难题,并提供失稳模式等更为丰富的评估信息。因此,设计了一套基于稳态信息输入实现大电网主导失稳机群预测的深度学习稳定评估模型。首先,提出了一种异构的图和节点特征的动态池化降维模型,可伴随特征聚合过程,按节点特征相似性动态归并节点,实现大规模电网拓扑、节点数量和特征的并行降维。然后,提出了一种单机扫描型主导失稳机组分类器模型,通过全局注意力聚合将全网机组的相对运动信息集成到每台发电机特征向量中,使主导失稳机组辨识模型在结构上可以应对发电机组数量变化,具有很好的泛化能力。最后,在实际大规模电网中进行模型验证,并可视化地分析了关键环节的作用效果和应用性能。

多分区异步互联电力系统频率稳定分析与控制研究综述

随着可再生能源装机的快速增长,以及电网由大同步电网向多分区异步互联电网的架构转变,使得分区电网逐步呈现“低惯量+调频资源匮乏”的特性,频率安全问题日益凸显。利用高压直流输电系统(high voltage direct current,HVDC)的快速功率控制能力可实现对异步互联分区电网之间调频资源的共享,抑制大频率扰动后的频率变化率及频率极值点,提升异步互联电网的频率稳定性。首先,介绍了国内外基于直流系统的调频控制方法以及直流参与调频后异步互联系统频率稳定分析的研究现状。然后,详细阐述了基于电网换相换流器和基于电压源型换流器两种类型HVDC频率控制方法的基本原理,以及HVDC参与频率支撑后异步互联系统的频率稳定分析方法。最后,对多分区异步互联系统频率稳定分析和直流调频控制目前存在的问题以及未来发展方向进行了总结和归纳。

多分区异步互联电网的直流频率限制器协调控制策略研究

大型同步电网异步分区运行是构建新型电力系统发展的重要探索方向,直流频率限制器(frequency limit control,FLC)在保障弱系统的频率稳定方面发挥着重要作用。在广东东西组团构网结构下,系统故障可能导致广东东西分片运行,出现多分区异步互联的网架形态,原有的仅送端弱系统配置单侧FLC的策略难以适应电网发展需要。针对弱送端、弱受端共存的特性,该文提出双侧FLC的数学模型,在不同场景下详细分析其控制特性。在此基础上,建立了一套面向多分区异步互联电网的FLC协调控制策略。通过广东东西异步运行后的典型方式和故障校核,验证了双侧FLC的功率支援效果以及所述协调控制策略的合理性。

图深度学习技术在智能暂态稳定评估中的应用及展望

数据驱动的暂态稳定评估模型是近年来的热点研究方向。深度学习技术具有高维输入空间的特征聚合能力,其引入能显著降低智能稳定评估模型设计中输入特征选择的主观性,并改善基于动态信息的评估模型预测精度。图深度学习(graph deep learning,GDL)框架进一步拓展了深度学习模型的拓扑学习能力,使其可以将状态特征与拓扑关系相结合,提升稳定评估模型的特征提取能力。论文分析了GDL应用于智能暂态稳定评估模型的设计框架,从图表示、图嵌入、全局聚合、训练方式4个方面探讨了暂态稳定评估应用中GDL的特征聚合性能提升方法。该文结合IEEE测试系统验证了GDL与传统深度学习模型的稳定评估性能差异以及多种性能提升方法的有效性。论文可为GDL在智能稳定评估领域的应用研究提供指导思路。

图深度学习技术在电力系统分析与决策领域的应用与展望

新型电力系统的高比例可再生能源、高比例电力电子设备特性给电力系统分析与决策带来巨大挑战。以深度学习(deep learning,DL)为代表的数据驱动技术擅长应对大规模高维非线性数据建模问题,在电力系统分析与决策的应用愈发受到业界的关注。作为近年来的热门分支之一,图深度学习(graph deep learning,GDL)将DL技术拓展到了不规则拓扑关联数据的处理,加快DL技术实用化的步伐。该文对电力系统分析与决策各领域的任务需求、DL应用现状做了简要归纳,结合GDL的发展脉络与前沿热点技术,全面总结GDL在电力系统分析与决策应用优势与不足,围绕通用性/迁移性、可靠性以及可解释性等方面探讨GDL框架的未来发展思路。

高比例水电系统AGC稳定性分析及控制策略优化

云南电网是一个典型的高比例水电大规模直流送出系统,运行中多次发生自动发电控制(automaticgeneration control,AGC)过程不稳定导致的频率振荡现象。结合云南电网实际,建立包含AGC控制环节的频率稳定性分段线性化分析模型,通过特征值分析方法研究云南电网运行方式变化对系统小干扰稳定性的影响,揭示在水电机组一次调频死区以内AGC系统超调是引起云南电网分钟级频率振荡的原因。提出高比例水电系统AGC频率偏差系数的整定方法,通过设置次紧急区区域控制偏差(area control error,ACE)反向抑制策略和紧急区恒定频率控制(flatfrequencycontrol,FFC)切换策略,兼顾小干扰下的稳定性以及大扰动下的速动性。研究成果已在云南电网实际运行中验证,云南电网频率合格率显著提高。

基于图注意力深度网络的电力系统暂态稳定评估

常规深度学习模型应用于电力系统暂态稳定评估时难以直观和充分地考虑电网拓扑结构对稳定性的影响。论文结合“图深度学习”思想,将图注意力网络(graph attention network,GAT)引入TSA建模,设计了多头注意力方案,采用加权交叉熵损失函数改善不均衡样本的训练效果,提出多图并行训练方案加速训练过程。结合算例分析了输入选择和采样点数对稳定评估效果的影响,应用可视化技术分析了图注意力网络的特征聚合效果。通过与多种深度学习模型下建立的TSA模型的性能对比,充分验证所提出模型的优越性。

基于改进边图卷积网络的电力系统小干扰稳定评估模型

小干扰稳定问题对电力系统安全稳定的影响日益突出。采用样本学习的思路建立从稳态运行信息到关键振荡模式的映射模型,为大电网振荡特性的快速预测和评估提供了新的技术路径。采用图卷积网络,并引入边卷积的设计来考虑输电通道潮流分布的影响,建立了小干扰稳定评估的边图卷积网络模型(edge graph convolutional networks for small-signal stability assessment,EGCN-SSA)。采用卷积增强技术改善网络退化现象,并建立多任务学习框架,同时预测多模式的振荡频率和阻尼比。在IEEE10机39节点上的算例和模型对比验证了所提出模型的性能以及对拓扑变化的适应能力。

基于异质边图注意力网络的电力系统振荡评估模型

新能源发电使电网潮流变化更加快速,跟踪潮流变化,在线预测电网关键振荡模式的阻尼比和机组参与因子对维护电网运行安全有重要意义。该文采用数据驱动的建模思路,设计了基于多任务学习和深度学习框架的电力系统小干扰稳定评估模型(small-signal stability assessment,SSA),可同时实现多振荡模式的阻尼比预测和机组参与因子预测任务。基于图注意力网络和异质图思想,设计了引入边信息的边图注意力机制和将节点和边分类处理的异质图处理方法,建立了能有效利用边信息的异质边图注意力网络模型(heterogeneous edge graph attention network,HEGAT)。以HEGAT的特征聚合为基础,通过多任务共享参数和基于联合误差函数的训练提高了特征提取能力。IEEE10机39节点算例的对比实验表明,HEGAT-SSA能快速准确的预测模式和模态变化,并具有对拓扑变化的良好适应能力。

面向稳控策略校核的并联图注意力网络稳定评估模型

考虑稳控策略的数据驱动稳定评估模型可以实现稳控策略的快速评估与校核,是值得探索的研究方向。应用中不仅要求稳定评估模型准确判断系统失稳与否,还需要获得主导失稳机群等信息,辅助稳控策略调整。论文提出了一种并联结构的图深度学习稳定评估模型。分别采用图点积注意力网络和时序卷积网络,有效提取故障期间和稳控动作前后的关键特征。设计了发电机分段稳定指标,并通过机组级稳定指标和机组稳定分类指标的多任务并行预测和相互校核,实现了高精度和细粒度的稳定评估。在IEEE10机39节点系统算例的对比分析验证了模型的有效性和准确性。

极端天气下爱尔兰新能源高渗透场景调度经验及启示

随着新能源渗透率逐年上升,风电与光伏出力的不确定性给系统带来的不良影响逐年增大。伴随着气候变化,极端天气频发将进一步提高新能源高渗透场景下的电力电量平衡难度,研究极端天气下的电力调度策略迫在眉睫。作为含高比例新能源的岛屿同步电网,爱尔兰同步网可以在极端天气中有效应对高风切机事件,以在超过70%非同步渗透率的新能源高渗透场景中安全运行,因此其极端天气应对策略有重要示范意义。首先比较了爱尔兰与广东电网极端天气运行场景,分析了二者极端天气运行场景的异同。接着总结剖析了爱尔兰在新能源高渗透场景中应对极端天气场景的调度方案,结合广东场景的特点从极端场景预警与应对策略、辅助服务产品和负荷侧管理三方面提出了爱尔兰新能源高渗透场景经验对极端天气下新型电力系统运行的启示。

调速器参数对水电主导系统稳定性影响及整定

水电主导调频的系统容易发生频率振荡现象,故在整定水轮机调速器PID参数时,往往以频率的小干扰稳定为目标进行优化。本文基于阻尼转矩法,分析了PID参数对频率振荡转矩和低频振荡转矩的影响,并通过四机二区系统进行了验证,研究结果表明,调整PID参数抑制频率振荡的同时,可能会加剧系统的低频振荡。最后提出一种适用于水电主导调频系统的PID参数整定方法,该方法在提高系统频率稳定性的同时,不会恶化弱阻尼低频振荡模式。