基于平方根UPF的电力系统鲁棒预测状态估计

针对辅助预测状态估计器在迭代计算中会出现状态预测误差协方差矩阵不正定,导致估计精度差甚至发散的问题,提出了基于平方根UPF的电力系统鲁棒辅助预测状态估计。该方法采用两种数学方法:矩阵Cholesky分解因子更新和矩阵QR分解,引入平方根技术动态更新状态预测误差协方差矩阵以保持状态预测误差协方差矩阵的正定性。运用MATLAB进行仿真模拟测试,结果表明:IEEE 30节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.09%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.14%;IEEE 57节点系统非高斯噪声测试中,平方根UPF电压相角的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.67%,平方根UPF电压幅值的均方根误差平均值为UPF相应测试值的0.57%。所提出的平方根UPF对解决辅助预测状态估计中状态预测误差协方差矩阵不正定的问题具有很好的效果,具有更高估计精度和鲁棒性。

基于长周期暂态信号分析的电机驱动变换器直流母线电容在线状态监测

直流母线电容作为电机驱动变换器中最薄弱的元件之一,其老化会导致系统故障的概率增大,因此对电容老化进行在线监测至关重要。针对现有监测方法存在经济性差、采样频率高、影响系统正常运行等问题,提出一种基于长周期暂态信号分析的电容在线监测方法,用于估计电机驱动变换器直流母线等值串联电容(equivalent series capacitance,ESC)。首先,根据系统负载切换过程建立共节点感-容等值暂态模型,分析长周期暂态信号特点。其次,推导基于长周期暂态信号的在线监测模型,确定监测程序启动判定条件。然后,提出一种基于多项式重构的电容电流基线校准方法,消除传感器零漂影响,提高监测精度。最后,仿真和实验表明所提出方法的监测精度满足电容监测的要求。

基于双模式变频移相调制的单级式双有源桥型DC-AC变换器

针对单级式双有源桥(DAB)型DC-AC变换器关断电流较大和软开关范围有限的问题,该文提出一种双模式变频移相调制策略。首先,对DAB变换器的单移相(SPS)调制和扩展移相(EPS)调制进行时域分析,得到其功率传输特性;然后,分析变换器的关断电流与软开关条件,得到移相比和开关频率约束方程;在此基础上,分析双模式间的移相比边界条件,提出变换器运行模式的切换机制,从而在实现变换器单级功率变换的同时,保证全范围软开关并降低低压侧的关断电流;最后,通过仿真和实验验证了所提调制策略的有效性与可行性。

基于比例重复控制的MMC-SST子模块电容纹波电压抑制策略

基于模块化多电平变换器的固态变压器(modular multilevel converter based solid state transformer,MMC-SST)是实现交直流混合配电网柔性互联及能量多向流动的关键装备。针对固态变压器输入级MMC子模块电容纹波电压过大,导致装置的体积和成本增加的问题,提出一种基于比例重复控制的MMC-SST改进纹波电压抑制策略。首先利用基于比例重复控制的电容电压闭环得到调整后的功率移相角。然后,通过双有源桥变换器将子模块电容纹波功率传递到低压直流母线,从而有效抑制MMC子模块的各频次纹波电压,达到减小电容值的目的。最后,仿真结果表明在网侧电压对称或不对称工况下,基于比例重复控制的MMC-SST子模块电容纹波电压抑制策略均具有良好的纹波电压抑制能力。

基于运行状态分级的柔性互联台区自适应优化调度

柔性互联装置的接入改变了配电台区的原有形态,能够实现不同台区的灵活互动,但现有的调度策略难以平衡系统运行经济性和电压质量的关系。对此提出一种基于运行状态分级的自适应优化调度策略。考虑到系统运行状态对优化调度策略的影响,依据配电台区的电压将系统运行状态分为正常模式、预警模式和二次电压恢复模式,并基于此构建适用于多级运行状态的优化调度模型。为实现不同优化目标下的协调运行,提出一种自适应系统运行状态的权重系数调节方法。所提出的优化调度模型和权重系数调节方法在IEEE 33节点系统算例中进行仿真验证。结果表明,该策略可以根据系统运行需求自主调节优化目标的权重系数,能够在保证系统经济运行的同时有效降低电压越限风险,并减小二次电压恢复模式下的柔性负荷波动。

基于滑模PI控制的电动汽车集群出力与调频联合优化

电动汽车(EV)集群在参与电网调频时,持续大量的出力可能会导致系统频率出现超调现象,且会增加系统的调频成本和对EV集群的补偿成本。在保证系统频率稳定的前提下,为了协调EV集群与发电机的出力,提出了基于滑模比例-积分(PI)控制的发电机和EV集群联合优化方法,并以系统调频成本和频率稳定为目标,对EV集群的车辆投入比例进行优化。考虑私家车、公交车、出租车这3种类型EV参与电网辅助调频,建立了EV集群参与微电网调频的单区域系统模型,通过滑模PI对EV集群进行控制,在保证频率稳定的情况下,显著减小EV集群出力;进一步对EV集群车辆投入比例参数进行优化,显著降低系统的调频成本。对发电机容量充足、不足的工况进行仿真,并对比参数优化前、后的结果,验证了所提联合优化方法的有效性和经济性。

计及噪声和模型参数不确定的发电机动态状态估计

针对发电机动态状态估计过程中通信噪声以及模型参数不确定时估计精度降低和鲁棒性差的缺陷,提出了一种具有鲁棒性的发电机动态状态估计方法——H∞无迹粒子滤波(HUPF)。首先,建立四阶发电机的状态空间模型,利用无迹变换法计算粒子滤波的重要密度分布,提高了滤波精度和计算效率,增加了算法的灵活性;其次,根据H∞滤波理论建立发电机模型不确定性的边界约束准则,并在此基础上结合无迹粒子滤波(UPF),设计了一种可以根据模型不确定性动态调整估计误差协方差的更新策略,进一步提升了发电机的估计精度和抗差性能。通过IEEE 39节点系统中的仿真算例验证了所提方法的有效性,测试结果表明:所提HUPF方法的均方根误差最低为0.006,最高为0.0458,相比于UKF、UPF和AUKF方法,HUPF方法的均方根误差最小,能够显著提高模型不确定情形下发电机的状态估计精度,并且具有更强的鲁棒性。

基于修正安时积分法的磷酸铁锂电池荷电状态估计

鉴于磷酸铁锂电池特性曲线存在电压平台区,以及电压、电流存在测量误差,导致估计其荷电状态十分困难。为了提高磷酸铁锂电池在电压平台区荷电状态估计的准确性,提出了一种基于安时积分法的改进卡尔曼滤波算法。首先,分别采用安时积分法和AUKF算法估计磷酸铁锂电池SOC。其次,计算2种算法估计值的增量,利用2种估计算法的特性,通过对比增量关系以确定最优估计值,对AUKF算法的估计结果进行修正。最后,所提方法的有效性在磷酸铁锂电池多种运行工况下得到了验证。实验结果表明:所提方法在存在电压偏差的情况下,能保持SOC估计误差小于0.02,实现了SOC的准确估计。