基于正序电流有功分量的有源配电网多端差动保护方法研究

分布式电源的接入,使得潮流双向流动、短路电流变化复杂,传统三段式电流保护难以适用。针对分布式电源负荷多端接入场景下难以解决数据同步的问题,提出一种基于正序电流有功分量的多端差动保护方法,利用正序电流有功分量为直流量、基本不受对时误差影响的特点,构造差动保护判据,实现多端差动保护。仿真结果表明,该方法能够有效判别区内故障,且具有一定的抗过渡电阻能力。

计及风电成本的电力系统短期经济调度建模

与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响。将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型。在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法(ICPSO),通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性。

基于改进遗传算法的含风电场的电力系统短期经济调度及其风险管理

风能是一种不产生任何污染物排放的可再生能源,其作为我国发展新能源的主要方向之一,发展潜力巨大。但由于风速的间歇性和不可控性,使得大容量风电并网给电力系统带来了更多的不确定性因素。考虑了负荷、风速的不确定性,将风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)理论融入到含风电场的电力系统短期经济调度模型中,在最小化运行成本的同时,降低不确定因素对系统产生的风险。另外采用了遗传算法和免疫算法相结合的优化方法,并引用自适应理论来提高算法的效率,通过十机系统的仿真计算,验证了该模型和算法的可行性。

智能变电站远程可视化运维与无人值守技术研究与实现

为了加快“无人值守+远程运维”的变电运维新模式的转型升级,提出一种基于移动端数据推送的智能变电站远程可视化运维与无人值守技术,搭建智能变电站远程可视化运维系统,通过站端在线数据采集装置对变电站数据进行采集分析,然后将数据推送汇总到主站端在线监视系统。主站端在线监视系统通过图形化建模技术实现站端一二次设备状态远程可视化,通过制定智能巡视策略定期对站端采集的数据进行分析评估,通过隔离装置进行数据跨区穿越,将保护动作信息实时主动推送到运维相关人员的手机等移动设备,实现智能变电站远程可视化运维与无人值守。通过变电站现场实际应用验证了所提方案的有效性。

智能电网协同创新机制建立中的问题研究

能源是经济社会发展的重要物质基础。为了应对化石能源枯竭和环境恶化，保障不断增长的能源供应．世界各国将大力开发利用新能源、节能减排、发展智能电网作为共同的战略选择。为解决能源结构不合理、能源利用效率低下、环境问题严重等难题，论述了美国、欧洲、加拿大及国内的智能电网研究现状和趋势，分析了智能电网发展面临的主要问题，提出了解决问题的相关策略。

基于最短路径路由原则的电力系统网络改进模型

为准确分析电力网络的复杂网络特性与脆弱性,根据电力网络中负载传输的特点,本文定义了电源-负荷节点对的输电通道与电力网络关联系数矩阵,提出采用节点间的关联强度系数作为复杂网络模型边的权重,将网络基本拓扑结构、节点类型差异等影响电能传输的网络全局信息引入到复杂网络模型中,给出了一种改进的复杂电力网络模型。

复杂电力网络拓扑特征分析及模型研究

本文定义了电力网络结构的均匀性质与规则性质,用于表征网络基本拓扑结构与电气特性的变化,分析了两种性质对电力网络功率分布的影响,给出了电力网络拓扑模型与电气拓扑特征参数需要满足的必要条件。

含风电场的电力系统节能减排优化调度研究

针对含风电场的电力系统节能减排优化调度问题进行了深入研究,在发电调度中考虑发电厂节能和减排的双重目标,并采用节能优先策略处理二者的权重关系;在优化调度的目标函数中考虑风电可能带来的风险,并在约束条件中通过加入额外的旋转备用来平衡这种风险;提出正交遗传模拟退火算法用于求解优化调度问题,算法采用混合编码方式协调处理离散变量和连续变量,采用正交试验方法确定算法的参数以优化其性能。算例分析说明了研究工作的有效性。

基于模糊聚类的风速短期组合预测

介绍了基于模糊聚类的风速短期组合预测方法。以模糊聚类技术进行训练样本的选择,可以大大提高训练样本的相似度。在时间序列模型、多元线性回归模型、灰色模型、神经网络模型基础上,根据风电场的风速(及气象)特性优化组合模型权重,得到适合本风电场的组合预测模型,应用实例表明该方法具有广泛的自适应性,应用范围更广,效果更佳。