计及转移效用与不确定性的移动式储能系统日前-日内市场竞标策略

为激励移动式储能系统(mobile energy storage system,MESS)参与电力市场,并在增加自身盈利的同时,在一定程度上缓解电力阻塞,计及转移效用与不确定性,提出一种MESS日前日内两阶段市场竞标策略。首先,在日前阶段,构建MESS参与电力市场双层投标模型,上层旨在决策MESS的时空分布及功率,下层为电力市场出清模型;其次,在日内阶段,采用多场景随机优化方法模拟、分析日内不确定性,并以日前荷电水平和转移计划为参考,基于模型预测控制方法构建MESS参与日内电力市场双层投标模型,上层旨在动态调整MESS实时功率,下层亦为电力市场出清模型;进一步,利用KKT条件和互补松弛理论将双层竞标模型转化为单层线性优化模型,以实现高效求解;最后,以国内某城域互联电力交通网络设计典型仿真案例。仿真结果表明,所提策略能够实现可调配资源的最大化利用,有效缓解电力系统输电阻塞,促进清洁能源消纳。

单管直流变换器的快速故障诊断

直流变换器广泛应用于诸如航空、新能源等系统中,其故障的快速诊断可以有效提高整个系统的可靠性。提出一种适用于单管PWM直流变换器(工作在电流连续模式)的实时快速故障诊断方法。该方法仅以直流变换器中磁性元件的电压为诊断依据,无需引入额外的测量元件。通过对变换器故障发生后磁性元件电压的分析,提出了基于电压时序的诊断方法。通过电压信号和驱动信号的配合,可以在不到一个开关周期的时间内实现变换器的故障诊断。最后,以buck变换器为例进行实验验证,结果证明了所提方法的有效性。

生成对抗网络及其在新能源数据质量中的应用研究综述

由于新能源数据的随机性和波动性等特点,并网数据存在的数据缺失、重复、异常以及分布不均匀等数据质量问题变得越来越突出,针对数据质量的评估和治理等研究对新能源的发展具有重要的积极意义。传统数据质量研究手段不适用于解决新能源数据质量问题,而人工智能算法在处理这方面问题上具有无可比拟的优点。生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是人工智能领域近年来最热门的研究方向之一,其出色的数据生成能力受到了广泛的关注。本文首先介绍了经典GAN的架构、优劣势及其改进综述;接着对GAN在新能源方面的应用进行了综述;然后概述了新能源数据质量研究文献,并阐述了GAN在新能源数据质量方面的应用;最后总结并展望了未来GAN在新能源方面的可能应用。

基于柱上开关保护提高配网线路负载能力

针对10k V配网线路负载能力受供电半径限制的情况,本文提出利用配网自动化建设时期线路上配置的柱上开关,通过合理加用柱上开关保,优化供电半径,从而提高线路负载能力。

基于分段开关保护误动的事故分析及对策

针对近期发生的一起110kV变电站35kV分段开关保护误动的事故,本文分析了事故发生的原因,并提出相应的整改措施,以避免再次发生此类事故,具有一定的借鉴意义。

直流变换器故障诊断的方法

直流变换器在计算机、通信系统、新能源发电等领域中得到了广泛的应用。它们的正常运行对保证整个系统的安全、高效、优质运行意义重大。通过在线实时诊断直流变换器的故障,可以有效的提高系统的可靠性。本文对现有直流变换器故障诊断方法进行了总结,指出了各种直流变换器故障的优缺点。