计及电动汽车充电预测的实时充电优化方法

电动汽车大规模接入电网后,如何优化实时充电功率,避免自由充电带来的晚高峰,实现填谷充电成为重要问题。文中首先回顾了常规实时充电优化方法和电动汽车充电预测技术。基于电动汽车尤其是汽车集群充电行为的可预测性,在常规充电优化方法中加入了未入网汽车的充电预测模型,提出计及汽车充电预测的实时充电优化模型,并通过滚动优化求解得到入网汽车的实时优化充电功率。通过分析和仿真,在不同预测精度下,所提方法都非常接近理论上的最优填谷,并且电动汽车入网充电时间越分散,所提方法对常规方法的改善越明显。

电力系统信息物理融合建模与综合安全评估:驱动力与研究构想

智能电网与能源互联网都是典型的信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS),信息环节的可靠性问题可能导致物理系统的运行风险。为了对其系统及信息故障进行分析评估,文中在分析了对电力系统进行信息物理融合建模与评估的必要性去驱动力后,提出了一种CPS融合建模构想。该方法将CPS系统抽象为一个有向拓扑图,模型将物理系统和信息系统中的状态量统一抽象为"数据节点",将信息处理、信息传输等环节抽象为"信息支路"。在此基础上,系统的信息-能量流可通过矩阵运算的方式快速简单地进行量化计算,与一般的迭代计算和仿真方法相比,该方法可有效提升计算速率。最后,对信息物理系统的综合安全评估技术体系进行了展望。

由乌克兰停电事件看信息能源系统综合安全评估

1乌克兰停电事件回顾 2015年圣诞节期间,乌克兰国内多个区域的电网因遭遇黑客攻击,导致发生大规模停电。达拉斯信息安全公司iSight Partners的研究人员表示,黑客在乌克兰国家电网中植入的恶意软件导致了这次严重的停电事故。

计及电动汽车充放电负荷的分布式电压稳定监控方法

提出了一种计及电动汽车充放电负荷的分布式电压稳定监视和控制方法。在监视方面,利用带可变遗忘因子的递推最小二乘方法对时变戴维南等值电路参数进行辨识,更加准确地对本地电压稳定裕度进行评估。在控制方面,建立优化控制模型,在考虑电动汽车充放电约束的条件下,优先减载电动汽车充放电负荷,求解最大的电动汽车充放电负荷减载量。在发挥电动汽车负荷可充可放特性的基础上,减少传统负荷的减载量,减小控制代价,提高减载的可行性。利用IEEE39节点系统的算例验证了所提出的分布式电压稳定监视方法的准确性和计及电动汽车充放电负荷的电压控制方案的可行性。

暂态功角稳定与暂态电压稳定的耦合机理分析与耦合强度评估指标

随着电网的复杂互联,电力系统中的功角失稳和电压失稳现象常常同时出现,相互耦合。针对难以识别主导失稳模式、并根据主导失稳模式采取有针对性的控制措施的问题,该文分析了这两种稳定形态的耦合机理,提出耦合强度的量化评估指标。分析暂态功角失稳和暂态电压失稳耦合特性在不同网络结构下的差异性,并分析得到功角不稳定与电压不稳定现象相互耦合的两种机理:一种机理与负荷和发电机的动态特性有关,另一种机理与负荷功率和网络的功率传输能力有关。基于上述两类耦合机理,提出对应的两个耦合强度的量化指标y1和y2。通过4个仿真算例,分别在非耦合情况下、两种不同的耦合情况下以及多机系统的情况下,验证耦合机理分析的正确性与指标体系的合理性。同时,理论分析和仿真结果表明,当两种稳定形态耦合性较强时,有必要进一步分析系统的主导稳定性模式。

基于负电阻补偿的VSC恒导纳建模方法

电力电子器件恒导纳建模是实现电压源型换流器小步长实时仿真的关键技术,伴随离散电路(associated discrete circuit,ADC)是目前最为广泛使用的电力电子器件恒导纳模型。针对ADC模型的虚拟功率损耗问题,该文提出一种基于负电阻补偿的开关器件恒导纳建模方法,该方法基于传统ADC模型,采用后退欧拉积分算法对模型进行离散化处理,通过在导通支路串联负电阻以补偿由ADC模型储能造成的虚拟功率损耗。基于三相两电平电压源型换流器拓扑,从最小化虚拟功率损耗和维持切换系统稳定的角度出发,提出所提模型的最优参数设计方法。最后,在PSCAD/EMTDC仿真软件进行仿真实验,实验结果表明,所提模型能够显著降低稳态下换流器的虚拟功率损耗,并提高暂态工况下的仿真精度。

电力系统静态电压稳定临界点的快速计算方法

静态电压稳定临界点能够为电压稳定评估和控制措施提供重要信息,为此,提出了一种快速计算静态电压临界点的方法,包括鞍结型分岔点和极限诱导分岔点。首先提出了一种线性特性较好的鞍结型分岔点逼近指标,然后利用大步长的连续潮流方法逼近临界点,检测极限诱导分岔,同时通过鞍结型分岔点逼近指标判断潮流解逼近鞍结型分岔点的程度。当满足切换条件时,从连续潮流法切换为直接法,为直接法提供了较好的计算初值,能够快速准确地计算分岔点。算例结果表明,较之连续潮流法,所提方法具有更高的计算效率。此方法避免了连续潮流法在鞍结型分岔点附近校正环节计算量较大的问题,同时也解决了分岔点直接计算方法在离鞍结型分岔点较远时的收敛问题,兼顾了连续潮流法和分岔点直接法两者的优点,具有精度和速度的双重优势,具有在线应用的潜力。

电动汽车集群内的递阶分散最优充电方法

电动汽车未来有望以集群(例如大型充电站内的电动汽车)形式参与电网调度。收到电网下发的集群优化充电调度指令后,集群代理需优化集群内的电动汽车充电功率以追踪电网指令。该追踪问题是一个大规模的优化问题,难于集中式求解。提出一种递阶分散优化算法求解该问题。集群代理下发协调信息,各电动汽车根据协调信息分布式地优化自身充电功率,并向代理返回迭代信息,通过迭代求得问题的最优解。为进一步提高计算效率,对集群代理和单辆汽车的优化子问题进行了深入研究和算法改进。通过数值实验发现所提方法具有很快的计算速度,尤其适用于求解大规模电动汽车集群内的追踪问题。