模块化多电平换流器测量失准的感知及定位

由于子模块众多,直流电网模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)的测量系统复杂度较高,易出现个别传感器测量失准的问题。首先,基于MMC的控制模型,对电压、电流传感器测量失准造成的影响进行了定量分析,研究了MMC中电压及电流间存在的冗余关系,并利用离散积分首次推导了计及测量不确定度的子模块电容电压迭代估计值,该算法的收敛性可由不动点原理加以证明。然后,基于残差范数提出针对各种测量失准工况的感知判据,并给出其灵敏度。最后,通过PSCAD/EMTDC时域仿真进行验证,仿真结果表明:测量失准对MMC各层控制的效果均有不同程度的影响;该文提出的失准判据可在1s内精准感知及定位若干个失准的电压及电流传感器,有效降低其对系统安全稳定运行的影响。

直流配电网低电压穿越能力研究

随着装置限流和开断能力的不断提升,直流配电网实现低电压穿越的硬件条件日益完备。而对于直流配电网在低电压穿越时电压恢复稳定的条件,目前尚无较完善的暂态分析方法。为了克服传统能量函数法只能给出当前暂态稳定性的限制,该文首先分析了直流配电网各节点注入电流与端电压间的关系,据此推导了低电压穿越的稳定判据,并指出最大净注入功率可作为暂态稳定裕度。再者,进一步提出了计及多种站间控制方式的变系数解析–迭代预测算法,将整个低电压穿越的暂态过程作为一个整体考虑,且具有参数自适应能力。基于该算法设计了直流配电网低电压恢复控制策略,在保证系统低电压穿越能力的同时尽可能地少切负荷。最后为验证算法的有效性,进行了动态模型对比仿真,得到了预期的结果。

基于RFID的电力设备全寿命周期故障预测

为了延长电力设备寿命,引入RFID技术预测电力设备全寿命周期故障。使用RFID技术定位并剔除设备故障数据,利用z-score法归一化处理数据;使用交叉熵理论获取数据的随机变量,建立概率密度函数,据此构建设备的全寿命周期故障预测模型;以构建的模型为依据,使用曲线拟合方法获取电力设备的健康指数分布函数,从而实现电力设备的全寿命周期故障预测。实验结果表明:该方法预测电力设备全寿命周期时,高、低温环境下振动峰峰值误差为0.1㎝,波动均匀,无突变;全寿命周期故障预测时间较少,为6 s;预测性能较优,故障数据剔除后的预测性能灵敏度为94.8%。

基于RT-LAB的柔性直流配电网建模与仿真分析

基于实时数字仿真系统RT-LAB建立典型"手拉手"拓扑,含分布式能源光伏、锂电池以及交直流负载的直流配电网实时仿真数学模型。利用该模型对柔性直流配电系统的启停控制、指令控制等运行方式进行暂态响应特性仿真分析。RT-LAB实时仿真技术显著增强柔性直流配电网系统仿真的时效性和实用性。配网启动逻辑设计及软开关技术、逐级功率提升法的应用,有效减小了直流配电系统启动电流冲击及接入操作过电压。系统建模满足直流配电系统运行要求,对其启动控制及运行工况的仿真分析,为柔性直流配电工程建设进一步研究提供参考。

交流侧接地故障对直流配电网电压平衡影响

针对直流配网中换流器交流出口处的单相接地故障,对故障下直流侧正负极电容电压的响应进行了推导,并给出了故障下单个换流站的零序等效电路。对故障消除后直流正负极电压的恢复过程进行了分析。分别从在故障下消除直流正负极电容电压的工频共模波动和在故障消除后直流正负极电压的快速恢复2个角度对电容中点接地电阻的取值进行了讨论。提出了电容中点接地电阻的取值依据。最后通过PSCAD/EMTDC仿真软件进行了直流配网系统故障仿真,对结论进行了验证。

采用下垂控制的直流配电网小干扰稳定性分析

下垂控制是直流配电网的一种重要控制方式。推导了计及换流器时间常数的电压源型换流站本地控制数学模型及其线性化的小干扰分析模型。结合站间协调控制,分析了下垂控制的通用小干扰分析模型及两种典型情况。依据换流站小干扰分析模型,设计了小干扰等效阻抗模型,可将多端直流配电网逐端简化为单端换流站与若干小干扰等效阻抗组成的系统。最后利用根轨迹方法定量讨论了两种下垂控制方式的小干扰稳定性及其影响因素,并通过PSCAD/EMTDC数字仿真软件进行了验证。

直流配电网失压时测量误差对暂态稳定性的影响分析

直流配电网失压时为恢复电压换流站需输出尽可能多的功率,系统暂态稳定性处于临界状态,易受到测量误差的影响而失稳。为定量分析这种影响,针对计及测量误差的换流站本地控制,研究了电流内环控制精度的削弱和功率外环给出电流参考值的偏移,并据此提出了参考值保留裕度的修正方法,以避免其超出稳定范围。在此基础上,得到了换流站输出功率关于测量误差的灵敏度,用于估算恢复系统电压所需功率的损失。最后,通过PSCAD/EMTDC时域仿真对测量准确度与系统暂态稳定性之间的联系进行了验证,得到了预期的结果。

直流配网中换流站的电流限幅控制研究

针对由冲击负荷等原因导致电压跌落,进而影响直流配网电压稳定性的问题,分析了在直流配网中不同的运行环境下电压源型换流站的运行范围和最大输出容量;并在本地控制的内外环之间设计了一种新型交流电流限幅环节,通过限制电流内环的电流参考值,使换流站在直流电压大幅度跌落时依然可以输出最大功率,以促进直流电压的恢复。最后通过PSCAD/EMTDC数字时域仿真软件进行了新型交流电流限幅环节控制效果的仿真验证。研究结果表明,该交流电流限幅环节能够将交流电流参考值限定在合理范围内;当直流电压大幅度跌落时,可以保证交流系统向直流系统的最大功率输出,有利于直流配网电压的稳定性。

基于模糊神经网络的电能表误差超差风险预测模型

随着智能电能表分拣业务的开展,为实现分拣后重复利用电能表的误差超差风险预测,将分拣中测得的智能电能表误差数据和其它相关参数分类后作为征兆,设计了一种适用于电能表误差超差风险预测的改进模糊神经网络模型。先利用BP-RBF混合神经网络得到未来第n年误差的预测值,在此基础上通过模糊推理方法得到未来第n年电能表误差超差的风险。最后利用浙江分拣试点工作的部分结果作为训练和预测数据进行了风险预测模型的验证,经验证其有效性符合预期。

基于卷积神经网络的电能表测得值置信区间研究

作为智能电网重要的数据源,电能表在复杂温度条件下的准确度越来越受到关注。以智能电能表实际运行时环境温度和负载电流的时域序列作为输入,该文设计一种电能表测得值置信区间预测模型。该模型的主体部分是卷积神经网络,可用于预测电能表环境误差的随机变量特征数。针对训练中的收敛性问题,提出范数反馈算法,通过调整权值的层间分布,可提高训练质量。得到环境误差特征数后,通过统计学方法推导电能表测得值的置信区间。最后,以浙江电能表抽样性能试验积累的历史数据作为训练集和测试集验证测得值置信区间预测模型的有效性,并指出了易导致严重环境误差的几种极端工况。

中压直流换流站最优电流控制算法研究

在中压直流换流站双闭环控制的电流内环层面,适当的控制策略有助于换流站在电压调节和紧急功率支援等方面发挥作用。以换流站数学模型为基础,首先回顾了传统PI电流控制方式的特点。然后基于极小值原理推导了最优电流控制条件。进一步,分析了将这些条件直接用于实时控制时所遇到的困难并给出了解决方案,由此得到了满足实时运算要求的滑模最优电流控制算法,该算法可以提升电流控制的响应速率及系统的动态稳定性。最后将该算法与传统电流控制算法进行了动态模型对比仿真,得到了预期的结果。

新型电能表抽样性能试验系统的研究

依据现有标准,到货后的每批次电能表都需要抽出6个进行性能试验。该试验若以人工方式进行,其效率过低,为此研制了一套新型自动化电能表抽样性能试验系统。分析了强电磁干扰下现有脉冲识别技术不适用于自动化抽样性能试验的原因,进而提出了抗干扰有功脉冲识别算法;同时为保证抽样性能试验过程的安全可靠性,支撑全天候不间断作业,研发了无人安全防护技术。该系统已优化应用于国网某省计量中心,其可靠性和工作效率得到了验证。