基于纵横交叉算法的直流微电网趋优稳定性分析

在直流微电网稳定性分析中,为解决多指标趋优化运行提高系统稳定性问题,提出了一种纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)求解参数趋优解方法,该算法能够实现全局并行搜索,有效地规避参数局部解对稳定性分析的影响。首先建立多源多负荷直流微电网的小信号模型,利用特征根分析方法计算出系统主导模态,通过参与因子法解耦状态变量对主导模态的影响程度,将主导模态实部作为CSO的目标函数并引入条件约束的惩罚函数进行稳定性分析。通过CSO的搜索优化能力找寻到电源下垂系数趋优解,以此增大阻尼、提高系统稳定性,并利用CSO发现源侧线路采用两长一短输电也可提高系统稳定性。最后,通过仿真分析和实验验证所提控制策略的正确性与有效性。

考虑电动汽车集群及碳捕集厂的经济调度研究

低碳化是未来我国电力系统发展的主要方向,而提升风电等可再生能源的利用率及火电机组低碳化改造是推动碳达峰、实现碳中和的重要手段。该文考虑将大规模电动汽车与风电协调互补运行以改善弃风现象,提升风电利用率,引入碳捕集技术以降低火电厂碳排放强度。此外考虑大规模电动汽车并网调度存在的优化难问题,提出分群优化的电动汽车集群充放电优化调度模型,其次考虑电动汽车与风电存在的不确定性,引入模糊理论,采用模糊参数对风电及电动汽车的预测值进行描述。接着以系统综合运行成本最低为目标构建考虑大规模电动汽车及碳捕集电厂的含风电电力系统低碳经济调度模型。采用改进的IEEE-39节点系统进行算例分析。结果表明,本方法能有效改善风电弃风现象,降低系统碳排放量与综合运行成本,实现电力低碳化及经济性发展。

基于BP神经网络的自适应单相重合闸研究

针对传统自适应重合闸存在的缺陷,提出了基于人工神经网络的自适应重合闸方法,并设计了一个3层BP神经网络,利用EMTP进行仿真计算,仿真结果表明,该网络具有较好的识别性能。

改进混沌离散粒子群与等微增率的机组组合优化

针对火电机组组合问题具有非线性、离散性、随机性以及高维、非凸等特点,提出一种适用于求解大容量火电机组组合优化问题的改进混沌离散粒子群优化算法。基于改进混沌离散粒子群算法来确定机组启停决策变量,采用跟踪负荷变化并引入修正策略来修正机组启停决策变量,提高算法的效率和解的精度。采用Kuhn-Tucker最优性条件对等微增率进行改进,使其分配结果满足爬坡及出力上下限要求。通过改进的混沌离散粒子群与等微增率混合嵌套,分别对外层机组启、停状态变量和内层负荷分配进行交替迭代优化。仿真算例表明,所提出的算法在求解机组组合问题时具有较强的全局搜索能力和适应性。

多Agent技术在母线保护系统中应用

阐述了Agent及多Agent系统的概念和技术,提出了基于多Agent技术的分布式母线保护系统的设计方案,并详细介绍了系统的体系结构、功能特点和决策过程。该方案将母线保护任务分散化,较好地解决了常规的集中式母线保护中存在的问题。用三端电源母线进行数字仿真,结果验证了该方案的可行性。

电力系统二级电压的多智能体协调控制

根据多智能体的自治、协作和分布特性,在二级电压控制中构筑了多智能体控制体系,利用多智能体的协调特性,对系统电压进行控制.

基于多Agent的风力/太阳能互补发电场能量管理系统

为提高互补发电场能量管理的合理性,提出采用多Agent技术实现其能量的分布式管理。针对一个独立供电的互补发电场,设计该发电场能量管理系统的组织结构,构造其能量管理Agent的理论模型及各组成模块。在该系统中,Agent采用非固定主从式合作机制,并根据当前采样时刻的最大出力确定Agent之间的主从关系。讨论了能量管理系统中多Agent的协调和协作机制,在采用合同网合作方法的基础上引入市场竞争,通过招、投标确定有调节能力的从Agent。将微粒群算法作为Agent的决策算法,用以确定中标Agent的最佳调节序列,实现母线电压越限时的能量优化管理。最后,采用数字仿真证明了该能量管理系统的可行性。

变电站培训仿真系统及其教学应用

介绍了基于UNIX操作平台的变电站仿真系统的主要功能、特点及其在教学和培训方面的应用.

计及风电场并网的机会约束规划的机组组合优化

由于风电出力的随机性,提出一种基于机会约束规划的含风电场的机组组合优化模型.该模型在考虑系统约束和发电机自身约束条件下,采用混沌离散粒子群优化算法安排机组的启停策略,再利用混沌文化粒子群优化算法实现负荷的经济分配.在此基础上,建立了以燃料耗量及污染气体排放量为最小的多目标优化模型,并引入蒙特卡洛随机模拟技术对机会约束条件进行校验,分析了机会约束条件在不同置信度要求下协调方案利润和风险的优势,为调度人员根据实际情况协调风险、利润及环境因素,实现最优化决策提供参考.1个风电场和10台火电机组的仿真试验证明了该方法的正确性和有效性.

有效消纳风电的储热与储能装置热-电联合系统

"三北地区"冬季弃风现象日益严重,如何有效地消纳弃风是急需解决的关键问题。应用大容量储热装置虽然能够增强电网运行控制的灵活度,提升系统消纳弃风的能力,但是仅仅依靠储热装置并不能完全消纳弃风。提出储热装置与电动汽车耦合的热电联产弃风消纳协调调度模型。通过对储热环节与储能环节的控制,打破电-热刚性耦合关系,提高系统消纳弃风的能力。采用10机系统进行仿真分析,对比了储热装置不同工作方式及储热装置与电动汽车协调供热时的经济性,仿真结果验证了储热与储能装置协调供热时更具经济性,风电消纳能力更强。

风力/能发电的发展现状和展望

风能和太阳能是资源丰富的可再生能源,发展风能和太阳能发电是改善能源结构、减少环境污染和保护生态环境的重要举措.阐述了国内外风力发电和太阳能发电的发展现状及趋势,针对风能和太阳能间歇性的特点,提出利用风能和太阳能互补发电,并介绍国内外相关研究现状.

模糊熵权法和CCPSO算法的含风电场电力系统多目标无功优化

研究了含双馈风电机组的电力系统多目标无功优化问题,分析了双馈风电机组的无功特性,将风电场作为连续的无功调节手段参与电力系统无功优化.提出一种基于模糊商权法和组合混沌序列动态粒子群算法(CCPSO)的多目标无功优化方法.利用模糊熵权法解决主观权值和客观权值的缺陷,建立以静态电压稳定浴度、节点电压和有功网损为目标的含风电场多目标无功优化决策模型.针对利用传统粒子群算法进行求解时,易出现局部收敛等问题,结合Chebyshev映射和Logistic映射,在粒子初始化过程中运用一种组合混沌映射,增强初始粒子的均匀性,同时将Logistic混沌优化引入到算法寻优过程中,使算法全局寻优能力得到加强.以IEEE14节点系统为例进行仿真实验,验证所提方法的有效性和实用性.

基于改进差分进化和粒子群混合算法的电力系统最优潮流计算

针对电力系统最优潮流典型的非线性多峰值的非凸规划问题,提出一种将差分进化与粒子群优化算法结合在一起的混合优化算法.采用双种群进化策略,分别利用粒子群优化算法和差分进化算法进行寻优迭代,通过信息分享机制,使两个种群在寻优过程中协同进化.提出一种老化机制和精英改选机制,根据最优粒子的引导能力动态改变其寿命.在其引导能力不足时,采用一种多项式变异策略引入一个竞争个体与最优粒子竞争,使算法全局寻优能力得到加强.IEEE30节点系统仿真结果表明,算法收敛速度快、精度高,具有一定的有效性和可行性.

全日制专业学位硕士培养模式的探索

文中介绍了我国全日制专业学位硕士研究生的发展概况,在分析全日制专业学位硕士研究生培养现状和存在问题的基础上,对如何规范和完善我国全日制专业硕士学位研究生的培养模式进行了探索和研究。

计及不确定性和火电机组禁运域的含风电电力系统动态经济调度

大规模风电接入电网后,其间歇性和随机性使电网的注入功率呈现一定的波动,给传统电力系统的经济调度带来了极大的挑战。为了确保发电机安全运行,设置了发电机的禁运域。在传统经济调度模型的基础上,建立了含风电场带禁运域的实时动态经济调度模型。运用区间数优化方法,将其转化为可求解的优化模型,并采用原对偶内点法进行求解。分别以含1个风电场的5机和10机系统算例,验证所提方法能够有效应对风电出力的波动,可以较好地适用于实时动态经济调度系统。

基于TMS320C240芯片的永磁无刷直流电机控制器

本文介绍了以 DSP芯片 TMS3 2 0 C2 4 0为核心的永磁无刷直流电机控制器的设计。其主要内容涉及其核心电路的构成 。

基于专用控制芯片的无刷直流电机控制系统

德州仪器公司最近推出的ＴＭＳ３２０Ｃ２４０ ＤＳＰ是第一片专门为电机控制应用而 优化的工业用单片ＤＳＰ控制器。本文介绍了以该芯片为核心构成的永磁无 刷直流电动机控制器的设计。

考虑最大负荷供应能力的地方电网可靠性分析

介绍了输电网元件的可靠性模型和可靠性计算指标,对电源规划中的可靠性进行了阐述,提出了基于最大负荷供应能力的某地方电网电源扩建方案,并对扩建后的地方电网可靠性进行了分析。

最大负荷供应能力的电源规划

提出一种考虑最大负荷供应能力(LSC)的电源规划方法。利用最大负荷供应能力与负荷需求相比较,计算出系统的停电损失。故在电源规划、运行所需费用最小的基础上,找到使得网络最大负荷供应能力达到最大值的位置,为寻找扩建电厂的最佳位置提供依据。

“电力系统分析”多媒体教学实践与探索

文章介绍了多媒体技术在"电力系统分析"课程教学中的应用,并就其在教学过程中出现的问题进行了分析,结合"电力系统分析"教学的实际,提出了该课程多媒体教学改革的几点建议。