基于可学习模型预测控制的含风电多微网频率控制方法

负荷波动、分布式电源出力的强随机性以及多微电网更为复杂的结构设计给微电网负荷频率稳定控制带来了巨大挑战。因此,提出了基于可学习模型预测控制的含变速恒频双馈风机多微电网负荷频率控制(LFC)方法。首先,搭建了包含风力发电机组、储能、微型燃气轮机及负荷的互联多微电网负荷频率控制模型。其次,提出了一种可学习的模型预测控制算法,其能够基于深度强化学习对模型预测控制器实现参数自适应。最后,通过仿真验证了所体控制方法具备在线学习及经验回放能力,在不同的复杂运行工况下均能实现频率的稳定控制。

含规模化风电场/群的互联电网负荷频率广域分散预测控制

由于风电输出功率具有较强的随机性,规模化风电场/群的并网对互联电网负荷频率控制提出了更高的要求。在分析单一风电机组及规模化风电场有功输出特点的基础上,建立计及风电场/群有功输出的互联电网负荷频率控制模型。以广域相量测量系统为技术平台,建立基于模型预测控制的含规模化风电场/群互联电网的负荷频率分散预测控制模型。以典型双区域负荷频率控制模型为例,考虑不同风电渗透率情况。仿真研究结果表明,所提基于模型预测控制的负荷频率分散控制模型不但能够有效地跟踪风电输出功率的随机波动,维持系统频率及区域间交换功率在较小的范围内变化,并且控制效果明显优于常规PI型负荷频率控制器。

基于风险定价框架的巨灾债券定价模型比较研究

LFC模型、Wang两因素模型和Christofides模型是风险定价框架下的三个典型巨灾债券定价模型。通过对这三个典型巨灾债券定价模型进行比较研究后,我们认为,在未来的巨灾债券定价过程中,可以在过去交易的加权平均的风险厌恶水平ρ值的基础上进行调整,利用Christofides模型得到一个大致的价格范围。

复杂曲面零件消失模发泡模具设计与制造

分析了不同类零件在消失模发泡模具开发过程中的关键技术,重点针对具有复杂曲面的管接头和阀体类零件,结合UG Modeling & Manufacturing软件平台,论述了三维造型、模具设计和数控编程在整个工艺路线中的使用要点,总结了行之有效的方法和经验。

典型陕北长焰煤热解行为及其动力学实验研究

利用热重分析(TGA)技术研究了升温速率对典型陕北长焰煤热解行为的影响,并用总包反应模型和分布活化能模型(DAEM)对其进行了动力学分析,比较了两种模型对3种典型陕北长焰煤热解的适应性.TGA结果表明典型陕北长焰煤热解分为3个阶段,增加升温速率使活泼热分解阶段和二次脱气阶段最大失重峰对应的热解温度向高温区移动,热解转化率降低.动力学分析表明:总包反应模型由于其假设只能得到某一温度范围内活化能和指前因子的平均值,且数值较低.DAEM可得到热解活化能的分布区间32～446kJ.mol-1,3种长焰煤热解表现出不同的活化能分布趋势.DAEM可较好描述黄土庙(HTM)煤样热解的全过程,活化能主要分布于181～425kJ.mol-1,出现两个峰值,对应的活化能分别为419kJ.mol-1和425kJ.mol-1.DAEM可描述府谷(FG)和张明沟(ZMG)煤样失重率在10%～55%的热解行为,活化能和频率因子随转化率的增加而升高.DAEM能描述非等温热解从低温到高温的过程,真实反映不同煤样热解过程的差异性、复杂性、连续性.

巨灾债券的精算定价模型评析

本文从保险精算定价的角度对巨灾债券四个主要理论定价模型进行系统评析。首先讨论了一般再保险合约的Kreps精算定价模型;然后仔细分析了四个常用的巨灾债券定价的LFC模型、Wang转换模型、Christofides模型和Wang两因素模型;最后对这四种模型进行了比较分析。

基于PDNN的含风电互联电网负荷频率Tube-RMPC设计

随着新能源大规模接入电网,为应对新能源随机性和波动性给互联系统负荷频率控制(Load Frequency Control,LFC)带来的不确定问题,实现新能源电力系统多约束条件下的优化运行,建立了含风电机组的LFC多胞模型,以减少模型参数不确定对控制系统的影响。设计了基于原对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network,PDNN)的Tube鲁棒模型预测控制(Tube-Robust Model Predictive Control,Tube-RMPC)策略。将标称模型预测控制器与辅助反馈控制器结合,通过PDNN实时求解标称模型预测控制器以保证为LFC系统产生最优状态轨迹。设计辅助反馈控制器抵消外部干扰,使实际系统的状态维持在以标称轨迹为中心的Tube内。最后,对含风电的三区域负荷频率控制系统进行仿真研究,结果表明所提出的Tube-RMPC控制策略,不仅能够有效提高控制精度,还能增强系统鲁棒性,提高实时优化效率。

云模型理论在互联电力系统负荷频率控制中的应用

针对负荷频率控制系统具有不确定性问题,提出一种基于云模型理论的多区域互联电力系统负荷频率自适应PI控制方法。该方法以区域控制偏差量e作为云模型发生器的前件,PI控制器参数的整定值P和I作为云模型发生器的后件,建立适于负荷频率控制的一维云模型PI控制器。同时分别从频域和时域角度模拟不同情况下的负荷扰动,采用云模型控制器对PI控制器参数自调整,实现电力系统的负荷频率控制。仿真结果表明,在满足各种负荷扰动情况下,所提方法可有效地跟踪功率波动所引起的频率偏差,满足负荷频率控制指标,具有更强的抗干扰性和鲁棒性,其控制效果明显优于传统PI控制器。

基于MPC算法的互联电网负荷频率控制

自动发电控制(AGC)是互联电网进行有功调频的首要方法,研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的互联电力系统负荷频率控制(LFC)设计方法。利用MPC算法使得由发电机参数摄动和负荷扰动形成的电网频率波动减小。为验证所提出方案的有效性,建立三区域互联电力系统频率响应模型并仿真,将MPC算法与常规的PID算法控制效果进行比较。结果表明,在负荷扰动、参数摄动和有通信延迟的情况下,MPC技术对互联电网的负荷频率控制性能均优于PID控制。

新能源电力系统分布式模型预测负荷频率控制

随着大规模风电、光伏发电在电网中的不断渗透,新能源机组参与到负荷频率控制中已成必然。然而,由于风电和光伏发电出力不稳定,并入电网后会影响电网的有功平衡,进而引起频率不稳定。针对含有常规机组、风电机组和光伏机组的新能源电力系统研究提出了一种基于分布式模型预测的负荷频率控制方法。该控制器通过系统中的状态信息和预测数据,同时考虑相邻控制区域的信息和系统约束,求解得到各区域控制量以实现局部目标的有效协调。仿真对比结果表明采用该方法的系统动态响应性能表现更佳。

解答EASE培训课上提出的18个问题

总结了在EASE培训课上被经常提出的18个关键问题。这些问题包括软件安装方面,建模方面,出图方面,计算准确性方面,以及试听功能的调用。针对对于EASE软件有一定了解并且使用EASE软件做过一些设计的设计人员,帮助他们正确理解EASE,找到有可能被长期困扰的一些关键问题的答案。

基于无模型算法和电动汽车辅助调节的新能源电力系统频率协调控制

为解决风电并网导致电力系统频率偏差过大的问题,设计了一种基于无模型负荷频率控制和电动汽车辅助调节的频率协调控制策略,能够在系统受到风电和负荷扰动时对其频率偏差进行快速调节。利用新能源电力系统的频率偏差设计了无模型自适应滑模负荷频率控制器,对传统机组进行二次频率调节。同时为充分利用电动汽车的快速响应能力,采用分频技术将区域控制高频偏差信号接入集群电动汽车控制中心作为调频参考指令,使得电动汽车参与辅助系统调频。最后通过Matlab/Simulink软件在不同的工况下进行对比分析,仿真结果验证了所提出策略的有效性。

机械振动对A356和AZ91D消失模充型的影响

在A356铝合金和AZ91D镁合金消失模铸造浇注过程中采用与流动方向一致的水平振动,研究不同频率和振幅的机械振动对A356和AZ91D消失模铸造充型能力的影响.建立了消失模振动浇注时金属液充型数学模型,利用流体动力学和传热学原理,分析振动对消失模铸造浇注过程中充型能力的影响.结果表明:金属液充型能力随着振动频率和振幅的增加而增强,振动峰值加速度在1g^4g之间,机械振动可明显提高A356和AZ91D消失模铸造充型能力.数学模型计算结果与实验结果基本一致.