基于模糊神经网络的风电场无功补偿容量研究

以某一风电场为研究对象,提出基于模糊神经网络的风电场无功补偿容量计算方法.以该风电场的有功功率为输入,通过潮流计算得到使风电场母线电压稳定所需的无功补偿容量.计算结果表明,该方法能够准确计算风电场所需无功补偿容量,简化了风电场无功补偿容量计算过程.

垂直于水平流向的气液两相流重位压差波动信号分析

以往对差压波动信号的分析,通常是指平行于流向测得的管道的沿程压力损失或节流装置产生的压力差。本文首次分析了垂直于水平流向的气液两相流重位压差波动信号。根据流体力学基本方程,分析了重位压差与截面含气率的关系,并在天津大学低压油气水三相流实验装置上进行了实验,讨论了不同流型下重位差压波动信号的功率谱密度特性,重位压差的相对统计方差特性,不同流型下重位压差时均信号的特性,以及重位压差波动信号与时均信号在不同流型的互补特性。

混合动力车辆制动电能耗散系统研究

提出了一种由内流液冷式制动电阻构成的制动电能耗散系统,用于解决混合动力车辆制动过程中需要耗散制动电能的问题.对制动电能耗散过程中的能量转换、传递和耗散过程进行了理论分析及计算,并应用到具体车型案例中.结果表明,该系统能够很好地满足车辆制动能量的耗散需求,且不会引起发动机冷却系统散热不足的问题.

一种基于潮流指纹识别的电网故障实时诊断方法

开关保护动作的误报、漏报、误动、拒动问题以及电网拓扑的频繁变化导致传统的基于开关保护动作信号对电网进行故障诊断的方法难以实用化。提出一种利用电网各支路潮流的变化量作为表征该故障的潮流指纹,并采用模式识别算法进行电网故障诊断的新方法。设计了基于节点阻抗矩阵的潮流指纹提取方法,并提出了电网故障模式自适应修正算法以及基于遗传算法的(等值)发电机的出力分配因子优化辨识算法,解决了电网拓扑频繁变化对构建故障模式集的影响及故障样本集的样本特征向量的计算精度问题。在此基础上,按照最近近邻判别准则设计了归一化故障判别函数,实现对电网故障的实时准确识别。利用某地区电网实际数据验证了本方法的有效性和实用性。

板列弯曲振动及功率流分析的辛空间波传播方法

基于波传播理论,在辛空间下研究了由矩形薄板组成的板列结构的自由波属性以及受迫振动问题.通过将薄板弯曲振动控制方程导入辛对偶体系,得到了薄板波传播参数以及各阶波形的辛解析解.根据波在各板之间的传播、反射以及透射关系和叠加原理得到问题的解.给出了辛空间-波传播框架下各板动能、应变能以及板间功率流的计算表达式.相比传统波传播方法,该方法具有不受边界条件限制以及能够给出波模态辛解析解的特点.以一个三板组合结构为算例,通过与ABAQUS程序得到的有限元参考解进行对比,验证了所提出方法的高效性与精确性.由于完全基于理性推导,不涉及任何试函数的引入,因此该方法也可推广应用于由其他类型板(如中厚板、层合板等)组合的板列结构动力响应分析问题.

综合考虑静态负荷特性和风力发电特性的静态电压稳定分析

计及静态负荷特性和风力发电特性的电压稳定问题是现代电力系统研究的焦点和难点问题,其关键在于负荷模型、风速及风机模型的复杂性。本文利用基于连续潮流的静态电压稳定分析方法,对比研究了恒功率负荷模型和多项式负荷模型下的静态电压稳定差异,推导了普通异步风力发电机连续潮流模型。文中以New England 39节点系统进行了仿真分析,结果表明,负荷模型的差异可以影响到仿真系统的静态稳定过程,采用更切合实际的负荷模型对于精确分析含风电场的电力系统静态电压稳定性具有重要意义。

配电网中分布式储能系统的优化配置方法

分布式储能系统接入配电网可与分布式电源形成互补,弥补后者由于出力的随机性对配电网安全和经济运行造成的负面影响,还可对配电网与主网的功率交换进行调节,起到削峰填谷的作用。而对分布式储能系统接入配电网进行优化配置是实现上述作用的基础,基于此,提出了配电网中分布式储能系统的优化配置方法。首先,为处理负荷功率、风电和光伏发电的随机性,利用聚类算法得到典型日负荷曲线、典型风电和光伏发电出力曲线。其次,以储能系统投资与运行成本最小为目标,考虑接入位置、功率大小和配电网安全运行等约束条件,建立多时段非线性混合整数优化模型,并采用两层优化的方法求解模型。该方法在外层采用改进的遗传算法对储能系统的配置方案进行优化,在内层采用最优潮流算法对配置方案的储能充放电进行优化。最后,对一个含风电和光伏发电的配电系统进行测试,证明了该方法的有效性,并分析了风电和光伏发电的额定功率、负荷需求变化等因素对储能系统配置结果的影响。