电力系统中数据-物理融合模型的并联模式性能分析

随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂。物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性。如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟待深入研究。文中基于电力系统中数据方法与物理方法的特点,针对4种典型数据-物理融合模型分析了其相对应的应用场景;以并联模式为研究对象,分别对比分析了并联模式与单一物理模型和单一数据模型的泛化误差,并提出了融合模型参数的选取方法;推导了并联模式下融合模型的泛化误差上限,并提出了改进融合模型性能的可行性建议;最后,结合暂态功角稳定问题验证了所提假设与结论的合理性。

数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制

分布式电源高比例接入条件下,配电网运行状态更加复杂,同时也难以获取准确的物理参数。本文提出一种数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制方法。首先,构建数据-物理融合驱动的有源配电网自适应电压控制框架;然后,针对有源配电网的电压控制问题进行数据驱动建模;进一步考虑数据驱动控制的局限性,通过不完备物理模型修正数据驱动模型;最后,基于改进的IEEE33节点算例进行分析验证,结果表明数据-物理融合驱动控制策略可以有效抑制有源配电网的电压频繁越限,提高配电网自适应优化控制水平。

基于数据-物理融合的直流系统后续换相失败预测方法

换相失败是高压直流输电系统最常见的故障之一,对换相失败的有效预测有利于交直流系统的安全稳定。但是,与首次换相失败相比,后续换相失败机理较为不明,影响因素更加复杂,当前研究尚难以实现对后续换相失败的有效预测。因此,文章提出了一种基于数据-物理融合模型的后续换相失败预测方法。基于对换相过程的机理分析,首先将电力系统固有响应形式进行时域-频域转换,得到考虑电压谐波的换相电压预测值。然后,基于叠加定理计算直流电流,从而实现对熄弧角的预测。为进一步提高预测精度,将与熄弧角相关的电气量作为输入特征,建立基于数据驱动的预测误差修正模型,对机理分析得到的熄弧角预测值进行校正。最后,在电磁暂态仿真软件中搭建测试系统,结果验证了文章所提方法的有效性。

基于广域测量信息的物理-数据融合频率偏差极值在线预测

大规模风电并网降低了电力系统惯量水平,增加了其暂态频率偏差的越限风险,然而现有频率预测模型对含风电系统的在线预测速度和精度都还不够,故需进一步优化频率偏差极值预测方法,用以系统的频率稳定评估。文章基于广域量测技术(wide area measurement system,WAMS),考虑风电并网对频率响应过程的影响,提出了一种物理-数据融合频率偏差极值在线预测方法。首先,利用广域量测信息对有功-频率开环解耦模型进行数据粘合,在此基础上形成可快速求解的物理-数据融合的暂态频率分析模型;其次,基于该模型,获得实时更新的频率偏差极值预测值,并提出“预测值误差指数”指标来量化预测精度,指导在线模型的自适应动态结果输出;最后,通过算例验证了所提频率偏差极值在线预测方法的快速性和准确性。

基于物理-数据融合的楼宇用电需求响应潜力分析

建筑楼宇能耗在能源总消耗量中所占比重较大,需求响应技术可以充分利用楼宇的用电需求响应(demand respond,DR)潜力,提高电网功率平衡的稳定性。提出了一种基于物理-数据融合的楼宇用电需求响应潜力分析方法,可以实现对楼宇DR潜力的准确评估。首先基于楼宇的用电能耗模型,提出了物理-数据融合算法可对模型的关键参数进行修正;其次,定量分析了楼宇DR潜力的时变特性,并通过物理-数据融合算法对计算过程中负荷模型产生的误差进行修正,表明DR潜力的容量、速率和概率是DR潜力的主要指标;最后,考虑建筑的固有蓄热特性,提出了提高楼宇DR潜力的智能优化策略。通过实例分析,给出了一种考虑楼宇DR潜力时变特性的智能DR策略,证明了该方法的合理性和有效性。