电力系统仿真分析技术发展探析

清洁、环保以及可再生的能源是当前以及未来世界各个国家所追求的新能源。目前可以预见,智能电网是未来电网发展的新形势,而为了适应电网的发展,电力系统仿真分析也要随之发展。

基于先进计算技术的电力系统仿真分析技术

随着新能源的变革,电力系统的仿真分析需要做到在分析结果上更加准确、运行速度上更加快速、方式上更加灵活。而依照目前计算机技术和网络通信技术等的发展趋势来看,未来的先进的计算技术,比如云计算等,势必会成为未来电力系统仿真分析技术发展的重要依据。

基于SE-CNN和仿真数据的电力系统主导失稳模式智能识别

故障后的主导失稳模式识别是电力系统仿真分析中的一项重要内容,用以指导制定在线应用的紧急控制措施策略表,但实际电网的功角失稳和电压失稳常交织在一起而难以判断。该文探索人工智能在主导失稳模式识别上的应用,提出一种深度学习的方法。该方法基于仿真所得的发电机功角和母线电压数据,直接识别出系统的稳定状态和主导失稳模式,即稳定、功角失稳或电压失稳。采用改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型实现这一智能方法,即通过引入挤压激励网络模块,显式建模CNN特征通道间的相关关系,自适应调整特征通道的权重,进一步提升CNN的效果。以中国电科院36节点系统和我国东北电网为例进行仿真,结果验证了所提主导失稳模式识别方法相比传统机器学习方法在有效性、准确性和适应性方面存在一定的优势。结果验证了基于人工智能的主导失稳模式识别的可行性和准确性。

电力推进系统的谐波仿真研究

船舶电力推进系统的大功率非线性负载会产生显著的谐波电流,并造成电网电压波形畸变。该文以某型测量船的电力推进系统为例,应用ETAP软件建立仿真模型,并进行谐波分析计算。仿真结果表明:该测量船在各种典型工况下的电压总谐波畸变率在规定范围内,可为今后相似船舶的谐波处理提供参考和借鉴。

考虑导叶分段关闭特性的水轮机调速系统改进模型

针对电力系统分析软件PSD-BPA中水轮机调速系统的执行机构模型不能有效反映实际特征且混流式水轮机模型仿真精度不高的问题,提出了考虑导叶分段关闭特性的执行机构模型,设置不同的分段点对机组甩负荷进行了仿真分析,并对计及功率与开度间非线性关系的混流式水轮机解析非线性模型进行研究。仿真及实测分析结果表明,考虑导叶分段关闭特性的水轮机调速系统改进模型能准确仿真混流式水轮机组导叶分段关闭规律,比BPA模型的开度及功率响应更切合实际,更能体现其有效性。

调速系统电液伺服系统建模原理与实测参数辨识

电液伺服系统是原动机调速系统的三大组成部分之一,其模型的合理性和参数的精度对调速系统的整体精度会有显著影响。为解决电液伺服系统这一单输入、单输出的高阶系统的参数辨识问题,首先对电液伺服系统的建模原理进行分析;结合装置的物理结构,分析其建模原理,并据此进一步提出参数的确定方法。通过分解推导电液伺服卡、伺服阀、油动机和线性可变差动变压器(linear variable differential transformer,LVDT)的建模原理,并根据模型特点,提出一种包含大阶跃和小阶跃的参数实测方法,以实现电液伺服系统的参数实测;最后基于实测数据,对模型参数的仿真结果进行校验,说明了参数辨识方法的正确性。