不平衡电网电压下三相并网逆变器的控制策略分析

针对不平衡电网电压并网成功率低,逆变器控制能力不足的问题,对不平衡电力数据进行整定,通过设计径向基函数(RBF)自适应控制网络完成电力设备在三相不平衡环境下的配合调节,由PI调节器完成参数调节,进而增加并网成功率;采用模型预测控制(MPC)算法对三相异常数据进行排查,通过对比两种不同环境下并网关系推算最佳并网策略,实现电力设备的安全并网。试验表明,采用的KLH系列逆变器,容量为2 KVA/220 V,用这种方式并网产生的不平衡电压变化为85.8 V,并网成功率为95.2%。

风电功率预测模型的优选准则和融合策略

由于风力具有不确定性,导致风电波动性较强,风电输出功率波动过大会对电网产出冲击,为了对风电功率进行准确的预测,对风电功率预测影响因素进行分析,并在风电场历史数据的基础上,研究影响因素的变化特性,建立风电功率预测模型。提出基于相似度模糊推理的风电功率模型优选方法,确定模糊规则的前件与后件关系。为了进一步提高预测精度,加入IOWA算子得到风电功率融合预测模型,实现单一模型较多时融合权重的求解。实验结果显示,所提出的风电功率融合预测模型的预测精度最大,平均绝对百分比误差为3.22%,标准误差低至5.426。

变压器励磁涌流仿真建模优化及应用测试

研究针对单相变压器内部结构进行仿真建模、并对该数据信息进行识别和抑制,在变压器内磁通比变化和合闸时动态过程,建立单相变压器仿真模型,设计出变压器励磁涌流抑制系统。通过使用TMS320F2812主控制器,采样模块中应用TV31B02电压互感器和TA21A11电流互感器,将变压器电流、电压转换为合适的信号。结果表明:励磁涌流识别方法的识别误差最小;使用抑制系统后产生的励磁涌流的最大值为15.2A,仅为额定电流的2倍。

面向智能电网的PCA近似法错误数据注入攻击

准确的状态估计对于维持智能电网的正常运行至关重要。论文在雅可比(Jacobian)矩阵和状态变量分布假设未知的情况下,采用主成分分析近似法(PCA-Sim)研究了错误数据注入攻击问题,从线路测量的相关性中对Jacobian矩阵进行推导,验证了错误数据注入攻击近似隐形攻击,并且结合累积分布函数(cdf)分析了所提方法的性能。通过对IEEE14配电网系统在均匀状态变量、高斯状态变量和混合状态变量条件下漏检概率与决策阈值的仿真研究,结果证实了所提方法的有效性。

基于最小二乘法的变压器接地故障励磁涌流仿真分析

在分析涌流和故障电流的波形特点的基础上,采用最小二乘矩阵方法来实现对电流分量进行精确提取,建立得到电流能量信息熵的计算模型,以此实现对励磁涌流和短路电流的准确分类。对判据性能进行分析的过程中采用PSCAD构建仿真模型,并且在仿真过程中专门设置了短路故障与空载合闸的情况。仿真结果得到:通过最小二乘法算法进行分解计算可得到保护启动之后,到变压器出现励磁涌流时,以差流方法可以计算出更高H值,形成多种分量,非周期分量都呈现衰减特点,符合闭锁的判据条件。对变压器实施内部故障仿真发现其内部短路后,将会形成很高的稳态差流正弦度。利用变压器故障可以显著降低工频周波数据信息熵,最低可以达到0。发生变压器合闸故障的情况下,差动电流包括励磁涌流与故障电流两个分量。

基于RTDS闭环仿真的无功补偿低压投切策略测试分析

为了提高电网受端动态无功补偿后电压运行的稳定性,建立了基于RTDS闭环仿真的无功补偿低压投切策略分析模型,并利用实时数字仿真(RTDS)平台建立220 kV及更高电压的控制系统。分析10 kV侧母线的有效电压发现,经过0.12 s低压动作后受到电压波动影响发生电压回升的现象,之后发生电压波动并引起正序电压的下降,不过依然没有达到du/dt超过故障判断滑差定值的临界值,实际测试期间装置并未发生动作。10 kV侧母线电压有效值分析出现了电压回升的情况,说明存在电容器投入的情况。单次投入电容器引起的电压升高为0.1 kV,经过电容器投入后可以使电压升高3.92%。

面向智能电网应用的电力大数据关键技术研究

针对电力大数据规模的不断增大,传统的电力数据处理平台已经无法满足电力业务的数据存储和处理需求,该研究结合云计算和智能电网技术,设计一个基于云计算的电力大数据处理平台,主要从三个方面进行了改进,数据检索、数据存储和语言翻译,引入网格文件和分布式哈希表设计出一个多维度信息检索平台来提高检索效率,拓展Hive的功能来实现数据的读取和更新以及开发自动翻译工具代替人工翻译。该研究的数据处理方法能够根据数据更新进行实时处理,区别于常规技术的互联网数据处理。试验表明,该研究系统的数据处理速度是传统系统的8~11倍,存储容量是传统系统的200倍左右。

基于电力物联网的储能云网平台应用技术

针对于大规模风电、光电等新型清洁能源接入电网,对电网带来了巨大挑战,提出引入以储能设备为核心的储能云网平台参与的方法。在储能云网平台中通过把电网调度问题分成两端,一端是以发电厂和集中式储能设备为主导的供应端,一端是以用户和分布式储能设备为主导的需求端,通过把两端分开进行研究,减小了研究难度。两端分别进行模拟试验。在供应端可以达到3%以下的弃电量。在需求端,通过对一个用户用电情况以最大经济效益为目标进行优化,通过采用一台总储量为30 kwh的储能设备,使经济效益提升了108.3%。以局部调优来实现整体优化。

基于SMO算法的模糊PID负载频率控制性能研究

针对双区域互联电力系统中的负载频率控制(LFC)问题,文中比较了基于模糊逻辑的不同隶属函数的比例积分微分控制器(FPID)。采用蜘蛛猴优化(SMO)算法对控制器参数进行优化,使用再热式燃气轮机系统的线性化模型,结合发电率约束(GRC)和调速器死区(GDB)等非线性因素对研究进行了扩展。实验结果表明,在阶跃负载扰动(SLP)为1%的情况下,SMO算法在峰值欠冲、峰值过冲、稳定时间以及联络线潮流偏差等方面均优于粒子群优化(PSO)和基于"教与学"优化(TLBO)算法。

利用无线物联网技术实现智能电力计量

为了实现对分散接入电力计量系统的终端智能电表实施数据读取和有效管理,文中提出了采用低功率无线网(LPWAN)技术,将终端智能电表接入数据网关和电力私有云实现智能电力计量的技术方案。该方案采用了LoRa无线模块实现电力计量数据的双向交互,具有运行可靠、低成本、低功耗、远程接入等优势。此外,文中还重点介绍将如何利用新兴的LPWAN技术帮助构建智能电能无线接入的解决方案,展示了用于智能电表端到端LoRa连接的系统实现。

风电场在可变风速下对频率的综合控制策略

针对可变风速下风电场频率控制问题,将变速风力发电机(VSWT)的超速控制和变桨距控制结合起来提出了减载控制策略,该策略不仅可以存储电能来满足配电网的约束需求,而且有助于初次调频控制。根据VSWT在高风速下运行的比例来调整风力发电机的静态频率差系数,实现在功率约束下对配电网的频率控制。

计及机组无功调节能力的风电场无功控制研究

风电场的大规模并网及其功率的随机性给电网的无功运行控制带来了严重的困难,在对风电机组结构模型及功率特性分析的基础上,建立了风电场无功优化控制数学模型,在满足电压相关安全约束的前提下,通过优化风电场和场内各机组的无功分摊系数来达到提高经济性运行水平和清洁风能利用率的目标。建立风电场并网无功控制优化仿真算例,结果验证了文中无功控制策略及优化方法具有很好的优越性。

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题。该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性。通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力。

SGS传感器集成供电关键电路设计及其实验测试分析

为了提高SGS传感器的集成效果,对其供电电路和数字滤波器设计并开展实验验证。本设计SGS传感器利用硬件处理模块对压电陶瓷输出位移信号进行调节,通过仪表放大器放大微弱位移信号之后再采用低通滤波电路模拟的方法滤除噪声信号后再将所得结果输出。以AD方式采集得到低通滤波电路的电压信号,再把数据输出到MATLAB软件内来实现分析数字滤波信号的目的。采用SGS供电电源测试波形,输出电压噪声峰值低于0.7mV,由此得到一个稳定的供电电源。选择线性度作为评价位移测试系统精度的重要指标,之后对上述数据进行线性拟合,使测试结果误差被控制于0.03%以下,同时均方根误差不超过1.66mV。

含储能及分布式电源的区域电网平衡

针对现有区域电网平衡性能差,负载电源换相时间长的问题,设计出含储能及分布式电源的区域电网平衡系统。根据产生电网不平衡的因素,使用储能及分布式电源对平衡电网进行供电,采用脉宽调制调节器(PWM)、运算放大器对电流、电压信号进行调节,通过融入独立成分分析算法(ICA)的经验模态分析算法(EMD)实现电网信息中的故障识别,根据混合基傅氏变换算法得到的结果判断系统电网是否需要进行换相处理,最后通过平衡调节系统使电网能够稳定平衡运行。通过MATLAB仿真对比传统区域电网和本研究设计的电网平衡系统,发现本研究设计的平衡系统消耗的有功功率更小,达到平衡所需要的时间更短。

一种基于遗传算法的智能电网调度方法

随着智慧电网的发展,调度控制系统中的数据规模和种类呈指数型上升并且处理复杂度较高。为了更好地进行电力调度,给予电力系统相应的决策支持和更好地为客户服务,满足用户在不同时段的电力需求,本文基于遗传算法提出一种多种类型可控电器的G-DSM算法,将负荷调度问题定义为成本最小化问题,并用遗传算法求解;结合从用户侧获取的电力大数据对用户的电力需求进行规划,降低了用户的花销以及峰值电力负荷,从而避免电力资源的浪费,提高了电网的工作效率。实验结果表明,该算法具有较好的可行性,并在实际操作中易于实现。

新能源并网发电对配电网电能质量的影响研究

配电网中的新能源并网发电情况越来越普遍,但新能源输出功率的间歇性和不确定性会对配电网电能质量带来很大影响。本文在分析新能源输出功率特性的基础上,对新能源并网造成配电网电能质量的影响原理进行了分析。建立配电网电能质量仿真计算模型,对新能源在不同位置和不同容量并网情况下及多个新能源不同方式并网下的节点电压偏差、节点电压总谐波畸变率仿真计算,获得了新能源并网发电对配电网电能质量的影响规律。本文研究成果可为新能源并网发电及配电网电能质量优化提供有效的理论指导和借鉴。

一种基于大数据面向智慧电网的态势感知方法

当任务是态势感知时,数据驱动的方法适用于具有大量数据集的复杂电网。然而,如何有效地将这些海量数据集转化为有用的大数据分析是一个问题。为了解决该问题,基于随机矩阵理论,提出了一种不需要物理模型参数的知识的数据驱动的方法。该方法将大量数据集建模为大型随机矩阵,通过对矩阵进行计算实现对电力系统的分析。通过实验表明,结合模拟数据和现场数据,验证了所提出的新算法的有效性。

基于数据挖掘的变电站故障分类与检测

故障分类对故障原因分析和快速恢复变电站正常运行具有重要意义,为此文中提出了一种基于数据挖掘的变电站配电系统接地故障的分类方法。在变电站配电系统发生故障时,首先对故障电流和电压信号进行采样。其次将希尔伯特-黄变换(HHT)带通滤波器应用于故障信号采样,建立了故障信号的时频能量矩阵。最后将时频能量矩阵作为数字图像的像素矩阵,采用基于卷积神经网络(CNN)的图像相似性识别方法进行故障分类。实验结果表明,该方法在变电站配电系统故障分类中具有较高的准确性和鲁棒性。

能源互联网环境下的网源协调关键技术研究

针对当前能源互联网环境下的网源协调能力差、网源利用率低的问题,对网源协调关键技术进行了研究。首先设计出一套新型网源协调方案架构,该架构包括电力供需平衡模块、数据传输模块和能源利用模块,实现能源监控、数据管理和应用的一体化功能。通过构建经济函数、安全函数和质量函数实现了最佳化网配配置,提高了网源协调能力,通过区块链技术实现了能源数据的存储。试验表明,所提系统的协调能力强,网络资源利用率高。