基于协同控制的独立电力系统频率响应优化控制策略

以传统小火电机组为主的独立电力系统由于系统低惯性和火电机组存在固有延时,导致系统动态频率稳定性差。针对此问题,提出含辅助频率优化控制器的机组协调调频方案。首先借鉴风电机组利用转子动能快速调频的思想,将独立电力系统内的部分机组改造为变速恒频机组。然后在分析变速恒频机组惯量控制调频的基础上,以控制流形动态收敛为目标,基于协同控制理论,推导了惯量控制中附加功率的控制律。最后通过配合机组惯量控制利用变速恒频机组转子动能,实现对系统频率变化的快速响应。以某工业园区的独立电力系统为例进行仿真,对比分析所提方法和其他方法下的系统频率指标,仿真结果表明:所提控制策略能快速响应系统频率波动,改善了系统频率响应特性。

不确定优化调度研究综述及其在新型电力系统中的应用探讨

构建新型电力系统,是促进“双碳”目标实现的重要举措。随着新型电力系统建设的不断推进,电力系统的不确定因素愈加凸显,且相互耦合,给电力系统运行调度带来了极大挑战。针对考虑电力系统不确定因素的调度问题,近年来涌现了大量研究成果。为了总结当前电力系统不确定调度的研究现状,理清仍需解决的问题及关键技术,明确未来研究方向和着力点,开展了系统的研究综述工作。从文献发表的内容、期刊和年份等方面进行分析,提炼电力系统不确定性调度的研究热点,分析了电源、负荷、市场环境、参数和政策5个方面所涉及到的不确定因素;将电力系统不确定性调度模型分为Wait-and-See和Here-and-Now两种类型,并归纳总结了不同模型对应的求解方法;然后基于现有的研究成果,探讨了不确定优化调度在新型电力系统中的应用;最后,对全文进行了总结,展望了未来的发展方向。研究成果为了解和应用新型电力系统不确定性调度的研究提供了参考模型和方法,也为深入研究和解决新型电力系统不确定性调度问题提供了思路和方向。

风电接入下核电参与电力系统调峰的协调优化模型

提出了一种风电接入下核电参与电力系统调峰的风-核-火多源协调优化模型,缓解了风电消纳的难题,提升了电力系统优化运行的经济性。在保证安全裕度的前提下,该模型将核电线性功率升降速率按3个档位进行离散化,减少了变量数,仅用4个0-1变量与1个整数变量实现了调峰时三档速度、两档深度、低功率时段的自由选择,相较于已有的核电调峰模型,其灵活性更高且变量更少。同时,采用改进极限场景法,即利用1个确定的风电预测场景和2个极限场景表示置信区间内风电的不确定性,简化了其复杂度且优化了备用容量。计算结果表明,所提模型按实际情况选择最经济的负荷跟踪方案,系统发电总成本相较于核电带基荷运行的情况减少了22%,相较于核电按固定调峰模型运行的情况减少了12%,并全额消纳了采用这2种模型时所不能消纳的风电出力,从而有效削峰填谷,缓解了电网的调峰压力。

电力系统静态安全最优潮流并行计算方法

针对大规模预防性安全约束最优潮流计算耗时长的问题,提出2种基于单机多处理器平台的粗粒度并行计算方法以提高求解效率。依据多预想故障计算过程相互独立的特点合理分解计算任务,平衡各核心负载,降低通信损耗,并利用MATLAB并行工具箱编写具有高并行度的程序代码,充分利用多核资源。得到的优化调度方案可使电网运行同时满足正常状态和N-1故障状态约束,使电力系统具备承受一定程度故障干扰的能力。3个系统的多预想故障设置方案的测试结果表明,所提算法在保证精确性和收敛性的基础上,加速效果明显,易扩展至多机集群架构。

基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法的运算成本优化

目前基于图像分类网络的非侵入式负荷辨识算法可达到较高的辨识准确率,但存在较严重的参数冗余,引发了不必要的运算成本。对此类算法的运算成本进行优化,提出一种基于灰色编码的设备特征组合方法,以减少算法中设备特征的参数冗余;然后使用轻量级图像分类网络ZFNet构建设备辨识模型,并引入Inception模块来减少模型中卷积层输出的参数冗余,同时基于仿真实验结果对模型中全连接层的结构和参数进行适应性调整,以减少模型的参数冗余,最后使用PLAID数据集进行算例分析。结果表明:相比于同类算法,所提算法在设备特征的参数量上减少了66.7%~67.5%,在模型的参数量上减少了90%~97.1%,在整体运算量上的变动为-91.7%~6.1%。

波浪能发电控制技术研究综述

开展波浪能发电技术控制方面的研究可有效平抑电力输出的波动性,显著提升电能质量,对充分利用波浪能具有积极意义。为了让研究人员全面了解当前的研究水平和未来研究方向,对近年来国内外波浪能发电系统控制技术的研究情况进行了梳理和总结。基于国内外波浪能发电控制技术的研究成果,对波浪能发电控制技术的分布情况及热点问题进行分析;以波浪能发电装置安装位置、波浪能能量转换方式、功率输出方式为分类依据,对波浪能发电系统进行介绍;以最大功率点跟踪控制和电能质量控制为线索对波浪能发电控制技术进行分类,对控制原理、技术特点和应用情况进行对比分析。最后,对该领域后续的研究方向进行探讨和展望。该研究成果能为波浪能发电的高效转换和稳定输出控制研究提供参考。

跟网型变换器的小扰动同步稳定机理分析与致稳控制

弱电网下,跟网型变换器易出现因阻尼不足导致的小扰动同步失稳问题。为此,该文借鉴复转矩分析理论,计及复杂控制耦合,建立跟网型变换器的复转矩模型。量化多环控制耦合、线路阻抗、控制参数等因素对系统阻尼转矩的影响,从阻尼的角度揭示跟网型变换器的小扰动同步失稳机理。根据理论分析,提出一种基于相位补偿的锁相环阻尼重塑控制策略,通过补偿多环控制耦合引入的负阻尼,增强变换器的小扰动同步稳定性。最后,开展相应的仿真与实验,验证理论分析的正确性与改进控制策略的有效性。

海岛直流微电网多可控负荷的协同电压控制

为挖掘直流微电网多负荷调压能力,提出一种可实现多种可控负荷参与母线电压调节的控制策略。研究海水制氢和海水淡化2种可控负荷特性,基于协同控制理论分别设计电解槽和高压泵负荷控制器的宏变量;推导电解槽和高压泵主动参与母线电压响应的协同控制规律,将电解槽功率、高压泵转速与母线电压相联系,使得可控负荷在系统扰动时能够对母线电压波动进行响应,配合超级电容实现母线电压控制;建立所提策略的直流微电网小信号模型,以分析系统稳定性。以独立直流微电网为例进行仿真,结果表明,采用所提策略可使可控负荷快速响应母线电压变化,有助于改善系统动态特性,减少系统扰动后的母线电压波动,提高微电网稳定性。

偏差电量考核机制下聚合温控负荷群控制策略

为降低售电公司在电力交易中的偏差考核电量和惩罚成本,以在用户负荷中占比较高的温控负荷为控制对象,建立配电网监测控制系统,收集电力市场和居民负荷数据,再根据这些数据设计基于聚合温控负荷群双层优化调度模型的直接负荷控制策略。仿真结果表明,该策略能降低配电网功率不平衡性,有效增加温控负荷的可调度容量,减少温控负荷的调度次数,降低售电公司的偏差考核电量,提高售电公司利润。

分数阶Boost变换器的混沌控制研究

基于电容电感均为分数阶的事实,对分数阶连续导通模式Boost变换器的非线性动力学特性进行分析,提出了基于优化参数共振微扰法的分数阶Boost变换器混沌控制策略。首先,采用预估-校正算法建立了峰值电流控制分数阶Boost变换器的预估-校正模型,通过分岔图详细分析了电路参数对变换器非线性动力学特性的影响。然后,采用优化参数共振微扰法对变换器进行混沌控制,推导了系统的稳定判据,计算了扰动信号的最优幅值与相位。最后,在MATLAB/Simulink中进行仿真实验。研究表明,选择合理的扰动信号,能够有效抑制变换器的混沌现象,使变换器由混沌回归稳定状态。与参数共振微扰法相比,优化后的控制策略提高了系统的鲁棒性。仿真结果验证了所提策略的有效性。

基于改进的差分进化算法求解SWMP问题

需求侧响应可以为电网带来可观的收益,计及需求响应的电力系统经济调度优化方法研究成为国内外学者的关注的课题。提出了一种可以用于解决计及需求侧响应的电力系统经济调度问题的基于随机黑洞模型的差分进化算法(sequence-based differential evolution hole,S-DEH),该算法基于原始的差分进化算法结合随机黑洞模型,对初始序列敏感性高,稳定可靠,计算量小,能够针对不同的问题选择最佳的控制参数,能够减少人为的操作失误和调整优化算法参数所需要的时间,具有很高的求解效率。同时所采用的演算模型为计及需求侧响应的求解电力系统的单时段的社会效益最大化问题(social welfare maximization problem,SWMP),以验证算法的性能,并通过求解多时段的SWMP优化调度问题验证了算法在处理高维度复杂优化问题时仍能保持高效的性能。

电动汽车规模化接入配电网的充电优化

将配变台区下的电动汽车看成一个小型"集聚体",提出基于配电网安全运行的充电优化问题模型,该模型以有功网损最小为目标函数,计及节点电压、线路潮流、配变容量、集中式充电功率的动态爬升约束以及充电能量平衡约束,优化慢充模式下"集聚体"的充电功率。分区代理商负责监控所管辖台区下每辆汽车的充电行为。采用原-对偶内点法求解该模型,IEEE 33节点系统、PG&E 69系统以及一个实际的119节点配电系统的计算结果表明该算法具有良好的收敛性和优化效果。通过动态平衡充电负荷,有效降低了系统网损,平抑了负荷波动,改善了末端电压水平,且避免了随机充电在某些时段可能造成的短时电压质量下降、馈线重载及配变过载等问题,提高了配电网运行的经济性和安全性。

基于无迹变换含分布式电源系统的随机潮流

提出一种基于无迹变换的随机潮流计算方法,比较对称采样、最小偏度单形采样和超球体单形采样3种无迹变换策略的实现思路和计算效果,讨论随机变量不同的相关程度对随机潮流分布的影响。利用无迹变换方法将潮流的随机性分析问题转换为少量样本点的确定性潮流计算,可较全面捕获非线性系统的统计信息,而直接方便地处理具有相关关系的随机变量。IEEE30、IEEE118和IEEE300节点标准系统的计算结果表明:对称采样策略的无迹变换方法具有较高的数值稳定性,更适用于大规模电力系统随机潮流的求解,与蒙特卡洛模拟相比,其计算速度可提高数十倍,且相对误差可低至0.5%。

基于数据挖掘和CAPSO-SNN的电力作业风险态势感知

随着电力作业安全监控技术的不断发展,电力作业全过程在线信息采集成为可能。以电力作业数据为基础,提出一种基于数据挖掘和云自适应粒子群优化脉冲神经网络(CAPSO-SNN)的电力作业风险态势感知方法。该方法首先从电力作业事故事件数据库中提炼出所有作业风险影响因素以构建风险影响因素体系,然后通过主成分分析法从中挖掘出作业过程中应重点关注的风险关键要素,再以风险关键要素作为输入参数,通过云自适应粒子群优化脉冲神经网络进行作业风险态势感知的训练和预测。最后,以某电网公司的实际历史作业事故事件为样本,展示了所提方法的应用过程。算例结果表明,该方法不仅适用于分析电力作业的风险组成,还可以在作业过程中有效地感知风险状态信息,跟踪风险发展趋势,有助于实施电力作业风险的全过程精细化态势利导管控。

应对极端灾害的韧性配电网自动开关优化配置

以台风灾害为例研究了考虑配电网抗灾韧性的自动开关优化配置模型。首先考虑台风风场、配电系统故障状态、系统负荷的不确定性,生成随机场景。其次分析台风灾害期间的配电网故障处理及供电恢复过程中的负荷区域供电状态,将自动开关优化配置问题进行建模,转换为两阶段的混合整数线性规划框架,第一阶段获取以投资运维费用和韧性成本的总费用最小为目标的自动开关配置方案,第二阶段求解以台风期间系统韧性指标最小为目标的负荷区域供电状态。最后,以IEEE 33节点系统为算例进行仿真分析,仿真结果表明所提出的模型应用自动开关配置方案后,具有较好的经济效益和韧性提升效率。

计及供能可靠性的电-气互联传输网络优化规划

现有电-气互联综合能源系统(IEGES)的传输网络规划仍侧重于考虑输电系统可靠性,对“电-气”双向联供的可靠性考虑不足;并且传统电、气子系统网络独立规划的模式将难以满足日益增长的综合负荷需求。针对上述问题,重点研究衡量IEGES供能可靠性,完善了“以电为主”的IEGES传输网络规划模型;将可靠性引入传输网络优化规划的目标函数和约束条件中,直接获得满足可靠性要求的规划方案,避免方案的反复校核与调整。建立了考虑可靠性的弃风成本、能量短缺成本、电-气耦合转换、供电供气平衡等因素的传输网络优化规划数学模型。为提高模型求解效率,采用增量分段线性化的方法对非线性约束进行线性化处理,将原混合整数非线性规划问题转化为混合整数线性规划问题进行求解。基于IEEE 39节点与比利时NGS 20节点联合系统的仿真结果表明:考虑供能可靠性的传输网络规划方案在提升系统经济性、可靠性和风电消纳能力等方面效果显著,可为IEGES优化规划提供技术手段。

可再生能源电力不确定性预测方法综述

开展可再生能源电力不确定性预测对于提升可再生能源的消纳能力,保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。不确定性预测是当前的研究热点,主要包括区间预测、概率预测和场景预测。相比于确定性预测,不确定性预测能够提供更丰富的信息,可以从变化区间、发生的概率以及可能出现的场景等更多维度去反映可再生能源电力的不确定性。论文以区间预测、概率预测和场景预测为线索,对可再生能源电力不确定性预测技术进行了归纳、总结和梳理。从相关文献发表的数量、年份、期刊的分布等多个方面对可再生能源电力不确定性预测的发展现状及趋势进行了分析;从预测结果的形式对不确定性预测的内容进行了分类介绍;阐述了区间预测、概率预测与场景预测的理论与模型,并对不确定性预测的评价指标进行了总结分析;最后结合可再生能源电力预测的研究现状和发展趋势,提出了未来值得关注的研究内容。研究成果为可再生能源电力不确定性预测研究提供参考。

基于关联规则挖掘的电力生产安全事故事件关键诱因筛选

随着智能电网、通信网络及电力生产安全事故事件分析水平的提高和发展,电力生产安全事故事件数据量快速增长、复杂性不断增大,逐步构成了电力生产安全事故事件大数据。为在先验事故事件大数据的基础上高效、可靠地对事故诱因进行分类和识别,基于关联规则挖掘进行电力生产安全事故事件关键诱因筛选。根据事故事件的特点,建立电力生产安全事故诱因分析体系,对不同类型的事故进行布尔离散化,并基于关联规则挖掘提出事故诱因的诱发度计算方法,运用Apriori算法进行深度关联规则挖掘,并根据强关联规则对关键诱因进行筛选和分析。以某区域近5年的事故实例分析验证了该方法的有效性。

基于小波分析的光伏电站储能容量优化方法

光伏固有的随机性和间歇性对电力系统的安全稳定运行造成严重影响。为了提高系统稳定性,本文提出了一种基于小波分析的光伏电站储能容量优化方法。该方法根据光伏出力波动对系统的冲击不同,利用小波变换对光伏电站输出功率偏差进行多尺度分解并重构,得到多层变化平缓的低频信号和波动剧烈的高频信号,由此精确细分信号频段;用快速傅里叶变换对重构后的信号进行时频转换,得到光伏电站对不同时间响应的控制需求量;通过频谱分析,确定平滑光伏电站输出功率波动的储能配置。仿真结果表明,所提方法能够以较小的储能容量、平滑光伏电站功率波动并使实际输出功率与计划相契合,极大提高光伏的可控性,为将来大规模光伏并网提供了可能。

拟态物理学优化算法在分布式电源选址定容中的应用

分布式电源接入点位置和容量的大小直接影响电网的安全性和经济性。文中建立了1个使配电网有功损耗最小的分布式电源选址定容优化模型。模型中考虑了电源接入容量和接入点对系统潮流、节点电压、线路负载及网络损耗的影响,并进行了相应的约束,以保证电网的安全稳定运行。采用拟态物理学优化(APO)方法对其求解,将接入容量、接入点、节点电压等拟态为物理学中的个体质量,每个个体根据自己的质量、速度及其他个体的引/(斥)力作用不断调整自己的运动和位置,通过全局最好、最差和自身适应值不断更新其质量,最终整个群体所经历的最好位置即为全局最优解,从而得到分布式电源的最佳接入位置和容量。最后采用标准IEEE-33辐射配电系统进行计算分析,并与粒子群(PSO)算法进行比较。APO算法的有功损耗减少更为显著,其平均电压和最低电压均好于粒子群算法的,验证了所提出的模型和方法是可行和有效的。