计及风光时空集群效应的储能容量配置

解决区域内风光资源大规模并网对电力系统的稳定性和灵活性造成威胁的问题,关键在于对储能容量的合理配置。为此本文构造了计及风光时空集群效应的储能鲁棒模型。在描述风光集群发电系统出力的多面体不确定集中加入时间平滑约束和空间集群约束以缩小集合边界,降低模型的保守性;把不确定性问题利用数学推理转换为确定性问题,并且讨论了违反概率约束与不确定性置信度关系;基于碳交易对系统的经济性进行分析。提出利用双种群伪并行SSA-DE(sparrow search algorithm-diffferential evolution)算法来求解模型。验证结果表明,考虑时空集群效应得到的储能配置方案可以更好的均衡系统的经济性和鲁棒性;将碳交易纳入考虑因素将降低系统的成本;不确定度置信概率与违反安全约束概率呈负相关性,与系统经济性呈正相关性。     

高性能故障录波分析装置的研究与设计

随着电力系统发展的日益庞大和复杂,电力系统的事故也愈加难以分析,这就需对故障录波分析装置的性能提出了更高的要求。文中介绍了新型故障录波分析装置的总体结构和主要功能,它的主要作用是及时记录及事后再现发变组、变压器或线路发生故障、异常工况或其他正常突变工作状态时电气量或非电气量的变化过程。作为分析继电保护的动作行为、分析故障和异常运行的重要依据。并介绍了软硬件设计方案。此装置在现场实验中表现出监测通道多、采样频率高、实时性好、传送数据容量大等优点。     

前向神经网络实现的插值算法

Matlab提供的调用函数在实现函数插值时,其思路是定义目标指数并用其负梯度方向作为网络权值和偏置的调整依据。网络在使用前需输入大量样本数据,占用相当多的时间来训练之。提出以前向神经网络(FNN)结构构建一种定权值的网络,其网络层间权值依据插值函数的特点可预先设定,隐层数及隐层神经元节点个数则根据问题的要求予以确定。该网络无需训练,通过一次运算得出结果。仿真结果显示:该网络实现的插值函数可得到比较满意的结果。     

基于LCLLC滤波的并网逆变器联合控制策略

针对传统滤波器采用电流控制策略难以提高并网电流波形质量的问题,在滤波性能较好的LCLLC滤波器的基础上,提出一种改进的加权电流平均值反馈的联合控制策略.在内环采用将滤波电容电流和串联谐振电容电流之和作为反馈量的阻尼控制,在外环采用加权电流平均值反馈的基于比例积分(PI)与准比例谐振(QPR)的联合控制.采用Matlab/Simulink软件进行仿真研究,结果表明:联合控制策略能提高并网电流波形质量、提升电流跟踪效果.     

中型玻璃纤维风电叶片静力失效特性分析

风力机叶片的失效特性分析是保障风力机整机稳定性及其可靠性分析的重要基础。对中国科学院工程热物理研究所研发的100kW中型实验叶片进行了有限元仿真及全尺寸静力实验研究,得出了叶片在不同载荷条件下的挠度特性,重点研究了叶片在大载荷条件下摆振方向的失效特性,结合实验数据及有限元仿真结果对失效危险区域及失效机理进行深入分析,最后确定叶片发生断裂失效原因为大载荷引起的剪切应力造成的纤维层间失效,以及相应引起的树脂材料的连续性退化。     

天然气制氢的园区综合能源系统氢储能优化配置

在我国致力于实现碳达峰、碳中和的要求下,氢能因具有零碳排高热值的特点,氢能产业发展成为我国未来发展的重要目标。针对电解水制氢储能的工业园区综合能源系统能量转换效率不高、制氢量少、经济效益低的特点以及国家对氢能发展大规模低成本制氢的需要,提出了一种以天然气制氢模式代替电解槽制氢的氢储能园区综合能源系统架构。在分析天然气水蒸气重整制氢单元的能耗与能量回收利用以及氢储能单元电、热、气多种能量特性的基础上,建立了天然气制氢储能的氢储能模型;进一步考虑设备投资成本、运行成本、碳排放价格以及制氢效益,以年化投资成本最小与年运行收益最大为目标建立目标函数,利用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行求解,提出了以天然气制氢储能的园区综合能源系统氢储能优化配置模型。最后以新疆某园区为实际算例分析了园区配置氢储能后电源、电负荷、热负荷特性,运行经济效益以及天然气价格与碳排放价格对配置的影响,验证了通过配置天然气制氢的氢储能提升园区综合能源系统制氢量与运行收益的可行性,并指出了适用场景。     

风速波动时基于UKF-DFNN的变桨距控制

针对风速大于额定风速时风速波动引起风电机组的功率波动及变桨距系统频繁启停的问题,提出基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)与动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neural network,简称DFNN)相结合的变桨距控制策略.为了消除传统变桨距控制中风速作为输入信号时产生的时延,将风电机组转速及输出功率作为反馈输入量.利用UKF对反馈输入量进行实时滤波处理,且将滤波后的数据用DFNN动态调整其权重,得到精确的桨距角指令值.采用Matlab/Simulink构建仿真模型,将UKF-DFNN控制与模糊PID、径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络控制进行对比分析.仿真结果表明:所提策略能提高风速波动时系统的鲁棒性、抑制桨距角的波动范围、输出稳定的功率.     

用BP网进行变速风力发电机组控制分析

传统的控制需要精确的风力发电机的数学模型,而因为空气动力学的不确定性和电力电子的复杂性,使风力机系统精确模型难以建立,特别是在风速突变以及有扰动存在时,风力机的控制和分析很复杂;为了克服这一困难,用神经网对变速风力发电机组进行控制;设计功率系数曲线的BP网模型及最佳桨距角的BP网模型,在低风速时跟随风速获得最大功率系数,高风速时保持功率最大并在允许范围内.在MATLAB环境下给出了用BP网对变速风力发电机控制的仿真模型和仿真结果,显示采用神经网控制器控制有很好的抗风速突然波动的作用,能有效地抑制扰动.     

基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理

针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法,首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划,然后以此预测数据为基础,采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力,优化微网系统的运行成本和固定成本。将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网,结果表明,在满足负荷需求的基础上使得经济成本平均降低4.03%且经济效益更优。     

电压三相不平衡时MMC型固态变压器的联合控制

针对网侧电压三相不平衡时电流负序分量使电流迅速增加进而危及系统安全的问题，提出电压三相不平衡时模块化多电平换流器(modular multilevel converter,简称MMC)型固态变压器的联合控制策略.在对电流正负序分量进行双序控制的基础上，设计了环流抑制器.仿真实验结果表明该联合策略具有有效性.