【摘 要】
：
近年来,仿照传统交流潮流控制器的思想,提出了直流潮流控制器的概念,并针对其拓扑实现方案、稳态运行控制策略以及参与潮流调节时的系统运行特性展开了系统的研究.针对多端口
【机 构】
：
国家能源主动配电网技术研发中心(北京交通大学),北京市海淀区100044;国家能源主动配电网技术研发中心(北京交通大学),北京市海淀区100044;北京电动车辆协同创新中心,北京市海淀区100044;
论文部分内容阅读
近年来,仿照传统交流潮流控制器的思想,提出了直流潮流控制器的概念,并针对其拓扑实现方案、稳态运行控制策略以及参与潮流调节时的系统运行特性展开了系统的研究.针对多端口直流潮流控制器(multi-port DC power flow controller,M-DCPFC)运行控制问题,提出 了一种 M-DCPFC新型控制控制方法,进一步扩展了 M-DCPFC的功能性.在保证系统潮流调度需求的基础上,其能够在输电线路上引入补偿虚拟阻尼以抑制换流站次同步振荡电流在直流网络内的传播与扩散,有效地限制了故障影响范围和提高了整体输电系统的可靠性.文中详细分析了次同步振荡下M-DCPFC的阻尼控制机理,并设计了有效的控制策略.最后,在基于RT-lab的实时模型在环仿真测试系统中搭建了 5端柔性直流输电系统模型,对所提控制策略进行了不同算例下的验证分析,结果表明了其有效性.
其他文献
风电和光伏等间歇性分布式电源(distributed generation,DG)在配电网中接入比例不断提高,对配电网规划影响显著,需对其出力的不确定性进行建模,以提升含DG的配电网规划的效益
省间结算与省内结算在业务和数据上如何贯通一直是全国统一电力市场建设的难点.首先分析了当前省间结算与省内结算的主要业务内容和流程,以及两级系统间需要交互的交易数据和
随着电力体制改革不断深化,新兴电力交易业务的不断涌现和信息科技的持续发展,传统单体架构的电力交易平台已难以满足用户需求,需要基于微服务实现分布式架构转型,并引入中台
随着分布式光伏、电动汽车、储能等技术的蓬勃发展,具有电力生产和消费双重身份的产消者群体不断壮大.与传统火电机组相比,产消者运行特性更加灵活,是良好的调频资源.然而,产
我国用户侧分布式光储系统正处于迅速发展阶段,从园区层集中调度实现不同投资主体的分布式光储系统共享运营,可以显著解决自发自用、余量上网模式带来的功率无序倒送、投资收益低的问题,但模式设计不慎的话可能存在各投资主体参与共享后收益不均衡问题。因此,提出了考虑收益公平性的用户侧分布式光储系统共享模式,通过设置电能共享的动态费率和分布式光储系统的优化调度,实现参与共享用户的收益均衡,保证收益公平性,算例分析表明该运行方案兼顾用户整体经济性和用户彼此获利公平性,同时促进了光伏发电就近消纳,减缓了电能共享园区与电网的交
随着用电信息采集系统的推广,数据驱动的机器学习方法在用户侧用电行为优化领域的应用已引起广泛关注。利用深度强化学习方法(deep reinforcement learning,DRL),基于充电监测系统实时反馈的数据与分时电价信号,从负荷聚合商层面优化电动汽车(electric vehicles,EVs)充电行为。通过双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delay deep deterministic policy gradient,TD3)对单辆电动汽车充电过程进行建模。通过在训练智能体时向其状态中引
因风电固有的高不确定性与强随机性的特点,在电力市场中难以与传统机组相竞争,影响其大规模地接入电网。为提高风电跟踪计划出力能力与市场竞争力,首先结合电池储能系统,考虑风储系统运行约束,建立了以区域发电机组并网要求下惩罚电量与电池吞吐量最小为目标的优化模型;其次利用卡尔曼滤波算法对超短期风电功率预测数据进行增强处理,提高预测功率的时间分辨率与预测精度;在此基础上,将预测增强处理与超前滚动优化结合,提出了一种含超短期风功率预测增强处理的风储系统超前滚动优化控制策略。仿真结果表明,所提优化控制策略可在满足传统机组
为研究大规模可再生能源系统的振荡问题,提出了一种基于模式可观度的阻抗网络聚合方法,将高维度的阻抗网络简化为一个聚合阻抗,使其保留系统全部振荡模式的信息。首先定义了节点(支路)对模式的可观度,然后基于节点(支路)可观度矩阵提出了阻抗网络的聚合判据和聚合指标,从而找到对各模式均可观的网络端口,接着计算该端口的等效阻抗,作为网络的聚合阻抗。最后将所提方法应用到实际风电并网系统中,利用获得的聚合阻抗分析系统的振荡稳定性,并通过仿真验证了该方法的有效性。
提出一种面向提高风电接纳能力的智慧建筑能量管理策略。首先,基于建筑热惯性,构建考虑建筑物内部不同制热区域的能耗预测模型;其次,基于支路潮流模型与二阶锥松弛方法,构建集成智慧建筑的主动配电网(active distribution network,ADN)统一数学模型。随后,基于模型预测控制方法,在保证用户舒适性前提下,对ADN进行能量管理;最后,基于冬季制热场景,通过多种暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)调控方案对智慧建筑参与ADN优化调
准确负荷模型的建立是电力系统仿真可靠性的重要保证。近年来,基于电力系统类噪声的负荷建模方法以其不依赖故障扰动的优势为克服负荷模型时变性提供了有效的解决思路。然而,由于类噪声信号的信噪比很低,量测数据质量愈发成为制约类噪声负荷辨识的关键问题。为提升参数辨识结果的可靠性,基于小波阈值去噪和多维核密度估计方法,提出了类噪声主导负荷参数辨识的数据处理架构。仿真分析和实测结果表明,所提数据处理方法能够提升主导参数辨识的可用率与辨识精度,最终获得反映系统实际动态特性的可靠负荷模型参数。