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多时间尺度电力系统的模型降阶及稳定性分析(二)电力系统的降阶与中长期失稳
被引量：
20
1
作者
刘永强
雷文
+3 位作者
吴捷
严正
倪以信
吴复立
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期45-51,共7页
从元件的基本方程出发 ,导出了电力系统的三时间尺度模型。利用慢流形和快流形的概念 ,研究了电力系统三时间尺度动态模型降阶的条件。在感应电动机并联线性阻抗的负荷模型下 ,证明了在静态稳定和暂态稳定分析中略去发电机定子绕组阻尼...
从元件的基本方程出发 ,导出了电力系统的三时间尺度模型。利用慢流形和快流形的概念 ,研究了电力系统三时间尺度动态模型降阶的条件。在感应电动机并联线性阻抗的负荷模型下 ,证明了在静态稳定和暂态稳定分析中略去发电机定子绕组阻尼磁链和负荷感应电动机转子绕组磁链动态的合理性 ;证明了在静态稳定分析中固定发电机组原动机力矩的合理性 ;通过一个利用固定负荷慢动态的降阶模型判断暂态稳定性导致误判的实例 ,说明了在暂态稳定分析中随意地固定负荷慢动态是不可取的 。
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关键词
多时间尺度电力系统
模型降价
稳定性分析
电力系统
中长期稳定性
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职称材料
一种多时间尺度电力系统奇异摄动模型的推导
被引量：
2
2
作者
陈勇
《广东电力》
2006年第2期9-12,共4页
由于电力系统是一个多时间尺度的高阶非线性系统,其稳定性分析就变得异常复杂。为了提高稳定计算的效率,研究电力系统的多时间尺度动态模型及其降阶是非常必要的,为此,以电力系统物理电路为基础,导出了一个计算快动态和慢动态的电力系...
由于电力系统是一个多时间尺度的高阶非线性系统,其稳定性分析就变得异常复杂。为了提高稳定计算的效率,研究电力系统的多时间尺度动态模型及其降阶是非常必要的,为此,以电力系统物理电路为基础,导出了一个计算快动态和慢动态的电力系统奇异摄动模型。利用系统化的降阶方法,对电力系统模型进行降阶,并通过忽略快动态和固定慢动态,得出一个简化的、符合传统电力系统储备结构的电力系统模型,这对理解系统失稳机制具有重要意义。
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关键词
电力系统
奇异摄动模型
多时间尺度电力系统
模型降阶
稳定性
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职称材料
考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度
被引量：
37
3
作者
胡俊杰
赖信辉
+2 位作者
郭伟
张逾良
杨烨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期52-60,共9页
随着电动汽车数量逐渐增多,电动汽车接入电网会给电网运行控制带来困难。同时,以新能源为主体的新型电力系统面临功率平衡挑战。基于自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(BILSTM),提出了一种考虑电动汽...
随着电动汽车数量逐渐增多,电动汽车接入电网会给电网运行控制带来困难。同时,以新能源为主体的新型电力系统面临功率平衡挑战。基于自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(BILSTM),提出了一种考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度方法。首先,通过对风电和基础负荷历史数据进行CEEMDAN,得到不同频率下的本征模态分量;其次,根据极大值点个数判据对本征模态分量进行重构;再次,利用BILSTM预测重构分量,得到风电和基础负荷数据的预测值。基于上述预测的数据,采用模型预测控制方法,建立区域电网多时间尺度调度模型。最后,通过仿真结果表明,所提预测方法具有普适性;所提的多时间尺度调度方法有效且经济,该方法可以在平抑负荷波动、降低风电并网影响的同时,利用电动汽车灵活性对风电预测实时偏差进行补偿,维持系统平衡。
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关键词
多时间尺度电力系统
调度
电动汽车
经验模态分解
双向长短期记忆神经网络
风电预测
模型预测控制
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职称材料
题名
多时间尺度电力系统的模型降阶及稳定性分析(二)电力系统的降阶与中长期失稳
被引量：
20
1
作者
刘永强
雷文
吴捷
严正
倪以信
吴复立
机构
华南理工大学电力学院
香港大学电机与电子工程系
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期45-51,共7页
基金
国家重点基础研究专项经费资助项目 ( G19980 2 0 30 7
G19980 2 0 30 8)~~
文摘
从元件的基本方程出发 ,导出了电力系统的三时间尺度模型。利用慢流形和快流形的概念 ,研究了电力系统三时间尺度动态模型降阶的条件。在感应电动机并联线性阻抗的负荷模型下 ,证明了在静态稳定和暂态稳定分析中略去发电机定子绕组阻尼磁链和负荷感应电动机转子绕组磁链动态的合理性 ;证明了在静态稳定分析中固定发电机组原动机力矩的合理性 ;通过一个利用固定负荷慢动态的降阶模型判断暂态稳定性导致误判的实例 ,说明了在暂态稳定分析中随意地固定负荷慢动态是不可取的 。
关键词
多时间尺度电力系统
模型降价
稳定性分析
电力系统
中长期稳定性
Keywords
power system modeling
model reduction
power system mid term and long term stability
multi time scale systems
fast dynamics
slow dynamics
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种多时间尺度电力系统奇异摄动模型的推导
被引量：
2
2
作者
陈勇
机构
广东省电力学校
出处
《广东电力》
2006年第2期9-12,共4页
文摘
由于电力系统是一个多时间尺度的高阶非线性系统,其稳定性分析就变得异常复杂。为了提高稳定计算的效率,研究电力系统的多时间尺度动态模型及其降阶是非常必要的,为此,以电力系统物理电路为基础,导出了一个计算快动态和慢动态的电力系统奇异摄动模型。利用系统化的降阶方法,对电力系统模型进行降阶,并通过忽略快动态和固定慢动态,得出一个简化的、符合传统电力系统储备结构的电力系统模型,这对理解系统失稳机制具有重要意义。
关键词
电力系统
奇异摄动模型
多时间尺度电力系统
模型降阶
稳定性
Keywords
singular perturbation modeling of power system
multi-time scale power system
model reduetion
stability
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度
被引量：
37
3
作者
胡俊杰
赖信辉
郭伟
张逾良
杨烨
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
国网河北省电力有限公司经济技术研究院
石家庄通合电子科技股份有限公司
国网电动汽车服务有限公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第16期52-60,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52177080)
北京市科技新星计划资助项目(Z201100006820106)。
文摘
随着电动汽车数量逐渐增多,电动汽车接入电网会给电网运行控制带来困难。同时,以新能源为主体的新型电力系统面临功率平衡挑战。基于自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)和双向长短期记忆神经网络(BILSTM),提出了一种考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度方法。首先,通过对风电和基础负荷历史数据进行CEEMDAN,得到不同频率下的本征模态分量;其次,根据极大值点个数判据对本征模态分量进行重构;再次,利用BILSTM预测重构分量,得到风电和基础负荷数据的预测值。基于上述预测的数据,采用模型预测控制方法,建立区域电网多时间尺度调度模型。最后,通过仿真结果表明,所提预测方法具有普适性;所提的多时间尺度调度方法有效且经济,该方法可以在平抑负荷波动、降低风电并网影响的同时,利用电动汽车灵活性对风电预测实时偏差进行补偿,维持系统平衡。
关键词
多时间尺度电力系统
调度
电动汽车
经验模态分解
双向长短期记忆神经网络
风电预测
模型预测控制
Keywords
multi-time-scale power system scheduling
electric vehicle
empirical mode decomposition
bidirectional long short-term memory neural network
wind power prediction
model predictive control
分类号
U491.8 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多时间尺度电力系统的模型降阶及稳定性分析(二)电力系统的降阶与中长期失稳
刘永强
雷文
吴捷
严正
倪以信
吴复立
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2003
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种多时间尺度电力系统奇异摄动模型的推导
陈勇
《广东电力》
2006
2
在线阅读
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职称材料
3
考虑电动汽车灵活性与风电消纳的区域电网多时间尺度调度
胡俊杰
赖信辉
郭伟
张逾良
杨烨
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022
37
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职称材料
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