为解决双馈风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)采用综合惯量控制时固有调速器的抑制作用,及转速恢复时系统频率二次跌落(secondary frequency dip,SFD)的问题,提出了基于模糊推算和动态控制的风储联合调频控制策略。首先...为解决双馈风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)采用综合惯量控制时固有调速器的抑制作用,及转速恢复时系统频率二次跌落(secondary frequency dip,SFD)的问题,提出了基于模糊推算和动态控制的风储联合调频控制策略。首先分析了电力系统频率响应特性,揭示了输出功率抑制量(output power suppression amount,OPSA)与SFD的产生机理。其次在DFIG频率支撑阶段,基于系统频率指标对综合惯量控制系数进行模糊逻辑设计,减小OPSA影响并提升DFIG调频能力。然后在转速恢复阶段,根据DFIG转速变化动态计算储能有功功率参考值,调整储能输出以减小SFD,并设计变系数比例-积分(proportional-integral,PI)控制以平滑恢复储能荷电状态(state of charge,SOC)。最后,在MATLAB/Simulink中搭建风-储-火四机两区域电力系统仿真模型,验证了所提策略的有效性,保证了高风电渗透率电力系统的频率稳定性。展开更多
为实现风电出力时间序列的高性能模拟,文中提出了一种基于SAGA-KM(simulated annealing and genetic algorithms-K-means)算法实现典型风电场景分类和基于Copula函数进行风电日过程马尔可夫过程建模的风电模拟方法。SAGA-KM算法将传统K...为实现风电出力时间序列的高性能模拟,文中提出了一种基于SAGA-KM(simulated annealing and genetic algorithms-K-means)算法实现典型风电场景分类和基于Copula函数进行风电日过程马尔可夫过程建模的风电模拟方法。SAGA-KM算法将传统KM算法与遗传算法和退火算法相结合,能显著提高风电场景分类效果;基于Copula函数建立的马尔可夫链精细概率模型,以去粗粒化方式实现马尔可夫过程蒙特卡洛模拟,克服了粗粒化引起的概率分布偏差。针对甘肃省某风电场数据进行实际模拟,结果表明文中方法生成模拟序列的统计分布特性、自相关函数特性和日均功率的分布特性与实测数据都非常接近,该方法能很好地保留风电序列的概率分布特性和随时间变化的波动特性,具有重要的工程实用价值。展开更多
为解决复杂光照环境下集中式光伏阵列最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)的问题,采用太阳能光伏组件的电流方程以及电路分析的原理,对串、并联光伏组件的输出过程进行理论推导,总结出集中式光伏阵列处于复杂光照环境下...为解决复杂光照环境下集中式光伏阵列最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)的问题,采用太阳能光伏组件的电流方程以及电路分析的原理,对串、并联光伏组件的输出过程进行理论推导,总结出集中式光伏阵列处于复杂光照环境下的输出特性,建立1种复杂光照环境下集中式光伏阵列输出特性的仿真模型。通过计算机仿真以及系统实验,对集中式光伏阵列的输出特性曲线进行分析,仿真、实验结果与理论分析保持一致。展开更多
文摘为解决双馈风力发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)采用综合惯量控制时固有调速器的抑制作用,及转速恢复时系统频率二次跌落(secondary frequency dip,SFD)的问题,提出了基于模糊推算和动态控制的风储联合调频控制策略。首先分析了电力系统频率响应特性,揭示了输出功率抑制量(output power suppression amount,OPSA)与SFD的产生机理。其次在DFIG频率支撑阶段,基于系统频率指标对综合惯量控制系数进行模糊逻辑设计,减小OPSA影响并提升DFIG调频能力。然后在转速恢复阶段,根据DFIG转速变化动态计算储能有功功率参考值,调整储能输出以减小SFD,并设计变系数比例-积分(proportional-integral,PI)控制以平滑恢复储能荷电状态(state of charge,SOC)。最后,在MATLAB/Simulink中搭建风-储-火四机两区域电力系统仿真模型,验证了所提策略的有效性,保证了高风电渗透率电力系统的频率稳定性。
文摘为实现风电出力时间序列的高性能模拟,文中提出了一种基于SAGA-KM(simulated annealing and genetic algorithms-K-means)算法实现典型风电场景分类和基于Copula函数进行风电日过程马尔可夫过程建模的风电模拟方法。SAGA-KM算法将传统KM算法与遗传算法和退火算法相结合,能显著提高风电场景分类效果;基于Copula函数建立的马尔可夫链精细概率模型,以去粗粒化方式实现马尔可夫过程蒙特卡洛模拟,克服了粗粒化引起的概率分布偏差。针对甘肃省某风电场数据进行实际模拟,结果表明文中方法生成模拟序列的统计分布特性、自相关函数特性和日均功率的分布特性与实测数据都非常接近,该方法能很好地保留风电序列的概率分布特性和随时间变化的波动特性,具有重要的工程实用价值。
文摘为解决复杂光照环境下集中式光伏阵列最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)的问题,采用太阳能光伏组件的电流方程以及电路分析的原理,对串、并联光伏组件的输出过程进行理论推导,总结出集中式光伏阵列处于复杂光照环境下的输出特性,建立1种复杂光照环境下集中式光伏阵列输出特性的仿真模型。通过计算机仿真以及系统实验,对集中式光伏阵列的输出特性曲线进行分析,仿真、实验结果与理论分析保持一致。
