异步联网后,云南电网出现了长时间的超低频振荡(Ultra-Low Frequency Oscillation,ULFO)现象。通过对水轮机调速器(Turbine Governor,TG)PID参数的整定,ULFO现象得以有效抑制。但随着TG参数的修改,电网出现了一些隐性问题,如TG与发电机...异步联网后,云南电网出现了长时间的超低频振荡(Ultra-Low Frequency Oscillation,ULFO)现象。通过对水轮机调速器(Turbine Governor,TG)PID参数的整定,ULFO现象得以有效抑制。但随着TG参数的修改,电网出现了一些隐性问题,如TG与发电机励磁调节器(Generator Excitation Regulator,GER)的耦合问题和低频振荡(Low Frequency Oscillation,LFO)阻尼降低问题,严重威胁云南电网的安全稳定运行。针对异步联网下云南电网TG与GER耦合现象,提出了一种LFO与ULFO综合抑制策略。为快速获取TG和GER的最优PID参数,采用寻优性能高效的多元宇宙优化(Multi-Verse Optimization,MVO)算法进行求解。最后,将基于人工整定、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)整定和MVO算法整定的最优PID参数进行仿真校验,仿真结果验证了所提策略的有效性和优势。展开更多
【目的】在高比例水电电力市场中,交易电量执行的公平性和清洁能源消纳是中长期调度需要重点考虑的两个问题。【方法】针对电力市场环境下水电富集电网中长期优化调度的公平性以及弃水问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap ...【目的】在高比例水电电力市场中,交易电量执行的公平性和清洁能源消纳是中长期调度需要重点考虑的两个问题。【方法】针对电力市场环境下水电富集电网中长期优化调度的公平性以及弃水问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap decision-making theory,IGDT)的水电富集电网中长期优化调度方法。首先采用IGDT理论建立计及径流不确定性的水电富集电网中长期优化调度双层模型,其中下层求解电站合约电量完成率综合极差的最大值,上层求解对应区间径流的最大波动范围。然后通过多种线性化技术得到等价的混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)单层模型,并通过CPLEX求解器实现模型的求解。以云南电网的10座火电站和22座水电站的中长期优化调度为例对模型进行了验证。【结果】结果显示:各电站合约电量完成率极差为0.412,与不考虑弃能惩罚相比,弃水电量减少了81.33%。【结论】结果表明:该模型能够有效缓解水电站超发、少发和弃水等问题,对实现市场环境下电网公平性调度和促进清洁能源消纳具有重要意义。展开更多
随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行...随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行为。该模型的上层问题是两阶段鲁棒优化问题,第1阶段以最大化DER聚合商收益为目标确定其竞标量,第2阶段以最小化光伏发电出力最恶劣场景下弃光惩罚成本为目标对配电网安全性进行校核,并且还考虑配电网的离散控制特性。该模型的下层问题是日前电能量市场出清问题,首先采用Karush-Kuhn-Tucker条件替代将鲁棒双层规划模型转化为两阶段鲁棒优化问题,再采用嵌套列与约束生成算法求解,最后在修改的IEEE 30节点系统和IEEE 18节点配电网构成的输配联合系统上进行仿真分析,验证所提方法的有效性。展开更多
随着“双碳”目标的深入推进,近年来我国风电行业迅速发展,如何精准有效地预测风电功率对实现风机安全并网和维持系统稳定运行至关重要。针对现有风电功率预测方法存在输入特征冗余、泛化能力不足和未能充分捕捉风电出力内在特性等问题...随着“双碳”目标的深入推进,近年来我国风电行业迅速发展,如何精准有效地预测风电功率对实现风机安全并网和维持系统稳定运行至关重要。针对现有风电功率预测方法存在输入特征冗余、泛化能力不足和未能充分捕捉风电出力内在特性等问题,提出了一种基于特征优选与相似相本融合的长短期记忆网络与注意力机制(long short term memory-long short term memory,LSTM-AM)短期风电功率预测模型。首先,利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)回归进行输入特征优选,减少冗余;然后,采用长短期记忆网络与注意力机制建立LSTM-AM融合网络模型;最后,通过欧氏距离计算提取相似历史样本,与模型输出加权作为最终预测值。实验结果表明,所提出的方法相比传统方法预测性能更优,在风电功率预测中表现出更高的准确性,能够为电力系统规划运行和可再生能源的深入应用提供支撑。展开更多
设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Trac...设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。首先,将发电机非线性、参数不确定性、未建模动态以及随机风速聚合成一个扰动,并通过高增益状态-扰动观测器(High-Gain State and Perturbation Observer, HGSPO)对其在线估计。随后,采用分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)控制对该扰动估计进行完全补偿,以实现不同工况下全局一致的鲁棒控制性能。AFOPID控制较传统PID控制而言具有更出色的MPPT性能,且其无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现。通过阶跃风速和随机风速两个算例,对AFOPID的控制性能与PID控制、FOPID控制和反馈线性化控制(Feedback Linearization Control, FLC)进行了对比。仿真结果验证了AFOPID控制的有效性和鲁棒性。展开更多
文摘异步联网后,云南电网出现了长时间的超低频振荡(Ultra-Low Frequency Oscillation,ULFO)现象。通过对水轮机调速器(Turbine Governor,TG)PID参数的整定,ULFO现象得以有效抑制。但随着TG参数的修改,电网出现了一些隐性问题,如TG与发电机励磁调节器(Generator Excitation Regulator,GER)的耦合问题和低频振荡(Low Frequency Oscillation,LFO)阻尼降低问题,严重威胁云南电网的安全稳定运行。针对异步联网下云南电网TG与GER耦合现象,提出了一种LFO与ULFO综合抑制策略。为快速获取TG和GER的最优PID参数,采用寻优性能高效的多元宇宙优化(Multi-Verse Optimization,MVO)算法进行求解。最后,将基于人工整定、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)整定和MVO算法整定的最优PID参数进行仿真校验,仿真结果验证了所提策略的有效性和优势。
文摘【目的】在高比例水电电力市场中,交易电量执行的公平性和清洁能源消纳是中长期调度需要重点考虑的两个问题。【方法】针对电力市场环境下水电富集电网中长期优化调度的公平性以及弃水问题,提出了基于信息间隙决策理论(information gap decision-making theory,IGDT)的水电富集电网中长期优化调度方法。首先采用IGDT理论建立计及径流不确定性的水电富集电网中长期优化调度双层模型,其中下层求解电站合约电量完成率综合极差的最大值,上层求解对应区间径流的最大波动范围。然后通过多种线性化技术得到等价的混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)单层模型,并通过CPLEX求解器实现模型的求解。以云南电网的10座火电站和22座水电站的中长期优化调度为例对模型进行了验证。【结果】结果显示:各电站合约电量完成率极差为0.412,与不考虑弃能惩罚相比,弃水电量减少了81.33%。【结论】结果表明:该模型能够有效缓解水电站超发、少发和弃水等问题,对实现市场环境下电网公平性调度和促进清洁能源消纳具有重要意义。
文摘随着分布式能源(distributed energy resource,DER)广泛接入配电网以及电力市场环境的开放,DER有机会参与电力市场竞标并获得收益。为此,建立考虑光伏发电不确定性的DER聚合商参与电力市场竞标的鲁棒双层规划模型,并分析其策略性竞标行为。该模型的上层问题是两阶段鲁棒优化问题,第1阶段以最大化DER聚合商收益为目标确定其竞标量,第2阶段以最小化光伏发电出力最恶劣场景下弃光惩罚成本为目标对配电网安全性进行校核,并且还考虑配电网的离散控制特性。该模型的下层问题是日前电能量市场出清问题,首先采用Karush-Kuhn-Tucker条件替代将鲁棒双层规划模型转化为两阶段鲁棒优化问题,再采用嵌套列与约束生成算法求解,最后在修改的IEEE 30节点系统和IEEE 18节点配电网构成的输配联合系统上进行仿真分析,验证所提方法的有效性。
文摘随着“双碳”目标的深入推进,近年来我国风电行业迅速发展,如何精准有效地预测风电功率对实现风机安全并网和维持系统稳定运行至关重要。针对现有风电功率预测方法存在输入特征冗余、泛化能力不足和未能充分捕捉风电出力内在特性等问题,提出了一种基于特征优选与相似相本融合的长短期记忆网络与注意力机制(long short term memory-long short term memory,LSTM-AM)短期风电功率预测模型。首先,利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)回归进行输入特征优选,减少冗余;然后,采用长短期记忆网络与注意力机制建立LSTM-AM融合网络模型;最后,通过欧氏距离计算提取相似历史样本,与模型输出加权作为最终预测值。实验结果表明,所提出的方法相比传统方法预测性能更优,在风电功率预测中表现出更高的准确性,能够为电力系统规划运行和可再生能源的深入应用提供支撑。
文摘设计了一款新型自适应分数阶比例-积分-微分(AdaptiveFractional-Order Proportional-Integral-Derivative,AFOPID)控制,以实现永磁同步发电机(Permanent Magnetic Synchronous Generator,PMSG)的最大功率追踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)。首先,将发电机非线性、参数不确定性、未建模动态以及随机风速聚合成一个扰动,并通过高增益状态-扰动观测器(High-Gain State and Perturbation Observer, HGSPO)对其在线估计。随后,采用分数阶PID(Fractional-Order Proportional-Integral-Derivative, FOPID)控制对该扰动估计进行完全补偿,以实现不同工况下全局一致的鲁棒控制性能。AFOPID控制较传统PID控制而言具有更出色的MPPT性能,且其无需精确的PMSG模型,仅需测量d轴电流和机械转速,易于实现。通过阶跃风速和随机风速两个算例,对AFOPID的控制性能与PID控制、FOPID控制和反馈线性化控制(Feedback Linearization Control, FLC)进行了对比。仿真结果验证了AFOPID控制的有效性和鲁棒性。
