构网型储能的有功控制可为系统提供有效的频率支撑,但并联机组间控制策略不协调时,会引发荷电状态(state of charge,SOC)不均衡、低频振荡等问题。为此,首先建立了并联构网储能系统的状态空间模型,分析了控制参数对系统的频率稳定、振...构网型储能的有功控制可为系统提供有效的频率支撑,但并联机组间控制策略不协调时,会引发荷电状态(state of charge,SOC)不均衡、低频振荡等问题。为此,首先建立了并联构网储能系统的状态空间模型,分析了控制参数对系统的频率稳定、振荡抑制等性能的影响,并研究了并联机组间的有功分配机理。在此基础上,提出了适用于并联构网型储能系统的协调有功控制策略。最后,利用Matlab/Simulink的数字仿真与基于RT-LAB的硬件在环平台验证了所提控制策略的有效性。研究结果表明:所提方法在保证频率安全稳定的基础上,有效实现了并联储能机组间SOC均衡、功率分配优化以及振荡抑制的效果。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
针对模块化多电平换流器型柔性直流输电(modular multilevel converter based high voltage direct current,MMCHVDC)系统中频发的高频谐振现象,提出将矢量电流控制(vector current control,VCC)切换为功率同步控制(power synchronizati...针对模块化多电平换流器型柔性直流输电(modular multilevel converter based high voltage direct current,MMCHVDC)系统中频发的高频谐振现象,提出将矢量电流控制(vector current control,VCC)切换为功率同步控制(power synchronization control,PSC)以抑制其高频谐振的控制策略。首先分析了矢量电流控制下MMC产生高频谐振的机理,并实现了高频谐振现象下由矢量控制到功率同步控制的切换。然后,通过频率扫描得到MMC在功率同步控制下的高频阻抗,并通过系统稳定性判据对电网阻抗和MMC高频阻抗的特性进行分析,从而判断系统发生高频谐振的可能性。最后,通过仿真分析验证了功率同步控制对抑制MMC高频谐振的有效性。展开更多
文摘构网型储能的有功控制可为系统提供有效的频率支撑,但并联机组间控制策略不协调时,会引发荷电状态(state of charge,SOC)不均衡、低频振荡等问题。为此,首先建立了并联构网储能系统的状态空间模型,分析了控制参数对系统的频率稳定、振荡抑制等性能的影响,并研究了并联机组间的有功分配机理。在此基础上,提出了适用于并联构网型储能系统的协调有功控制策略。最后,利用Matlab/Simulink的数字仿真与基于RT-LAB的硬件在环平台验证了所提控制策略的有效性。研究结果表明:所提方法在保证频率安全稳定的基础上,有效实现了并联储能机组间SOC均衡、功率分配优化以及振荡抑制的效果。
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。
文摘针对模块化多电平换流器型柔性直流输电(modular multilevel converter based high voltage direct current,MMCHVDC)系统中频发的高频谐振现象,提出将矢量电流控制(vector current control,VCC)切换为功率同步控制(power synchronization control,PSC)以抑制其高频谐振的控制策略。首先分析了矢量电流控制下MMC产生高频谐振的机理,并实现了高频谐振现象下由矢量控制到功率同步控制的切换。然后,通过频率扫描得到MMC在功率同步控制下的高频阻抗,并通过系统稳定性判据对电网阻抗和MMC高频阻抗的特性进行分析,从而判断系统发生高频谐振的可能性。最后,通过仿真分析验证了功率同步控制对抑制MMC高频谐振的有效性。
