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基于5G通信的有源配电网新能源送出线路纵联保护 被引量:8
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作者 李铁成 范辉 +3 位作者 张卫明 王献志 张艺宏 戴志辉 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第11期139-150,共12页
传统纵联差动保护在新能源场站接入后会出现可靠性降低甚至拒动的问题。为此,首先提出了秩差累加积波形相似度算法并分析了其抗干扰特性,该算法通过计算两组数据的最大不匹配程度来度量两波形的相似度,显著减弱了异常数据对波形相似度... 传统纵联差动保护在新能源场站接入后会出现可靠性降低甚至拒动的问题。为此,首先提出了秩差累加积波形相似度算法并分析了其抗干扰特性,该算法通过计算两组数据的最大不匹配程度来度量两波形的相似度,显著减弱了异常数据对波形相似度判断的影响。在此基础上,利用送出线路两侧暂态电流时域波形特征的差异,提出了基于5G通信技术纵联保护新原理并构建了完整的保护方案。最后,通过PSCAD/EMTDC验证了所提保护方案的性能。仿真结果表明,所提方案不受新能源类型的限制,适用于各类新能源场站,具有良好的抗延时防误动、抗噪声及异常数据的能力;在新能源弱出力及断路器重合于永久性故障情况下也具备良好的动作性能。 展开更多
关键词 新能源 有源配电网 纵联保护 5G通信 波形相似度 暂态电流
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考虑时滞的涡簧储能用永磁同步电机反推控制 被引量:1
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作者 余洋 张千慧 +1 位作者 庞淇文 余宗哲 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1-12,共12页
针对采样、通信等造成的时滞现象弱化涡簧储能系统运行性能的问题,设计了考虑时滞的涡簧储能用永磁同步电机反推控制方法。首先在dq0坐标系下建立考虑电流延时的永磁同步电机数学模型;在此基础上,采用Lyapunov-Krasovskii理论设计含有... 针对采样、通信等造成的时滞现象弱化涡簧储能系统运行性能的问题,设计了考虑时滞的涡簧储能用永磁同步电机反推控制方法。首先在dq0坐标系下建立考虑电流延时的永磁同步电机数学模型;在此基础上,采用Lyapunov-Krasovskii理论设计含有时滞的Lyapunov函数,并结合反推控制方法,推导出永磁同步电机时滞反推控制器,以消除时滞对系统的影响,并保证系统闭环稳定性。仿真和实验结果表明,随着时滞的增加,系统控制响应偏差和波动影响也变大,甚至有可能导致系统失去稳定;与常规反推控制器相比,对于常时滞和变时滞情形,考虑时滞的反推控制器下永磁同步电机的速度和电流均能更准确跟踪各自的参考值,同时响应速度更快、且波动更小,极大改善了时滞对于系统运行性能的影响。 展开更多
关键词 非线性系统 涡簧储能系统 永磁同步电机 时滞 反推控制 李亚普诺夫函数
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基于BKA-GMM算法的需求侧高价值用户划分及筛选方法
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作者 余洋 孙梓朔 +3 位作者 王中晶 李君卫 庞淇文 樊蕊 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第9期165-173,共9页
针对调峰场景中传统用户分类方法评价标准单一导致的聚类效果不佳、大数据处理效率与精度失衡、划分结果可解释性较低等问题,提出基于黑鸢算法(BKA)优化高斯混合模型(GMM)算法的需求侧高价值用户划分与筛选方法。为解决用户分类不明确... 针对调峰场景中传统用户分类方法评价标准单一导致的聚类效果不佳、大数据处理效率与精度失衡、划分结果可解释性较低等问题,提出基于黑鸢算法(BKA)优化高斯混合模型(GMM)算法的需求侧高价值用户划分与筛选方法。为解决用户分类不明确和系统匹配不良的问题,结合用户心理学与峰、谷分时电价的负荷转移率模型,引入改进S形函数的用户负荷削减率,构建用户激励-潜力模型;针对传统聚类算法在大规模用户场景下精度与效率不足的问题,提出BKA-GMM算法,预先确定最佳聚类数和正则化参数,结合基于峰、谷时段调度潜力的划分依据,实现用户的初步分类;为提高分类结果的解释性,根据潜力系数及3个用户群特征制定筛选条件,精确识别出削减型、灵活型和复合型的高价值用户。仿真结果表明,将所建模型作为划分条件,显著提升了用户划分效率和参与实际响应的概率,所提筛选方法不仅加快了划分速度,提高了准确性,而且清晰地筛选出了不同类型的高价值用户。 展开更多
关键词 调度潜力 高价值用户 BKA优化算法 GMM聚类分析 用户划分 需求响应
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考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法 被引量:6
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作者 余洋 陆文韬 +4 位作者 刘霡 夏雨星 陈东阳 石金玮 蔡新雷 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第1期109-118,共10页
为解决电动汽车(electric vehicle,EV)负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路... 为解决电动汽车(electric vehicle,EV)负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。 展开更多
关键词 电动汽车 复杂出行链 双链马尔科夫 荷电状态划分 转移概率
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