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含跟网/构网型混联多馈入系统协调优化配置方法 被引量:7
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作者 余光正 胡越 +4 位作者 刘晨曦 汤波 辛焕海 马骏超 崔葛安 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期588-600,I0016,共14页
随着传统同步机组被电力电子设备逐步取代,电力系统由原来的“物理同步”逐渐转变为“控制同步”。因此,由变流器控制环节引发的稳定问题受到广泛关注。已有研究表明,含跟网/构网型设备的混联多馈入系统中构网型设备能够抑制弱电网下由... 随着传统同步机组被电力电子设备逐步取代,电力系统由原来的“物理同步”逐渐转变为“控制同步”。因此,由变流器控制环节引发的稳定问题受到广泛关注。已有研究表明,含跟网/构网型设备的混联多馈入系统中构网型设备能够抑制弱电网下由跟网型设备并网引起的次同步振荡,然而其在强电网下容易导致系统出现低频振荡现象。而目前电力系统仍处于向“双高”系统转变的过渡阶段,关于不同电网强度下混联多馈入系统中跟网/构网型变流器对电网电压支撑能力的量化评估及其在多频段下的协调优化配置方法仍不清晰。为此,该文首先对单馈入跟网/构网型变流器并网系统进行模态分析,探究不同电网强度下跟网/构网型变流器对应的主导振荡模态在多频段下的分布特性,并形成混联多馈入系统的协调优化配置原则。其次,基于模态解耦的思想对混联多馈入系统的稳定性进行等效近似,揭示多频段下系统主导振荡模态阻尼比与跟网/构网型支撑能力量化指标之间的关系。由此,提出一种面向系统小干扰稳定性提升的跟网/构网型协调优化配置方法。最后,通过仿真算例验证所提混联多馈入系统等效近似方法的正确性和协调优化配置方法的有效性。 展开更多
关键词 跟网/构网型设备 混联多馈入系统 模态解耦 电网电压支撑能力 协调优化配置
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基于故障穿越演化特性的SVG电磁暂态模型测辨方法 被引量:4
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作者 夏楠 罗傲京 +3 位作者 晁璞璞 张青蕾 李卫星 王潇平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期1-12,共12页
建立准确的静止无功发生器(static var generators,SVG)白盒电磁暂态仿真模型是分析电网电压稳定特性的前提。然而,由于SVG的控制器结构和参数保密,其建模大都基于典型控制结构和参数,模型的暂态输出特性与实际差异较大。针对上述问题,... 建立准确的静止无功发生器(static var generators,SVG)白盒电磁暂态仿真模型是分析电网电压稳定特性的前提。然而,由于SVG的控制器结构和参数保密,其建模大都基于典型控制结构和参数,模型的暂态输出特性与实际差异较大。针对上述问题,提出了基于SVG厂家封装黑盒模型故障穿越(fault ride-through,FRT)演化特性的电磁暂态模型测辨方法。首先,分析了厂家黑盒模型的拓扑特征,通过多工况故障穿越响应测试,厘清了其故障穿越演化特性。然后,通过分析不同控制环节暂态切换过程对SVG故障穿越响应特性的影响和作用途径,提出了基于SVG故障穿越响应演化形态的控制器结构辨识方法。通过分析SVG不同控制环节参数对其故障穿越响应特性的分阶段作用原理,提出了基于故障穿越响应幅值的控制器参数分步辨识方法,形成了SVG的白盒化电磁暂态模型测辨方法体系。最后,将建立的不同型号白盒仿真模型与对应厂家黑盒模型进行了故障穿越响应特性对比分析,发现其误差远小于现行标准的允许误差,证明了提出方法的有效性和通用性。 展开更多
关键词 SVG 厂家黑盒模型 故障穿越响应特性 电磁暂态模型 控制器结构辨识 控制器参数辨识
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考虑转折性天气的海上风电功率超短期分段预测方法研究 被引量:23
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作者 余光正 陆柳 +2 位作者 汤波 王思源 东琦 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期4859-4870,共12页
在以台风、强对流天气为代表的转折性天气下,海上风电功率在短时间内呈现剧烈波动,对超短期风电功率精确预测提出了挑战。针对上述问题,提出一种基于转折性天气时段自适应划分的海上风电功率超短期分段预测方法。在全时段上提出一种基... 在以台风、强对流天气为代表的转折性天气下,海上风电功率在短时间内呈现剧烈波动,对超短期风电功率精确预测提出了挑战。针对上述问题,提出一种基于转折性天气时段自适应划分的海上风电功率超短期分段预测方法。在全时段上提出一种基于移动均值迭代的时序趋势提取方法,以初步分析功率时序实时变化特性;其次,在分时段上,为提升对转折性功率时段的识别精度,立足趋势提取结果提出一种基于双重自适应滑动窗拐点检测的转折性功率时段提取方法;在此基础上,综合考虑不同时段功率时序特征差异性,建立一种分段预测模型对不同时序下的功率进行精益化预测:对非转折性时段提出一种LightGBM-门控循环单元组合预测方法;对转折性时段提出一种基于时序模式分类的改进核密度估计概率预测方法。采用中国东海某海上风电场数据进行算例验证,结果表明,所提方法能有效提高预测精度。特别地,对于海上转折性天气带来的极端工况下风电功率预测具有良好的适应性,对海上风电功率超短期预测领域研究提供有益补充。 展开更多
关键词 转折性天气 风电功率 趋势识别 自适应窗口 概率拟合 分段预测
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基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法 被引量:40
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作者 余光正 陆柳 +3 位作者 汤波 王思源 杨秀 陈汝斯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期6989-7002,共14页
光伏功率时序受多种特征因素的影响,呈现出高度的随机性和波动性。不同于分布式光伏,集中式光伏具有地理位置与辐照水平的同一性,运动型云层的遮挡往往导致光伏功率的分钟级剧烈波动,对光伏功率预测精度提出了挑战。针对上述问题,该文... 光伏功率时序受多种特征因素的影响,呈现出高度的随机性和波动性。不同于分布式光伏,集中式光伏具有地理位置与辐照水平的同一性,运动型云层的遮挡往往导致光伏功率的分钟级剧烈波动,对光伏功率预测精度提出了挑战。针对上述问题,该文提出基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法。首先,通过提取并匹配彩色云图局部特征描述子,提出基于地基云图的云轨迹跟踪方法;其次,为评估运动型云团引起的超短期辐照度变化,建立基于云轨迹追踪的辐照系数预测模型;为表征各特征序列的内在相关性,提出一种基于改进注意力机制(improved attentionmechanism,IAM)的卷积–长短时记忆混合神经网络(convolutional neural network-long and short-term memory network,CNN-LSTM)进行超短期光伏功率预测。在此基础上,综合天气类型与波动性聚类识别并提取功率波动过程,建立误差修正模型以进一步提高预测精度。采用西北某集中式光伏电站数据进行算例验证,结果表明,所提方法能有效提高预测精度,具有一定工程实用价值。 展开更多
关键词 地基云图 特征匹配 改进混合神经网络 波动性聚类 超短期光伏功率预测
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高比例风电系统的爬坡备用需求评估 被引量:15
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作者 王康 张青蕾 +3 位作者 王泽 李骏 程程 文云峰 《电网与清洁能源》 北大核心 2022年第8期94-101,120,共9页
在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系... 在极端天气情况下,风电功率会在短时间尺度内发生大幅度的变化,出现风电功率高风险爬坡事件,严重威胁电力系统的安全稳定运行。开展爬坡备用的需求评估,有助于减小风电出力波动和预测误差对电网运行带来的不利影响。为保障高比例风电系统的备用充裕度,提出一种基于门控循环单元和非参数核密度估计法的组合区间爬坡备用需求预测方法。首先,将风电功率实际数据和日前预测数据构建成多变量时间序列,基于门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)模型提高预测结果的准确度。进而,采用非参数核密度估计方法对风电功率预测误差进行置信区间估计,得出给定置信区间下的风电功率预测区间。最后,根据区间预测结果,预测爬坡事件并提取爬坡特征量,建立爬坡备用需求评估模型,评估得出爬坡备用容量需求。基于西北某省级电网的数据开展了算例测试,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 风电爬坡事件 区间预测 数据驱动 爬坡备用
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