大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于...大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。展开更多
为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法...为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。展开更多
随着新型负荷和分布式电源(distributed generations,DGs)的广泛接入,电力系统中谐波问题日渐凸显,对各并网点进行谐波监测是电网谐波污染责任划分、溯源和治理的前提。针对谐波信号随机性强、特征不明显导致监测困难的问题,该文提出一...随着新型负荷和分布式电源(distributed generations,DGs)的广泛接入,电力系统中谐波问题日渐凸显,对各并网点进行谐波监测是电网谐波污染责任划分、溯源和治理的前提。针对谐波信号随机性强、特征不明显导致监测困难的问题,该文提出一种基于字典原子共享的电力系统谐波动态监测方法。首先,对电网谐波特性进行分析,提出一种基于压缩感知稀疏字典原子共享和复用的谐波动态监测架构,实现电网运行数据的连续动态采样;然后在此框架下,提出一种基于残差能量的稀疏度自适应匹配追踪(residual energy based sparsity adaptive matching pursuit,REB-SAMP)算法,通过计算每次迭代后的残差能量来表征原始数据被稀疏分解程度,并基于此制定算法的迭代终止判别和变步长策略;此外,将Gabor过完备稀疏字典与傅里叶稀疏字典级联构建超完备合成字典,提升算法对谐波监测数据的稀疏表示性能;最后,基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建分布式电源并网系统,验证所提算法的合理性和有效性。仿真结果表明:所提算法更易感知并网点谐波情况,具有重构精度高、抗噪性强、收敛性好的优点。展开更多
文摘大规模开发和利用风能有利于实现电力系统清洁低碳转型,是实现国家“碳达峰、碳中和”战略目标的重要技术手段,但风电出力的强不确定性对电力系统区域间可用输电能力(available transfer capability,ATC)评估带来了全新的挑战,传统用于求解计及风电出力不确定性的概率ATC评估模型在计算效率和计算精度方面均存在一定的不足。为此,该文提出一种基于多项式混沌展开(polynomialchaos expansion,PCE)的电力系统概率ATC评估方法,该方法首先构建基于机会约束的电力系统概率ATC评估模型;然后,根据风电出力预测误差的概率分布特征,选择对应的正交多项式为基函数以近似风电出力预测误差及电力网络中与之相关联的其他随机变量;进一步,借助Galerkin投影和基于一阶矩、二阶矩的机会约束转化方法,将所构建的机会约束模型的概率约束转化为确定性约束,实现基于机会约束的概率ATC评估模型向易于求解的确定性优化模型的转化;进而,将概率ATC评估模型的求解问题转化为ATC的最优多项式逼近系数的求解问题,根据求得的最优多项式逼近系数和选取的基函数计算电力系统ATC的概率分布特征;最后,通过修改后的PJM-5节点测试系统、IEEE-118节点测试系统及吉林西部电网实际算例验证了所提基于多项式混沌展开的电力系统概率ATC评估方法的准确性和有效性。
文摘为实现电力系统次/超同步振荡的快速、准确辨识,提出了一种基于同步压缩广义S变换(synchrosqueezing generalized S transform, SSGST)和改进稀疏时域法(improved sparse time domain method,ISTD)结合的次/超同步振荡辨识方法。该方法首先利用能量比函数对电力系统广域量测信息实时检测,当检测到信号能量发生突变时,利用SSGST对检测到的振荡信号分解得到相应的SSGST时频系数矩阵;然后通过改进的脊线提取方法在时频域实现对各振荡分量的最优轨迹搜索;进一步,结合最优轨迹时频索引重构各振荡分量的时域分量,并利用ISTD辨识方法计算出各振荡分量的频率和阻尼比系数;最后,通过自合成模拟信号、双馈风电场经串补并网系统仿真信号和某实际风电场实测数据验证了所提方法的准确性和有效性。
文摘随着新型负荷和分布式电源(distributed generations,DGs)的广泛接入,电力系统中谐波问题日渐凸显,对各并网点进行谐波监测是电网谐波污染责任划分、溯源和治理的前提。针对谐波信号随机性强、特征不明显导致监测困难的问题,该文提出一种基于字典原子共享的电力系统谐波动态监测方法。首先,对电网谐波特性进行分析,提出一种基于压缩感知稀疏字典原子共享和复用的谐波动态监测架构,实现电网运行数据的连续动态采样;然后在此框架下,提出一种基于残差能量的稀疏度自适应匹配追踪(residual energy based sparsity adaptive matching pursuit,REB-SAMP)算法,通过计算每次迭代后的残差能量来表征原始数据被稀疏分解程度,并基于此制定算法的迭代终止判别和变步长策略;此外,将Gabor过完备稀疏字典与傅里叶稀疏字典级联构建超完备合成字典,提升算法对谐波监测数据的稀疏表示性能;最后,基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建分布式电源并网系统,验证所提算法的合理性和有效性。仿真结果表明:所提算法更易感知并网点谐波情况,具有重构精度高、抗噪性强、收敛性好的优点。
