基于深度学习的新能源爬坡事件预测方法

随着新能源渗透率的逐渐增大,有功功率不平衡的爬坡事件时有发生,甚至造成较大负荷损失。因风电和光伏预测的精度不够,需要考虑的运行场景较多,时域仿真不能满足在线评估要求。提出一种基于深度学习的方法,综合考虑机组和联络线的调节能力,利用堆叠降噪自动编码器提取各层特征训练支持向量机。将风电、光伏和负荷预测数据及上一时刻联络线功率等相关量作为输入,是否发生爬坡事件为输出,通过支持向量机快速预测是否发生爬坡事件。实际电网的仿真结果表明,本研究方法快速准确,能够对爬坡事件进行有效辨识。     

基于深度学习的新能源爬坡事件预测方法

随着新能源渗透率的逐渐增大,有功功率不平衡的爬坡事件时有发生,甚至造成较大负荷损失。因风电和光伏预测的精度不够,需要考虑的运行场景较多,时域仿真不能满足在线评估要求。提出一种基于深度学习的方法,综合考虑机组和联络线的调节能力,利用堆叠降噪自动编码器提取各层特征训练支持向量机。将风电、光伏和负荷预测数据及上一时刻联络线功率等相关量作为输入,是否发生爬坡事件为输出,通过支持向量机快速预测是否发生爬坡事件。实际电网的仿真结果表明,本研究方法快速准确,能够对爬坡事件进行有效辨识。     

基于时序分解与误差修正的新能源爬坡事件预测

为了提高以风电、光伏为代表的新能源的爬坡预测的准确性,提出基于主成分分析、时序分解与修正长短期记忆（LSTM）网络预测误差的爬坡预测模型. 为了充分考虑功率的时序特性,采用时序分解方法将功率分解为周期、趋势和余项,结合多个特征因素的主成分建立基于LSTM的趋势和余项预测模型,实现功率的时间特征与影响因素主成分的映射关系刻画. 在采用LSTM对趋势和余项进行初步预测的基础上,引入误差修正算法计算拟合预测模型的动态误差并构建新的非平稳时间序列,获得准度性更佳的趋势和余项预测值. 通过加法模型融合趋势、余项以及利用朴素法获得的周期,得到最终预测功率. 结合风电和光伏爬坡事件定义,运用所提模型分别进行风电和光伏爬坡预测. 实验结果表明,与其他预测方法相比,所提模型在功率直接预测和爬坡事件间接预测上均具有更优的精度,能够为电网调度提供更可靠的依据.     

储能系统应用于火电厂调频经济性评价的研究

电池储能系统具有快速、精确的功率响应能力,有利于电厂更好地跟踪自动发电控制指令,更高效地完成电网自动发电控制目标。由于储能系统的建设成本比较昂贵,因此建立有效的储能电池经济性评估方法具有重要意义。首先提出了辅助火电机组参与调频的控制策略和分段调频的控制策略;然后利用灰色模型算法建立了电池容量的衰减模型,得出了对储能系统健康度的预测方法;最后基于两种控制策略,完成了对储能系统参与调频的经济性评价和比较。     

基于小波变换和支持向量机的风电功率爬坡事件识别与预测

随着风电场规模的增大,风电功率爬坡事件给电网带来的影响越来越显著,提高爬坡事件识别与预测精度对电网安全经济运行具有重要意义。阐述了爬坡事件的定义,提出了基于小波变换(WT)的风电功率爬坡事件识别方法,建立了风电功率爬坡事件的WT-SVM预测模型。以某风电场的实测风电功率数据为例,进行不同时段的识别与预测。结果表明,基于WT的方法可以快速准确地识别风电功率爬坡事件及其特征值,WT-SVM爬坡事件预测模型可以提高风电功率爬坡事件预测准确度。     

具有两种运动模式的球形机器人动力学建模与设计

针对目前球形机器人爬坡能力不足的问题,提出了一种具有连杆爬坡机构的新型球形机器人设计方案。该球形机器人除了传统的重摆行走方式之外,还可以利用连杆机构爬陡坡。建立了机器人利用连杆机构爬坡的力学模型,并用仿真软件分别进行了新旧球形机器人的爬坡运动仿真,验证了力学模型的正确性。在此基础上,对影响新机构爬坡能力的参数进行分析与优化,以此为理论依据设计制造出了具有两种运动模式的BYQ-X球形机器人样机。并对此样机进行了爬坡运动实验,通过样机实验进一步验证了力学模型的正确性和连杆爬坡机构对增加球形机器人爬坡能力的有效性。     

基于速率控制策略的ATM网络流量控制

在对现有ＡＴＭ流量控制方法分析的基础上，提出一种基于速率控制策略的网络流量控制方法。通过缓冲门限和对到达的信元降速，实现对到达信元流量控制。并对该流量控制方法进行了性能分析，与目前常用的漏桶法ＡＴＭ网络流量控制模型进行了性能比较。结果表明：在降低信元丢失率、时延方面、基于速率控制策略的控制模型比漏桶法的控制模型优越。     

风电爬坡事件的非精确条件概率预测

风电爬坡事件(wind power ramp events, WPRE)易破坏电力系统的有功功率平衡,劣化频率稳定性及电能质量,威胁电网的安全稳定运行。由此,提出一种基于信度网络(credal network, CN)的WPRE非精确条件概率预测方法,对WPRE各状态发生概率的区间范围进行预测。运用贪婪搜索算法挖掘WPRE与多个气象变量之间的相依性关系,并搭建CN结构以抽象表达;在超参数设置方面对非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model, IDM)进行了拓展,使用拓展后的IDM对变量间的条件相依性关系进行不确定性量化,完成CN的参数估计;基于建立的CN模型,在获取气象预测信息的条件下,结合CN概率推断算法对多状态WPRE的分布进行非精确概率推断;采用宁夏某风电场的实测数据对本方法进行测试,验证了该方法在观测样本不充足的预测情景下优异的预测性能。     

球形机器人的爬坡与弹跳能力

首先分析了球形机器人的爬坡能力,进行了爬坡实验。然后利用相平面法对球形机器人弹跳前的运动进行了分析，得到了起跳条件；利用质点系的达朗伯原理得到了球形机器人弹跳后的动力学模型。最后制作了一套弹跳实验装置，并对该模型进行了仿真和实验。仿真和实验的结果验证了分析的正确性及球形机器人弹跳运动的可行性。     

计及爬坡率申报的电力市场博弈分析

为了充分发挥具有快速爬坡能力的机组的性能,介绍了一种考虑机组爬坡策略的电力市场博弈模型.基于市场统一出清、负荷需求无弹性及发电商按边际成本报价等前提,讨论了发电商爬坡成本及降低爬坡申报值的可能性与限制措施;分析了在非线性边际成本时的发电商提高爬坡申报值的博弈行为,利用置换法结合图形分析得出其Nash均衡解析解.算例表明,发电商合理申报爬坡率能够有效降低市场出清价格和系统购电费用,减少高成本机组的运行与不必要的开停机,促进市场稳定.     

含有储能单元的微电网运行控制技术

含有储能单元的微电网运行控制技术为可再生能源发电的规模化利用提供高效的组织形式和管理手段．搭建包括光伏、风电、储能单元的典型微电网控制系统;光伏、风机采用最大功率跟综控制,以保证风能和光能的最大利用率;给出含有储能单元的微电网组网方案和运行控制方式,分析储能在微电网并网运行、孤岛运行、孤岛下负荷变化及无缝切换等过程中的能量控制作用;基于LCL滤波器的储能电压源型功率变换器,提出包含逆变器侧电感电流环、滤波电容电压环和电网侧电感电流环的三环控制策略．最后,仿真验证了该储能逆变器控制策略和方法合理有效．     

自回归滑动平均模型风速预测最大风能追踪策略研究

变速恒频风力发电机组在额定风速以下的最大风能追踪(Maximum Power point Tracking,MPPT)效果对于机组的效率有很大影响。现有的最大风能追踪策略不论是功率控制模式还是转速控制模式都是无风速测量下的最大风能追踪策略。究其原因,就在于风速无法精确测量。引入时间序列法中的自回归滑动平均模型(ARMA)对风速进行超前一步预测。根据该预测风速的大小来确定下一时刻最优功率点搜索的起始风机转速,再利用变步长转速扰动的最大风能追踪策略(爬山法)找到最优功率点。仿真表明,时间序列法对风速具有较好的预测效果,有效地缩小了最优功率点的搜索区间,缩短了搜索时间,提高了机组的运行效率。     

考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略

针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标（FRPI）,提出调频性能指标的估值方法. 分析风电场参与2种市场的投标策略. 利用核极限学习机（KELM）和核密度估计（KDE）,建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化（ALO）算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率. 风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性.     

风力/太阳能发电的发展现状和展望

风能和太阳能是资源丰富的可再生能源,发展风能和太阳能发电是改善能源结构、减少环境污染和保护生态环境的重要举措.阐述了国内外风力发电和太阳能发电的发展现状及趋势,针对风能和太阳能间歇性的特点,提出利用风能和太阳能互补发电,并介绍国内外相关研究现状.     

短期风电功率的预测方法

介绍了目前已有的风电功率短期预测方法,包括物理方法和统计方法,综述了国内外已有的风电场功率预测系统及其应用情况,指出了我国风电功率预测系统的研究进程及发展趋向.     

太阳能热发电过程的多模型控制策略

太阳能热发电技术是将太阳能首先转化为热能,再利用热能发电的技术,是对太阳能的高品位利用。文中总结了太阳能热发电系统的结构和原理,分析了不同情况下太阳能热发电的运行模式和热发电系统中的控制难点问题,进而提出了多模型控制策略,并与传统的单内模控制策略进行仿真对比,验证了多模型控制策略对时变不确定对象有很好的控制效果。