大规模光伏发电接入对直流输电系统的影响研究

直流输电系统是实现高电压、大容量、远距离送电和区域电网互联的一个重要技术手段,对于大规模新能源发电的跨区域消纳具有重要的作用。以大规模光伏发电发电接入西北某电网为对象,建立光伏电站模型,分析光伏电站不同运行方式及电网扰动情况下对直流系统的影响,并提出为保证大规模光伏发电接入后直流系统稳定运行的措施与建议。     

光伏发电微观选址 光伏发电的微观选址

光伏发电的微观选址方案需要从以下几个方面考虑:功能必要性、投资经济性、社会效益以及可行性等方面。从功能必要性方面考虑,光伏发电可以解决(或部分解决)无电地区的用电问题,也可以增加电网覆盖地区环保电力的比例,提供清洁能源。从投资经济性方面考虑,光伏发电项目的投资要考虑总投资成本、发电量     

分布式电源设计相关问题的讨论 工程师与制造商伙伴们的观点

分布式电源的优势在于可以充分开发利用各种分散存在的能源,包括本地方便获取的化石类燃料和可再生能源,并提高能源的利用效率。分布式电源通常接入中低压配电系统,已列入国家"十二五"规划的智能电网的特点之一就是改进互联标准,简化联网的过程,使包含光伏发电、风力发电和先进的电池储能系统等环境友好型分布式电源安全、无缝地接入电力系统。配电系统已不再是传统的、仅具有分配电能到末端用户的功能,而将演变成能收集分散、随机变动的电力并把它们传送、分配到任何地方的功率交换系统。智能电网对输电系统的优化还使分布式电源能够实现远距离输电。随着电网的智能化和电力接入技术的成熟,分布式电源会越来越多地采用。大量的分布式电源的接入,对配电系统会产生哪些影响?分布式电源设计需要解决哪些问题?传统的配电系统设计方法如何改进和完善?对分布式电源设备有哪些要求?为此,本刊邀请了相关技术人员予以讨论。     

DELPHI中对注册表的操作

在开发Windows平台等应用程序时，经常要访问和修改注册表，对注册表的操作是进行软件开发的一项重要技能。Delphi是常用的开发工具，那么如何在Delphi中访问和修改注册表呢？下面就来讨论一下。Delphi中提供了几个注册表类，通过对此类对象的操作我们就可以在程序中很方便地访问和修改Windows操作系统的注册表。Delphi中提供的注册表类主要有：TregistryIniFile、TregIniFile、EregistryExcep－tion和Tregistry。前两种主要是为了兼容Win３．x下的ini文件，按照操作ini文件的方式操作注册表；EregistryException用来在程序对注册表…     

考虑聚合效应的多点分布式储能系统灵活性评价方法研究

针对多点分布式储能系统的灵活性评价问题,深入讨论分析了电力系统灵活性的定义、内涵,提出了考虑聚合效应的多点分布式储能系统灵活性评价指标和方法,并基于河南电网侧储能电站示范工程进行案例分析,验证了方法的适用性和有效性。研究表明:考虑聚合效应的灵活性评价指标和方法能够有效地量化多点分布式储能系统响应系统不确定变化时的灵活调节能力,有助于提高储能电站调度运行的量化决策水平,具有一定的工程实用价值。     

基于GPS/GPRS/GIS车辆监控系统的研究与实现

本文介绍基于GPS/GPRS/G IS的车辆监控系统的工作原理,提出了车辆监控系统的总体设计方案,重点阐述了GPS的M12模块和GPRS的G20模块在车辆监控系统中的具体实现方法以及监控中心的G IS软件设计。     

塔式太阳能热发电站定日镜场容量优化配置

太阳倍数是反映太阳能热发电站镜场容量的直接参数,同时也是影响储热系统容量的关键参数。文章以我国西部某地区的50 MW塔式太阳能热发电站为例,建立了塔式太阳能热发电站的能量耦合模型和经济性评价模型。以LCOE最低为优化目标,通过模拟得到无储热系统以及当储热时间分别为6,10 h时,有储热系统的太阳能热发电站的最优太阳倍数,并分析了不同储热时间条件下,定日镜场容量对该电站经济效益、定日镜场效率、电站年容量因子等的影响。研究结果表明:太阳倍数和储热容量存在一个最优组合,使得塔式太阳能热发电站的LCOE最低,在此组合下,配置定日镜场容量和储热系统容量,将使得太阳能热发电站能够获得理论上最优的综合经济效益。     

工业炉内钢坯温度及表面热流重建模型研究

在已测得钢坯内部几点从进炉到出炉随时间变化的温度曲线的情况下(例如黑匣子测温),根据传热导热原理以及正则化技术,建立了重建钢坯表面热流分布的数学模型,并且进一步重建钢坯内部温度的三维分布。该模型通过可行性验证,可望提供各火嘴燃料量和风量优化调整指导信息,确保工业炉安全和经济运行。     

含风电场的机组组合二阶段随机模型及其改进算法

提出一种含风电场的机组组合二阶段随机规划模型,将风电功率作为随机变量处理,目标函数包含常规机组发电成本和切负荷惩罚费用,由于风电功率存在多种可能的情景,后一种费用采用期望值形式,同时提出一种求解二阶段模型的SAA-自适应多切割L形算法,具体为首先基于抽样平均逼近(SAA)理论,将随机模型转换成确定性模型,然后提出一种自适应多切割L形算法求解。求解中引入全局辅助变量实现迭代过程中历史最优切割信息的保存,并设置主模型约束条件数上限保证模型始终具有较小的规模。与传统单切割和多切割L形算法相比,所提出算法的迭代次数介于两者之间,但计算时间要少于两者。最后通过3机、10机和100机算例在不同数量的风电情景下仿真计算,结果表明本文模型可以有效处理风电随机性,SAA-自适应多切割L形算法在样本数量较大的情况下保持了良好的收敛性和可靠性。