电力需求侧管理(PDSM)综述

介绍了电力需求侧管理(PDSM)的基本概念和国外的实施情况,阐述了我国实施电力需求侧管理(PDSM)的紧迫性和可行性,分析了在我国实施电力需求侧管理(PDSM)的支持环境和技术支持措施,提出了有待进一步研究的问题。     

电抗器品质因数对TCSC特性的影响及阻抗特性的双解现象

可控串联电容器(Tcsc)装置的晶闸管控制支路电抗器(TCR)品质因数只能是有限值，该文通过时域数字仿真分析了这一参数对TCSC稳态阻抗特性的影响。仿真分析结果表明在电抗器品质因数有限的情况下，TCSC等效阻抗特性的谐振点相对理想情况会出现偏移；同时，在容性运行区间，对于同样的触发角指令，Q值越小，TCSC的等效基频电抗也越小，而在感性运行区间，情况则刚好相反。这种影响在感性和容性运行区间还因TCSC同步触发控制方式不同而存在较大的差异。当以电容电压过零点为同步触发参考时标时，触发角指令与等效阻抗之间是单值对应关系，而以线路电流为同步触发参考时标时，触发角指令与等效阻抗之间是双值对应关系，即所谓的双解阻抗特性。文章进一步研究了线电流同步方式下TCSC等效基频阻抗呈现双解的现象，指出产生该现象的根本原因是采用了不同的触发参考时标。TCSC等效基频阻抗特性的双解现象实际上是在以线路电流过零点为触发参考时标时TCSC表现出的一种特殊运行特性。它与以电容电压同步触发参考时标的阻抗特性之间具有确定的对应关系。在两种不同的触发时标下，通过详细时域仿真验证了上述结论。     

电力系统次同步谐振中Hopf分岔现象的研究

针对IEEESSR第一基准模型 ,应用Hopf分岔理论 ,分析了系统的分岔现象。结果表明 ,随着串联补偿电容的增加 ,电气振荡模式与相应的扭振模式的相交 ,只意味着与扭振模式对应的SSR不稳定振荡最有可能发生 ,但不意味着Hopf分岔和SSR的不稳定振荡一定发生。时域仿真表明SSR的不稳定振荡区域比特征值分析法所预测的不稳定振荡范围稍小     

湖南电网日方式安排专家系统

介绍了一种在电网调度运行管理中实用的专家系统。该系统由常规程序和智能软件组成，包括日计划安排、检修安排、知识库和数据库管理等子系统。它能对发、供电设备的检修进行自动批答，根据检修方式、预计负荷、水库水情、燃料等合理安排电网的日运行方式及机炉调峰方式；能方便地对电网运行的知识库、规则库及数据库进行修改和维护；随时统计、分析、显示电网设备的检修情况。     

电力系统电压稳定问题综述(二)

综述了电压稳定问题研究中的小扰动电压稳定、大扰动电压稳定和电压稳定概率分析三个方 面的研究现状，并指出了一些待进一步开展的工作。     

一个实用于电力系统的多功能分层专家系统

介绍一个为省级电网开发的多功能多目标专家系统，它能安排系统的日发电计 划并对所辖厂站的检修申请进行批答。该系统将常规软件和智能程序有机地结 合在一起，其间的协调和管理则由一套智能黑板来实现。针对两个具有特殊接 线的厂站专门建立了独立的神经网络进行推理。为了提高软件的实用性，还开 发了一套相对独立的数据库及其管理系统以适应网络的发展变化并传递实际 电网的运行信息。整套系统在IBM-PC386上用C语言开发完成并已投 入实际运行     

小波分析基础理论及其在电力系统中的应用第3讲 应用综述

深入浅出地讨论了小波方法在信号分析处理方面的基本思想、基本方法、基本过程和基本应用。文中不仅结合电力系统中的一些应用问题讨论了小波方法的应用特点，而且对其应用前景作了综合性论述。     

水电站AGC执行机构控制策略的研究

总结了目前水电站ＡＧＣ执行机构控制策略的不足，提出了一种新的控制策略，并在大化电厂ＡＧＣ工程中加以运用，运行实践表明采用该策略后，水电站ＡＧＣ调节品质有较大提高。     

电力系统静态稳定概率计算的几种新方法

目前电力系统静态稳定性的分析方法普遍存在着两个问题。一是计算量大，这是由于 电力系统是一个大系统，系统模型的维数通常很高；二是计算精度较低，这是由于目前的分 析方法 中存在着多步逼近的过程，当系统参数的偏差量较大时，在静态稳定概率的估计上容易产生 较大的误差。以上两个问题的解决对电力系统静态稳定概率分析方法的实用化将起关键的作 用。文中在前人工作的基础上，提出了计算电力系统静态稳定概率的几种方法，它们是 二阶灵敏度法、多项式曲线拟合法及神经元网络学习法。这些方法可以在一定程度上克服上 述的两个问题。将这些方法用于一个11节点电力系统，计算结 果表明了这些算法的有效性。     

用李雅普诺夫函数法判定汽轮发电机组轴系扭振的稳定性

探讨了用标量和李雅普诺夫分解法判定汽轮发电机组轴系稳定性的可行性，给出并证 明了4段轴系模型汽轮发电机稳定性的代数判据。例证结果表明，标量和李雅普诺夫分解法 给出了轴系扭振稳定的充分条件，其稳定域偏于保守。