电力电子设备谐波对配电网电压骤升的影响研究

分析了相关电力电子设备的结构特性、谐波产生原因与叠加机理,探讨了电力电子设备在配电网中谐波注入并引起配电网用户电压骤升的原因,构建了谐波对配电网电压影响的仿真模型;在配电网现场测量了多台电力电子设备的实际谐波含量,并以这些测量数据和实际农村低压配电网、IEEE 33节点中压配电网算例为基础,通过多个运行场景进行仿真对比,对用户电压大幅提升现象进行了验证,最后提出了治理这类电压骤升的措施。     

基于区块链的分布式光伏就地消纳交易模式研究

目前配电网中分布式光伏发电渗透率越来越高,利用区块链技术的去中心化、难篡改等特点,有助于分布式发电就地或就近消纳,提高配电网运行的经济性。提出了一种基于区块链的光伏就地消纳交易模式,建立了光伏发电用户和分布式光伏聚合商的效益函数,运用Stackelberg博弈模型确定内部电价,通过边缘计算制定最优用电计划,设计了基于信誉值的就地消纳交易机制,对就地消纳程度低的用户进行惩罚,鼓励用户通过可时移负荷消纳光伏出力。配电网仿真结果表明,在采用区块链的交易模式下,配电网的就地消纳情况得到改善,用户的综合效益得到提升。     

直流闭锁故障下风电并网功率和直流输送功率的耦合关系分析

中国一次能源和负荷成逆向分布,新能源基地集群通过特高压直流群外送,新能源高占比电网中风电和直流耦合关系复杂。首先,建立电网分析模型,研究风电和直流在电网频率、电压方面的耦合关系。其次,根据最大频率偏差耐受能力,计算风电和直流在频率方面的耦合关系。再次,根据直流闭锁故障后风电暂态过电压总脱网量约束,推导风电并网点的暂态压升,计算暂态压升和脱网量的关系,得到直流和风电在暂态过电压方面的耦合关系。理论计算结果表明：风电和直流呈负相关性。根据2020年西北电网青豫直流和近区风电并网功率的仿真结果,验证了理论推导的正确性。     

计及置信容量的光热电站储热容量优化配置

为探索光热电站的容量价值,文中基于光热电站的容量置信度和度电成本,提出一种光热电站集热面积和储热容量优化方法。文中建立光热电站发电效率模型和经济性模型,基于序贯蒙特卡洛方法计算发电系统可靠性,使用粒子群算法计算光热电站置信容量,研究太阳倍数和储热时长分别对光热电站容量置信度和度电成本的影响;并以容量置信度和度电成本作为优化目标,使用加权理想点法建立目标优化函数、熵权法确定指标权重值,对太阳倍数和储热时长进行优化。以西北某地区光热规划为例,使用该地区实际太阳辐照资源数据建立模型,发现随着太阳倍数和储热时长的增加,容量置信度单调递增,而度电成本呈先降后升的趋势,可优化得到约束条件下最佳太阳倍数和储热时长。     

配电网能效差异化损耗标杆研究

合同能源托管作为新型线损管理模式逐渐被引入到区域配电网线损管理中,但由于该模式还未形成统一的指导标准,比如降损指标没有成熟的基线,未能形成差异化的能效标杆值。针对该问题,考虑配电网分层分压结构,建立配电网差异化变电设施优化配置模型及经济供电半径优化模型,提出一种损耗标杆的制定方法,即以供电区域输变电各环节电力设施配置及供电半径最优为基础,计算该条件下的配电网损耗,将该损耗值作为不同负荷密度区域差异化损耗标杆值。算例结果表明,不同负荷密度及电压制式下配电网的损耗标杆存在明显的差异,配电网差异化损耗标杆研究对当前电网的节能降损工作具有现实指导意义。     

大规模新能源接入电网连锁故障预防控制策略研究

本文着眼于大规模新能源接入的电网连锁故障预防控制策略研究,在深入分析大规模新能源接入对电网连锁故障影响机理的基础上,提出了适应含大规模新能源的电网连锁故障预防控制策略。该控制策略采用直流灵敏度法甄选出高危线路,并计算出发电功率转移分布系数矩阵,继而采用反向等量配对法,根据发电功率转移分布系数调整发电机组的出力,使得高危线路的负载率得到有效下降,同时保证其他线路负载率维持在重载阈值以下,改善潮流分布,起到预防连锁故障发生的作用。最后通过甘肃酒泉地区电网的仿真分析,进一步揭示了大规模新能源接入对电网连锁故障的影响机理;验证了本文提出的连锁故障控制策略的有效性。     

基于联合加权熵的电网自组织临界状态演化

针对潮流熵和网络拓扑熵在表征电网自组织临界演化水平上的局限性,提出用负载率进行加权的加权潮流熵和用度数大小进行加权的加权网架结构熵,分别表征电网负载率和潮流分布变化、电网度数大小和度数分布变化后电网的自组织临界状态演化水平;结合信息论首次提出联合加权熵,综合反映了电网的网架建设、负载率以及潮流分布对电网自组织临界性的影响,从而从一个全面的角度表征了电网的自组织临界演化水平。结合大停电风险评估指标风险价值和条件风险价值对甘肃电网的自组织临界演化进行了仿真计算,仿真结果证明联合加权熵在表征电网自组织临界演化水平上的全面性和有效性。     

复杂电网自组织临界态辨识物理指标研究

在深入研究电网自组织临界特性的基础上,指出网络结构和潮流分布的高度不均衡性是电网进入自组织临界态的两个重要因素。对于网络分布的均衡与否可采用网络拓扑熵刻画;潮流分布的不均衡性可分为由于部分线路负载率偏低而致和由于部分线路负载率偏高而致两类,显然后者才是电网进入自组织临界态的真正因素之一。由于潮流熵概念无法区分这两类完全不同的潮流分布特性,本文提出了一个新的加权潮流熵概念来表征潮流分布的不均衡性。通过对实际电网的仿真分析,表明电网处于自组织临界态时,呈现低网络拓扑熵和高加权潮流熵特性;加权潮流熵与潮流熵相比,能够更好地识别出由于部分线路负载率偏高而致的潮流不均衡性这一关键因素。网络拓扑熵和加权潮流熵两个物理指标的提出能够为复杂电网自组织临界态的辨识与综合评估以及连锁故障的预防控制提供一定的理论支撑。     

利用空间相关性的超短期风速预测

风速的空间相关性有助于提高其预测质量,特别是在风速突变的情况下。将"离线分类建模,在线匹配模型"的预测思路应用到利用空间相关性的超短期风速预测之中:通过历史数据的时序分析,识别其中各风电场风速存在空间相关性的时段;按其时序特征及其他的条件特征,将观察时窗内的风速序列划分为不同演化形态的样本子集;在离线环境下,分别根据各类形态的训练样本子集优化其专用的预测模型及参数;在线应用时,则根据当下窗口内风速序列的演化形态及相关的条件特征,按匹配所得模型及参数,根据参考风电场的实测数据预测目标风电场的风速。以实际的历史数据验证了所述方法的有效性。     

基于自适应PFCM聚类的电力负荷数据预处理

考虑到电网实际运行过程中,负荷数据因各随机因素产生异常对负荷预测的准确性与负荷调度的有效性造成严重影响,提出一种自适应PFCM聚类算法以修正电力负荷异常数据。该算法首先利用新定义的PFCM聚类有效性指标函数与动态调节权重的PSO算法分别实现了负荷曲线最优聚类数目与聚类中心的自适应确定;然后利用改进的PFCM算法提取负荷特征曲线,实现了对负荷曲线的聚类;最后使用该方法对西北某市负荷数据进行聚类分析,并利用相关方法进行异常数据的识别与修正。验证性实验结果表明,改进算法样本距聚类中心的距离明显更小,且在相同异常值修正公式下,使用改进后算法聚类结果修正的异常值更接近于原始负荷数据,平均相对误差相比改进前降低1.99%。