基于D-S证据理论的变压器故障诊断

针对电力变压器故障征兆与原因之间错综复杂的关系,以及单一变压器故障诊断算法精度有限的问题,本文提出一种在D-S证据理论的基础上,结合灰关联熵法和加权K邻近算法的变压器故障诊断新方法。该算法以油中溶解气体分析方法(Dissolved Gases Analysis,简称DGA)为基础,通过灰关联熵法和加权K邻近算法构建证据理论的基本可信度赋值函数,然后利用证据组合规则产生更为可靠的证据信息;最后根据基本可信数最大值确定变压器故障类型。变压器故障诊断实例结果表明该算法能够准确判断出变压器的故障类型,证明了该算法的可行性和有效性。     

利用合理弃风提高大规模风电消纳能力的理论研究

由于风电具有间歇性和反调峰性,其大规模接入电网必将影响电力系统各个方面。针对大规模风电接入电网将会恶化系统调峰的问题,提出在现有电源结构的情况下,利用合理弃风提高大规模风电消纳能力的理论研究方法。从风电反调峰性的角度论证了合理弃风的必要性和可行性。利用weibull分布拟合等效负荷曲线并作为分析依据,量化弃风功率对调峰的改善系数和弃风对风电发电容量的影响。以甘肃和陕甘青宁电网为例,对该方法进行验证,结果表明可以通过合理弃风放弃部分风电发电容量来改善系统调峰性能,提高大规模风电消纳能力,也可为电网规划人员提供决策支持。     

基于灰色非线性PID控制的风电系统调峰方法研究

针对电力系统风电调峰问题,提出了一种灰色非线性PID控制方法。该调峰方法在水电为主要调峰资源前提下,利用灰色理论预测风电功率,实时计算出风电功率与额定功率值的偏差,作为调峰机组新的调节目标,将风电功率调节在一个计划值附近。不断调整PID增益参数,使其随着功率偏差的变化而变化,进一步提高其控制性能。仿真结果验证了该调峰方法的有效性。     

改进的灰色理论在短期负荷预测中的应用

针对短期负荷预测问题,以减少预测模型复杂度和提高预测精度为目的,提出了一种改进的灰色理论预测方法,并与传统GM（1,1）方法进行了对比。仿真算例结果表明,该方法预测精度较优,具有较好鲁棒性,适用于短期负荷在线预测。     

基于小波分析的风电系统负荷调峰

针对风电系统负荷调峰问题,以减少调峰机组的爬坡出力次数与能源消耗为目的,提出了一种基于小波分析的负荷调峰方法。该方法采用近似对称光滑的紧支撑双正交小波db4(Daubechies函数)作为小波基,通过多分辨分析的Mallat算法对预测等效负荷进行2尺度分解,并将其中低频基础负荷分配给负荷调峰机组。仿真算例将该方法与未含小波分析的负荷调峰方法进行了对比,比较结果证明了其调峰性能优于后者。这表明该方法具有良好的调峰性能,能使调峰机组出力较为平缓,有效减轻对调峰机组的损耗和减少能源的消耗。