基于灰色关联-神经网络模型的城市电力负荷短期预测的研究与应用

利用灰色理论和神经网络技术,提出了基于灰色关联度分析的灰色神经网络短期负荷预测短期分析新方法并建立了灰色关联—神经网络模型应用到电力短期负荷预测分析中,由于该模型优化了输入层因子,并克服了BP算法确定隐含层节点数的困难,所以提高了学习效率。最后结合某市电网负荷特点,在输入因子中重点考虑了某些扰动因子来进行优化,最后的预测结果以及与其他方法的预测误差进行比较,表明了该预测方法的正确性、高效性和实用性。     

基于DFIG控制方法的微电网的并网及孤岛运行方式分析

双馈异步发电机(Double Fed Induction Generators, DFIG)控制方法对微电网运行方式有着重要影响。重点研究主从控制方式下含DFIG微电网的运行特性。深入分析转子转速和励磁电压控制、浆距角控制、储能系统控制和用电负荷控制等DFIG控制功能模块,分别建立并网运行时的储能控制器和DFIG控制器的PQ模型,以及孤岛运行时主控制器的VF模型。基于Matlab平台仿真微电网在两种模式下的运行特点。仿真结果表明,由于大电网支撑,并网运行时微电网的电压具有更好的稳定性。孤岛运行时,同一性质的负荷对基于DFIG控制方法的微电网运行质量影响不大,而主要由微电网控制方法决定。     

抑制区域间低频振荡的UPFC模糊滑模控制器

低频振荡是区域互联电力系统面对的重要问题。从暂态能量的角度对区域间低频振荡进行了分析,并以暂态能量函数下降为目标,分析了统一潮流控制器(UPFC)抑制区域间低频振荡的原理。进而设计了UPFC抑制区域间低频振荡的模糊滑模控制策略。该策略采用区域联络线电气量作为输入信号,构造滑模控制的切换函数,然后通过模糊控制器输出控制信号,改变UPFC串联侧输出电压,抑制低频振荡。该方法兼具滑模控制与模糊控制的优点,经四机两区域系统仿真分析,验证了所提抑制策略的有效性。     

不同电价下含储能系统的微电网经济调度

为了验证不同电价下储能技术的削峰填谷及其在电力系统经济调度中的作用,对含有储能的微电网进行建模分析。建立了含有风机、光伏电池、热电联产系统、燃料电池、燃气锅炉及储能系统的并网型微电网结构,在充分考虑电力市场分时/实时电价的条件下,优化了计及设备维护成本、售热收益和微电网与大电网之间的电能交互成本等的经济模型,并采用混合杂草蝙蝠算法对所提模型进行了优化。以2种电价下不含储能系统的微电网经济调度模型作为对照,通过具体的微电网实例优化了冬季典型日负荷下各微电源的最优机组出力和最佳运行成本。仿真结果验证了所提算法和模型的有效性：储能能够在电价引导下对网内电负荷削峰填谷并降低微电网运行成本;同时,不同电价政策对微电网总运行成本及储能作用的发挥影响不同。