基于KL散度的含储能机组组合分布鲁棒优化方法

为应对风电场出力的波动性和随机性给机组组合带来的问题,提出了基于Kullback-Leibler(KL)散度的含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型。在电池储能的运行模型的基础,将电池储能模型嵌入到传统的火电机组组合模型中,建立了含储能的机组组合两阶段优化模型;基于KL散度构建了风电场出力的模糊集,形成了含储能机组组合的两阶段分布鲁棒优化模型,通过对偶变换和广义Benders分解将其转化成易于求解的混合整数凸优化模型进行求解。通过IEEE RTS 24节点系统仿真结果表明,所提出的分布鲁棒优化方法保守性优于鲁棒优化方法,经济性接近随机优化方法,且随着KL散度增大,机组组合成本缓慢增加。     

新能源发电上网关口计量用互感器二次负荷分析及选型建议

随着光伏、风电等新能源迅猛发展,新能源发电装机容量比重日益增大。作为关口电能计量装置的重要组成部分,互感器二次负荷的大小对其误差存在不可忽视的影响。对河南电网新能源发电上网关口计量用互感器二次负荷进行了全面统计。结果显示,大部分新能源互感器二次负荷额定容量配置过大,既不满足规程要求,也对计量误差造成了不利影响。实际试验表明,二次负荷选择不合理会造成计量误差偏移,甚至超差。最后,提出了新能源发电上网关口计量用互感器二次负荷的选型建议,供从事电能计量工作相关技术人员参考。     

适用于PMSG背靠背变流器的新型电压矢量控制

直接模型预测控制DMPC （direct model predictive control）在改善背靠背BTB （back-to-back）变流器永磁同步发电机注入电网电能质量方面具有重要作用。然而，由于BTB变流器的可行电压矢量VVs （voltage vectors）都是用来预测和评估的，且其成本函数中的权重因素会影响控制性能，因此，DMPC的计算量比较大，调整过程复杂。为此，利用直接控制的简单性，结合直接转矩控制DTC （direct torque control）和直接功率控制DPC （direct power control），提出了一种新的直接模型预测磁通控制DMPFC （direct model predictive flux control）和直接模型预测功率控制DMPPC （direct model predictive power control）。首先，通过定义新的DTC和DPC切换表，在8个预测参数中只需要3个就可为BTB变流器选择最佳电压矢量，大大减少计算量。此外，为了避免权重因素的影响，本文将电磁转矩简单地转换为等效定子磁通，在成本函数中只考虑等效定子磁通。最后，实验结果表明，该方法的计算时间减少了26.9%，同时获得了最佳的控制效果。     

基于HPLC技术的智能电网数据采集系统设计

为了解决智能电网数据采集系统中经常出现的调度失衡、采集装置负荷波动等问题，设计了一种智能电网数据采集系统。该系统基于矢量正交频分复用(VOFDM)的高速电力线载波(HPLC)通信技术，在接收端配备了两个非线性预处理器，具有较好的峰均功率比特性。该系统能够提高非线性预处理器的效率，以解决传输易受到电磁干扰的问题。此外，该系统还应用了自行设计的新型智能电网采集装置，可对电网负荷波动数据进行交、直流检测。试验结果表明，在相同的条件下，峰均功率比阈值最高降低了4.6 dB,通信性能增益显著，大大提高了智能电网数据采集能力。