VSC-HVDC直流电缆线路电流突变量极性纵联保护适用性研究

通过分析指出直流输电线路的电流突变特性保护与交流线路的行波电流极性保护本质上是一致的,利用电流突变量极性,结合突变量保护判据,可实现VSC-HVDC直流电缆线路纵联保护。针对该保护原理应用于VSC-HVDC直流电缆线路时存在的近端故障拒动、故障极选择等问题,进行了研究并给出解决措施。在PSCAD中搭建的VSC-HVDC系统上进行了仿真,输电线路模型采用频变参数电缆线路。仿真结果表明,该保护原理仅利用两端电流、所需采样率低、简单可靠、实用性强、具有绝对的选择性。     

高压直流输电线路继电保护技术综述

中国的能源分布和电网结构决定了高压直流输电具有广阔的应用前景。直流输电线路长、故障率高,其继电保护技术性能关系到直流输电系统的安全性和故障恢复速度。目前,运行中的直流输电线路保护方案及装置部分是由ABB或SIEMENS公司提供。工程应用中的直流线路保护存在理论不完备、可靠性差等缺点,线路故障由直流控制系统响应动作,造成直流闭锁而被迫停运的事故时有发生。文中在综述国内外直流线路保护技术与研究现状的基础上,分类对直流输电线路保护原理的优缺点进行了评述。最后,针对现有保护原理上的不足,提出了直流输电线路保护研究的几点建议与设想,并探讨了进一步的研究方向。     

基于VMD和MPC的电动汽车-火电机组联合调频控制

合理的调频指令分配策略以及有效的指令跟踪控制方法是利用集群电动汽车(aggregate electric vehicle, AEV)联合火电机组开展调频控制、改善调频质量、提高调频经济性的关键。基于此,文中提出基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和双层模型预测控制(model predictive control, MPC)的AEV参与系统调频控制策略。首先,设计AEV联合传统火电机组的频率协调优化控制结构,建立火电机组及负荷频率控制模型,同时将AEV转化为虚拟调频单元,构建在AEV参与下系统单区域多机组负荷频率控制模型;然后,利用VMD将电网调频指令信号分解为含不同频率成分的本征模态函数,整合高频分量作为AEV的调频指令,低频分量作为火电机组群的调频指令,并通过双层MPC分别在AEV和火电机组群内部实现调频指令的优化再分配及跟踪控制;最后,对所提控制策略进行仿真验证。结果表明所提控制策略可实现对系统频率的有效调节,且兼顾了调频的经济性和动态性能。     

考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车（electric vehicle,EV）负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。     

基于长短期记忆网络的电网概率潮流计算及态势感知

可再生能源发电大量地并入电力系统发输配用各个部分,使配电网呈现主动性,由于电力系统发电的随机性、波动性特点,使潮流大小无法准确预估。对此,提出了基于长短期记忆网络的电网概率潮流预估及态势感知方法。在前人研究的基础上,提出了风力发电、光伏发电、需求侧负荷、电动汽车充电、发电机组的功率概率模型;进一步,基于Nataf方法将多种概率模型进行去相关标准正态分布变换,实现发电负荷的统一;然后,建立了多方协调互补、成本最小的概率调度模型,并使用长短期记忆网络进行概率潮流求解;最后,以某实际电网为例,对所提算法进行验证比较,证明了所提方法的有效性。     

基于人工智能和综合防误的复杂大电网调度驾驶舱平台建设

结合人工智能和综合防误技术,针对电网调度业务从调度业务规则、知识图谱建立和智能调度驾驶舱运行技术三个方面着手,建立了适用于广东电网的智能驾驶舱平台.该智能驾驶舱平台具体包括操作驾驶舱、调控和辅助决策驾驶舱以及大数据分析驾驶舱.通过部署智能化人工智能组件,识别和探测业务场景,根据多元数据融合和深度 学习获得的知识图谱和调度业务模型,进行全业务链条复杂大电网辅助驾驶.应用结果表明,该成果运用人工智能技术进行建模和训练,结合实际业务场景,通过数据融合和数据驱动性建立支持平台,有效保证了复杂大电网调度运行的安全性.     

广东电网调度操作实时信息展示系统研究∗

设计了调度实时操作信息的航班式全景展示和调度实时操作进度的物流式展示的方法并开发了系统软件.通过对调度实时运行信息的智能、动态更新,调度对象对其各工作流程节点的处理进程实现"京东购物"式的体验.     

分列母线近端故障变电站全站失压事故分析及对策

对一起由110 kV分列母线近端故障引起的110 kV变电站全站失压过程进行了分析.在现场检查及分析的基础上,结合保护动作报告、录波数据等,对事故中线路保护动作情况、备自投动作情况进行了分析,认为变电站近端刀闸GIS室故障是引发事故的根本原因,而备自投逻辑设计未计及母线故障,母联开关合于故障后无法立即跳开是导致事故的间接原因.该案例中由于配置了110 kV备自投装置,备自投装置的正常动作,导致事故范围扩大.对此,提出了优化备自投与保护交互动作逻辑及母联开关过流保护整定,对重要站点配置110 kV线路母差保护等整改措施.     

基于卷积神经网络的发电机运行状态实时监视

为了实现对电力系统中所有发电机组暂态稳定性的监视,提出一种可在线识别发电机组实时运行状态的改进卷积神经网络框架。提出的框架使用向量测量单元所获取的测量值作为数据源,利用带有预测池化层的卷积神经网络来实现多标签分类功能,以达到识别多种发电机组运行状态的目的。在模拟多种故障状态的IEEE 118测试系统上开展仿真测试。结果表明,所提出的框架能够快速而准确地识别发电机组的运行状态,是实现发电机组运行状态在线监视的可行方法。     

基于参数识别原理的VSC-HVDC输电线路单端故障定位

为保障电压源换流器型直流输电(voltage sourceconverter HVDC,VSC-HVDC)系统的可靠运行,提出一种基于参数识别原理的VSC-HVDC输电线路单端故障定位方法。由于VSC-HVDC输电线路两端并联大电容,识别故障距离的时候,在0模分量网络中可以把两端的换流站系统等效为电容,通过参数识别的原理列写出包含故障距离和过渡电阻2个未知参数的故障定位时域微分方程,通过最小二乘法优化求解该方程即可得到故障距离和过渡电阻,从而实现故障定位。PSCAD下的仿真结果表明,该方法能够实现VSC-HVDC输电线路的准确故障定位,最大测距误差不超过1%。该方法仅需要单端电气量就能实现准确故障定位,对采样频率的要求不高,理论上不受过渡电阻的影响,可以满足VSC-HVDC输电线路故障测距的要求。