计及需求侧响应的微网综合资源规划方法

针对微网的特性及发展趋势,将需求侧处理成一种可以主动参与微网规划与运行的电源(即负荷减少的等效作用),而不仅仅是被动接受电能的负荷,构建含需求侧响应具体措施——直接负荷控制建模的微网综合资源规划模型。以一个包含风机、光伏电池、蓄电池储能、柴油机及部分可控负荷(空调负荷)的微网为例,运用非线性规划工具求解综合资源规划模型,算例结果验证了该方法的有效性。通过需求侧响应主动参与规划削减峰荷,可以实现微网系统规划总成本最小的目标。算例的深入探讨给出了不同直接负荷控制策略、参数、成本下的对比分析,提出了规划建议。     

多端柔性直流输电系统的阻抗建模及稳定性分析

与两端柔性直流输电(VSC-HVDC)系统相比,多端柔性直流输电(VSC-MTDC)系统更具灵活性和经济性,且有助于电力系统接纳新能源,在VSC-MTDC系统中,换流器需兼备整流器和逆变器的功能,其控制器参数会对系统的稳定性造成较大的影响,阻抗分析法可直接用于指导控制器的参数整定。为此,以一个三端系统为例,提出了适用于VSC-MTDC系统的阻抗稳定性分析方法,建立了系统的等效小信号阻抗模型,根据Nyquist判据判稳,并结合时域仿真,对直流电压控制器参数进行了分析和整定。仿真分析结果验证了所提阻抗模型和判稳方法有效、精确。     

大型海上风电场电气接线方案优化研究

海上丰富的风能资源和相关风力发电技术的飞速发展,使得海上风电场成为当前风能开发利用的主要趋势之一,但海上风电场与陆上风电场有很大区别,传统的电气接线设计思路已经不能满足海上风电场的经济和技术要求。本文对现有海上风电场的电气接线方案进行研究,深入分析海上风电场各电气元件的投资成本,将海上风电场电气接线的投资问题归纳为一组离散变量的最优求解问题,并结合遗传算法对大型海上风电场电气接线方案进行优化。算例结果证明,不同的电气接线方案之间投资成本相差甚大,遗传算法能够有效地找出最佳接线方案。     

基于嵌入式Linux和QT/Embedded的电力谐波信号采集

基于ARM2410开发平台和嵌入式Linux操作系统,利用GUI(图形用户界面)软件开发环境Qt/Embedded3.3.5,设计了基于8通道12位串行模数转换器ADS7844的数据采集应用程序.电力系统电能质量检测装置中采用这个程序对电压电流信号采样,并利用快速傅立叶变换(FFT)算法进行频谱分析,运行结果表明,该系统具有稳定可靠、操作简单、易于维护、友好的人机交互界面等特点.     

基于节约理念的配电网规划方案综合评价

结合配电网规划的特点,基于节约的理念,构建了新形势下综合评价规划方案的指标体系。根据节约的评价原则,采用层次分析和数据包络分析法,从投入产出的角度优化资金流向和资源损耗,在最大程度满足供电需求的基础上,实现了资源、环境、经济、社会的协调发展。实例计算与分析结果表明,该方法科学、合理,能够根据配电网资源综合利用的要求,综合考虑评价中的客观实际与决策者的主观偏好,可为规划决策人员提供参考。     

基于MGAT-TCN模型的可解释电网虚假数据注入攻击检测方法

新型电力系统背景下,快速、准确的虚假数据注入攻击(FDIA)检测对电网安全运行至关重要。但现有深度学习方法未能充分挖掘电网量测数据的时序和空间特征信息,影响了模型的检测性能;同时,深度神经网络的“黑盒”属性降低了检测模型的可解释性,导致检测结果缺乏可信度。针对上述问题,提出了一种基于多头图注意力网络和时间卷积网络(MGAT-TCN)模型的可解释电网FDIA检测方法。首先,考虑电网拓扑连接关系与量测数据的空间相关性,引入空间拓扑感知注意力机制,建立多头图注意力网络(MGAT)提取量测数据的空间特征;接着,利用时间卷积网络(TCN)并行提取量测数据的时序特征;最后,在IEEE 14节点系统和IEEE 39节点系统中对所提MGAT-TCN模型进行仿真验证。结果表明,所提模型相比于现有检测模型具有更高的检测准确率和效率,且通过拓扑热力图对注意力权值可视化,实现了模型在空间维度的可解释性。     

面向能源战略变革的“复合型”电力工科人才培养机制构建EI北大核心CSCD

面对行业变革,电力与能源、信息、交通等领域深度融合,能源电力领域亟需具备良好知识、能力和素养的“复合型”专业人才。为服务国家能源战略,对接行业变革,提出“复合型”新电力人培养体系。通过“一体两翼、交叉融通、与时俱进”的知识培养、“全方位、多层次、重应用”的能力塑造以及基于“产教融合、国际引领、德才兼备”的素养提升,开展了全方位、全过程培养的综合创新改革,实现了电力工程人才知识的集成性、能力的复合性、素养的全面性。经过上海电力大学10年的实践与推广应用,成功培养出了契合时代需求的“复合型”新电力人,为其他高校复合型工程人才培养提供了借鉴。     

风电功率跟踪的渐进随动本质与无通信的风电场集中变频原理

从变速恒频风电机组的降载提质增效控制目标入手，对3种基本MPPT控制下的功率跟踪能力、功率波动和轴系载荷进行分析，论证功率信号反馈控制与最优转矩控制的等价性，揭示二者本质上均属于内嵌风力机特性的渐进随动控制，阐明MW级机组变流控制不必要过分追求快速性的原因。分析表明渐进随动控制是MW级机组降载提质增效目标下的综合优选，机组巨大的转动惯量天然的为机组转速和有功功率引入10s以上的大时间常数低通滤波特性，是集中变频可行以及恒压频比控制满足发电机控制需求的依据。提出将功率信号反馈控制与转速开环恒压频比控制相结合构成集中变频换流站的有功–频率随动控制策略，省去换流站与风电场之间的高速通信。进一步提出一种适用于中远距离海上风电的新型风电系统方案——动态低频风电系统，具有潜在的低成本、高可靠和电网友好特性，经仿真验证可行。     

地震灾害下考虑交通路况的主动配电网动态协同恢复策略

地震等极端灾害可使主动配电网(active distribution network, ADN)和交通网同时遭受严重损害，进而引发交通道路受损拥堵和大面积停电事故，给电网恢复供电造成困难。对此，从震后交通网和ADN特征着手，提出一种融合有限源荷资源、网络重构和抢修调度的ADN动态协同恢复策略。首先，基于震后交通网与ADN难以割裂和互为映射的联接关系，构建交通网道路与配电网线路的联合灾损模型，并建立计及通行能力和交通流量综合影响的交通网抢修通行时间模型以及结合负荷时需和重要性的ADN恢复韧性指标；其次，构建考虑震后交通网路况的ADN分层动态协同恢复优化模型，外层以恢复韧性指标最大和总抢修时间最小为目标，内层以最小化停电损失和加权开关动作次数为目标；然后，采用改进灰狼优化算法求解所提模型，协调优化多类型发电、应急需求响应负荷、网络重构和抢修队等资源，提升震后ADN韧性；最后，通过地震灾损场景下的算例分析，验证所述策略的可行性和有效性。     

基于μPMU的智能配电网预想故障集组合筛选方法

智能配电网预想故障集筛选是系统安全态势评估的重要基础。为了全面精准感知智能配电网的安全风险，引入具有实时性、同步性、准确性和量测数据全面性的微型同步相量测量单元（μPMU），提出一种基于其高密集采样数据的融合类内与类间距离的加权K-means聚类方法（KICIC）和云理论的预想故障集组合筛选排序方法。首先遍历智能配电网各节点发生各故障类型的场景构建故障数据集；然后采用KICIC算法进行故障数据集聚类分析，进而基于云模型的云数字特征客观量化评估故障类严重度不确定性的危害并输出预想故障集；最后算例结果表明：融合KICIC聚类和云模型的预想故障集组合筛选排序方法从数据挖掘层面实现高风险预想故障集的可靠筛选。