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摘要:为了降低高压直流输电系统发生换相失败的概率,该文结合直流输电系统的电流偏差控制的特性,提出一种抑制后续换相失败的自适应电流偏差控制方法。通过理论分析,发现电流偏差控制中斜坡函数的斜率较大时有利于换流阀的换相过程而不利于传输功率的恢复,较小时有利于传输功率的恢复但不利于换相。基于此结论提出的自适应电流偏差控制器能根据交流故障严重程度动态调整关断角增量,从而提高后续换相失败的免疫力,然后,在PSCAD/EMTDC仿真环境中搭建CIGRE标准测试模型,并实现了所提控制方法。仿真结果表明,所提自适应电流偏差控制器可在一定程度上抑制HVDC系统的后续换相失败,从而有效地改善高压直流输电系统的运行特性。
摘要:分层接入方式的特高压直流输电系统能够提高多馈入直流输电系统的电压支撑能力,并缓解多馈入直流同时或级联换相失败问题,在工程中得到了应用。建立分层接入方式的特高压直流输电系统模型,研究了高低端逆变器同时换相失败发生的耦合机理。然后,提出基于逆变侧关断角的分层接入特高压直流输电系统高低端逆变器间的协调控制策略。基于PSCAD/EMTDC仿真研究了所提协调控制策略的作用效果,结果表明,所提出的基于逆变侧关断角的协调控制策略能够有效降低分层接入方式的特高压直流输电系统中高低端逆变器同时发生换相失败的概率。
摘要:虚拟同步机技术旨在控制逆变器,使其模拟传统同步发电机的运行特性。该文基于单机无穷大系统下的二阶虚拟同步机动态模型,对系统暂态功角稳定性及其相关机理进行分析。提出全局范围内的参数空间,并对参数空间中逆变器系统可能存在的功角稳定性质进行分析与实时仿真验证。此外,基于上述分析结果,提出一种简单的分岔轨迹塑性控制,通过在紧急情况下调整控制参数,消除造成暂态功角失稳的吸引子,从而增强系统的稳定性。
摘要:考虑静态电压稳定约束的城市输电网最大供电能力(total supply capability,TSC)问题是一类大规模、高维度、多约束、非凸、非线性优化问题。为了快速、准确地求解TSC问题,该文应用Benders分解法并对其进行改进,提出了"多级分层,逐批选取,变速反馈"的策略。首先,将子问题按照越限情况分为若干层,层级越高,子问题越限故障越严重;其次,在最高层级中选取一批有代表性的子问题形成反馈集,最后,将反馈集中子问题Benders割约束进行变速处理后反馈给主问题。该文对MATPOWER4节点、IEEE30节点、IEEE118节点算例进行了仿真计算,结果表明该文策略相比现有文献策略,在计算结果和计算速度方面均有提高。
摘要:为了进一步研究电力系统功角暂态稳定的结构特征,该文提出计及无穷远奇点的稳定域定性分析方法,给出相平面上全局相轨线(global phase portraits)的结构分布。首先,给出稳定域和无穷远奇点的理论基础,利用微分流形中子流形同胚变换的不变性,将系统状态轨线映射到Poincaré球面,借助微分方程定性理论求出系统无穷远奇点,分析系统轨线在无穷远处的形态。其次,根据同调性对多机电力系统进行分群与等值处理,通过分析闭轨线、鞍点分界线和无穷远奇点的稳定性,给出全局相平面上的暂态功角稳定域,讨论阻尼系数以及不同故障切除情况对稳定域边界的影响。最后,通过实验验证该方法在电力系统暂态功角稳定域分析中的有效性。
摘要:可再生能源大规模、高密度的接入显著改变了电力系统静/动态特性,对系统建模、仿真、分析和控制带来了挑战。该文针对含不确定性的电力系统稳定性分析问题,引入微分包含理论,建立一种随机激励下电力系统低频振荡分析模型。针对含不确定性的电力系统稳定性问题,采用线性多胞体(polytopic linear differential inclusion,PLDI)微分方法,将包含不确定性的随机激励表征为有限个元素的凸包。基于凸包李雅谱诺夫(Lyapunov)函数法推导多胞体系统稳定判据,并给出强阻尼系统约束条件;进而,基于Hankel范数逼近法,给出一种适用于大规模柔性互联系统的低频振荡分析方法。以简单两机系统、10机39节点系统验证所提出方法及稳定判据。仿真结果表明,该文所提方法能准确地刻画随机激励下的电力系统本质。
摘要:数据驱动的机器学习模型往往依赖于大幅提高训练样本数量以降低其泛化风险,对有限样本的应用场景适用性差。为此,该文在数据驱动的模型基础上引入领域知识这一学习要素,提出数据–知识融合的机器学习范式,可以降低机器学习方法的泛化风险。首先,给出关于数据–知识融合机器学习问题的表示,分析数据–知识融合的多种不同模式,并建立一般性的数据–知识融合机器学习模型。然后,分析该融合学习模型的解的形态,给出评价该模型在问题的全域学习空间和局部学习空间的泛化能力的表示。最后,结合实际应用案例,讨论该融合学习模型在回归分析、模式识别、动态规划等任务中如何实现数据–知识的融合学习。与单纯数据驱动的模型相比,数据–知识融合模型可使机器学习过程更加高效,并且在不提高训练样本数量的前提下降低学习器泛化风险。
摘要:快速可靠的故障保护方案是架空柔直电网在发展过程中所面临的一大技术挑战。针对现有故障检测方法存在阈值选取困难、对高阻故障不灵敏、故障选极等功能不完善、检测时间长的问题,提出基于人工神经网络(artificialneural network,ANN)的架空柔直电网快速故障检测方法。首先,通过快速傅里叶变换分析暂态电压的频率特性,并利用小波变换和相模变换提取故障特征量,得到ANN的输入数据;然后,通过大量离线仿真数据对ANN的隐藏层单元进行训练;从而根据ANN的输出结果实现母线故障与线路故障的检测,并给直流断路器下发开断指令。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建了四端MMC直流电网的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证所提方法在故障识别、故障选极方面的有效性。
摘要:随着电力系统与天然气系统间耦合程度的日益增强,能源系统间的不确定性因素对电-气综合能源系统(integrated energy systems,IES)运行状态的影响日趋显著,需在其能量流分析中予以考虑。为此,提出一种基于最大熵原理的电-气综合能源系统概率能量流计算方法。首先,考虑燃气机组和电驱动压缩机作为耦合元件,构建电力系统和天然气系统的稳态能量流模型,并提出对应的顺序求解方法;然后,基于风电和不同系统负荷的不确定性模型,提出输出状态变量半不变量的计算方法;在此基础上,基于最大熵原理法计算得到不同系统中节点和支路状态量的概率密度;最后,采用IES 118-20节点和IES 2383-60节点综合能源测试系统对所提算法的准确性和有效性进行分析验证,结果表明,所提算法可实现电–气综合能源系统概率能量流的快速准确计算。
摘要:孤岛直流微电网中,分布式储能单元利用充放电以保证分布式能源出力和负荷波动时的电压稳定和能量平衡。然而,由于线路阻抗不匹配,导致各分布式储能单元必然会出现荷电状态差异,造成蓄电池过充电或过放电,缩短储能单元的使用寿命。为此,提出一种考虑不匹配线路阻抗的储能单元荷电状态均衡的改进下垂控制策略。该方法在传统下垂控制的基础上引入电流和荷电状态信息,利用中央控制器发出的同步信号触发采样保持器,根据采样周期自动修改下垂特性曲线的参考电压,从而可以克服线路阻抗对电流负荷分配的影响,同时能实现电流负荷在储能单元的合理分配,避免过充过放。最后,通过RTDS实验验证了所提控制策略的有效性和正确性。
摘要:广域系统电磁兼容问题研究采用的大地模型具有分层多和参数差异大的特点,传统数值方法求解接地格林函数时面临严重的数值奇异问题。结合理论推导和数值计算提出格林函数的多精度多分辨率求解方案:利用多精度计算库GMP直接求解积分核函数,从而有效避免一般方法求解失败的问题,并结合解析解验证方法的有效性;提出多分辨率计算方法实现格林函数积分核函数的全积分域复镜像重构,并推导计算误差上限的理论公式,证明多精度多分辨率方法的准确性。最后,针对某分层大地模型,采用多精度多分辨率法求解地表电位分布,并与改进高阶复镜像法进行性能对比,全面验证该文方法的先进性。
摘要:风向预测是提高风能转化率、保障偏航系统运行安全的基础。为了建立高精度风向预测算法,提出一种基于自校正小波长短时记忆网络(self-tuning wavelet long-short term memory neural network,SWLSTM)算法。首先,利用互信息法选取时间序列特征的长度;然后,经过小波分解进一步提取风向序列的时域信息和频域信息;在此基础上,选择长短时记忆递归神经网络(long-short term memory neural network,LSTM)进行建模;最后,设计误差自校正策略,进一步提升预测精度。为了验证该文算法的适应性与预测精度,选择风电场实际风向数据分别进行实验。实验结果表明,SWLSTM算法优于常见数据建模方法,风向预测误差小于1.73%,满足风电场的生产要求。
摘要:为提高新能源发电利用水平以及衡量其发电不确定性带来的风险,该文以分布式发电系统供需协调互动作为提升系统运行经济性与消纳可再生能源的手段,并针对系统内可再生分布式电源出力的波动性,引入最差条件风险价值(worst-case conditional value-at-risk,WCVaR)理论,构建了包含分布式电源运行成本、需求侧互动成本和交互收益的能量管理风险模型,量化其发电不确定性对系统进行能量交易时产生的收益风险,将风险水平限制在可接受的前提下,追求系统收益最大。在随机变量服从离散界约束分布的条件下,运用拉格朗日对偶理论将复杂的min-max结构转化为确定性半定规划进行求解。仿真算例表明,在随机变量概率分布信息部分已知的情况下,该模型能有效规避新能源发电出力不确定性造成的收益波动风险,对可再生能源发电接入系统的能量管理研究问题提供了理论指导。
摘要:根据深冷液化空气储能系统各个环节的数学模型,对系统各个环节进行热力学分析和参数的优化研究,选择4级压缩机组和4级膨胀机组分别作为系统的储能环节和释能环节,并由液化环节确定了系统的最佳储能压力和释能压力分别为1.5×10~4k Pa和7.1×10~3k Pa。根据优化分析结果建立了10MW深冷液化空气储能系统设计方案,并对该设计系统进行热力学研究,分析结果表明,系统压缩机组和膨胀机组的绝热效率每增加5%,循环效率平均增加5.5%,空气流量平均减少0.99kg/s,由此可以得出,在保持深冷液化空气储能系统额定功率不变的条件下的,随着机组绝热效率的增加,系统的循环效率逐渐提高,膨胀做功的空气流量逐渐减少,更加有利于系统利用更少的空气存储更多的电能。
摘要:通过实验和模拟方法,研究超临界CO2在恒定热流的垂直光管内的传热特性。实验段内径为10mm,全长2m;从实验数据中选取4个工况进行模拟研究,经过模型对比后选用SST k-w湍流模型模拟工质的传热传质过程;分别定义了正常传热和传热恶化现象,并对超临界流体的物性变化进行分析。流动热加速对于传热的影响显著,流体大比热区在径向截面上的位置与流体的主流温度可以作为判定传热恶化是否发生的依据。正常传热工况,在主流温度到达拟临界温度前,大比热区集中在过渡区中;当传热恶化现象出现时,主流温度与拟临界温度之差较大,大比热区已从过渡区移向核心区,导致雷诺切应力降低和湍流强度削弱,直到雷诺切应力方向改变,传热效果开始恢复。
摘要:采用化学浸渍法制备了氧化剂-Fe2O3复合吸附剂,即H2O2-Fe2O3、NaClO-Fe2O3和NaBr-Fe2O3,在自制的砷发生和固定床吸附反应一体化实验装置上,考察Fe2O3原样和以上3种复合吸附剂对气相As2O3的氧化吸附,通过高效液相色谱-氢化物发生-原子荧光光谱联用技术,对吸附产物中砷的总量和价态进行无损检测,深入探究Fe2O3、NaBr-Fe2O3吸附剂对As(Ⅲ)/As(V)催化氧化的作用机制。结果表明,Na Br-Fe2O3的吸附能力显著增强,砷吸附量约为Fe2O3原样的2.3倍,而浸渍NaClO或H2O2对吸附性能无明显改善。Fe2O3原样及Na Br-Fe2O3复合吸附剂,均能够催化氧化As(Ⅲ)为As(V);当溴负载量不同(nFe2O3/n Br-=1:1、1:2和1:3)时,负载量越高,催化氧化能力越强,吸附能力也越强。Fe2O3原样对气相砷的氧化吸附遵循Mars-Maessen晶格氧氧化机制,烟气中必须存在O2才能进行As(Ⅲ)氧化反应;而Na Br-Fe2O3吸附剂在无O2存在时,仍能发生As(Ⅲ)的氧化反应,其原因是因为Br-的强电负性,激发了Fe2O3自有的Fe-O键的活性,使其易放出活跃的体相氧,从而提高对As(Ⅲ)的催化氧化吸附活性,而自身被还原成Fe3O4。
摘要:采用溶胶凝胶法制备脱除SO2用载锰飞灰吸附剂,并借助固定床评价系统对其脱硫性能进行测试。实验结果表明,吸附剂WNa(2)5Br Mn(3)100具有最高的脱硫能力,其本质原因是:NaBr在飞灰水化过程可以增强NaOH对飞灰表面玻璃体的破坏,生成水溶性胶体Na2SiO3,利用具有氧化性的Mn组分负载,Mn与Na2SiO3的共同作用可以显著增强吸附剂的脱硫性能,NaOH和Mn(NO3)2存在最佳添加量;溶胶温度会通过影响吸附剂的晶体结构来影响吸附剂的脱硫性能,溶胶温度越高其脱硫能力越强,最佳溶胶温度为100℃;飞灰吸附剂的粒径会通过影响其孔结构参数而影响对SO2的脱除能力,本实验中最佳粒径范围为270~150mm;根据载锰飞灰吸附剂自身特性,可用研磨溶胶的方法使其再生。
摘要:主要研究了黏结剂对生物质成型燃料燃烧过程中颗粒物(particulate matter,PM)排放特性的影响。实验中采用固体床反应器模拟生物质成型燃料的燃烧,并探究细微颗粒物的生成特性。研究表明,成型能够抑制燃烧过程中碱金属的释放,有助于减少颗粒物的排放。PM1的主要生成途径为碱金属氯化物和硫酸盐的冷凝和异相凝结,而碱土金属和硅则是PM1-10的重要组成。膨润土黏结剂的添加对PM排放的影响较小,而另外2种黏结剂CMC和木质素磺酸钙则显著增加了PM1的生成,但同时略微降低了PM1-10的排放。该研究表明,从细微颗粒物排放角度来看,现有的黏结剂无法满足环保的要求,需要探究新型黏结剂或复合黏结剂实现生物质资源的清洁利用。