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并网型双馈异步发电机奇异诱导分岔型电压崩溃机理被引量：7: 2014年; 双馈异步发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)中含有各种时间尺度的机械量、电气量与控制量,暂态过程复杂,目前对其暂态电压崩溃研究尚未深入。该文针对DFIG的暂态稳定性问题提出规范化的微分–代数方程(differentialalgebraic equations,DAE)模型,并依据DAE的奇异面理论研究风机发生暂态电压崩溃的内部机理。仿真分析表明DFIG不仅会由于状态量移出吸引域而出现典型的动力学失稳,还时常伴随出现2种瞬时的电压崩溃现象,即短路电流激增导致系统状态量接触到网络方程约束产生的奇异面,从而在局部失去代数方程解的唯一性;或由于直流母线电压的快速下降而致使系统无法顺利穿越电压零点。不同于以往同步发电系统中恒功率电源引入造成的系统奇异,DFIG发生失稳的机理主要同其与电网的连接强度密切相关。并通过基于规范化模型的数值仿真验证上述理论分析的正确性。; 阮佳阳鲁宗相乔颖闵勇; 关键词：双馈异步发电机奇异诱导分岔

储能系统用于提高风电接入的规划和运行综合优化模型被引量：136: 2014年; 针对大规模储能的日益广泛应用,提出一种储能系统规划和运行的综合优化模型,并给出模型的复杂度分析和求解方法。该模型基于双层决策问题,将规划和运行两个不同时间尺度的问题结合在一起求解,同时考虑储能系统规划与运行的相互影响。为求解提出的综合优化模型,提出基于遗传算法的数值算法。最后,在改进的IEEE 10机39节点系统和某省级电网中的仿真结果验证了所提模型的有效性,并根据仿真结果提出了储能布局的优化方法。研究表明,该综合优化模型可以实现储能系统用于提高风电接入能力的综合优化应用,适用于各种不同类型的储能系统及多样的应用场景,为大规模储能系统在电力系统中的应用奠定了基础。; 郑乐胡伟陆秋瑜闵勇袁飞高宗和; 关键词：储能系统风电接入机组组合遗传算法

风资源超短期预估中的多数据源降维预处理方法研究被引量：4: 2015年; 准确预估自然状态下的风资源是进行风电优化调度的基础。为了充分利用多数据源实现有用信息的筛选和提取来提高预估精度,同时有效控制数据规模和复杂性,在风资源超短期预估中引入数据预处理环节是必要的。因此提出了基于复相关系数的数据筛选方法及基于典型相关分析的序列降维方法,构建了多维到1维序列映射模型用于多数据源的质量提升和降维简化,作为前置数据处理环节纳入到基于遗传算法和反向传播(back propagation,BP)神经网络的风资源超短期预估方法中。最后通过实际算例证明了该数据预处理方法在提高预估精度方面具有显著的效果。; 鲁宗相李剑楠乔颖赵俊屹杨超颖; 关键词：风资源多数据源降维技术数据筛选预估方法

风火联运源端系统有功优化运行分层协调思路被引量：20: 2014年; 中国风资源与负荷中心逆向分布的特点客观上形成了含集群风电的多电源联运源端系统,其中最典型的是风火联运源端系统,提高其发电的控制灵活性对于促进风电消纳十分重要。针对"三北"地区风火联运源端系统特点,提出在调度中心和源端发电单元之间建立有功优化运行层,对局部分散的风电场和火电机组进行协调控制,从而提高源端电力的控制灵活性,充分利用消纳空间以提高风电利用率;其中,异特性多类型机组联运的控制复杂性问题、强刚性风火联运源端系统应对可再生能源发电波动性难题是实现源端系统有功优化运行的关键难题。文中从区域风电场群协调模式、多空间尺度分层协调模式以及多时间尺度逐级精细化策略3个方面提出了相应的解决思路;在此基础上,提出多时空尺度分层协调有功优化运行体系,并梳理相应的运行性能评价指标;最后,着重从体系中风火协调层、集群风电协调层两个角度阐述关键技术问题。; 叶希鲁宗相乔颖闵勇黄强汪宁渤

计及风资源约束的双天气模态海上风电系统可靠性评估被引量：15: 2015年; 与陆上风电场相比,海上风电场运行条件恶劣,维修困难,对电气系统的可靠性要求更高。沿用常规的可靠性分析方法,仅仅考虑设备电气故障并不能完全反映海上风电场的可靠性水平。提出了一种考虑风资源约束的双天气模态风力发电机可靠性模型,利用基于邻接终点矩阵的最小路集/割集算法完成了从风电机组到集电系统、海上汇集站、输电线缆、岸上变电站的海上风电系统全环节可靠性评估。算例分析表明,风资源约束对海上风电场可靠性的影响要大于电气元件故障的影响,而正常/恶劣的双天气模态更利于精确刻画海上风电系统的可靠性特性。; 鲁宗相程丽娟乔颖杨文斌孙长江; 关键词：海上风电场电气系统可靠性

考虑机网协调的新型发电机失磁保护方案研究被引量：9: 2013年; 随着大型发电机组大量投运,失磁故障对系统的危害日益增大。在厂网分开的背景下,如何同时确保发电机和电网的安全稳定运行是一个值得关注的研究课题。针对发电机失磁保护在系统振荡时容易误动或拒动的问题,研究了失磁和振荡两种情况下系统电气量变化规律的不同特征,并结合不同失磁类型的特点,提出了电压、无功和时间三种新型判据,进而设计了计及机网协调的新型失磁保护方案,并给出了相应动作参数的整定方法。计算机仿真实验表明,新型方案可有效区分失磁和振荡现象,具有动作速度快、可靠性高的优点。; 陆秋瑜徐飞胡伟张建坤李淼冯钢; 关键词：失磁保护系统振荡电压判据机网协调计算机仿真

集群风储联合系统广域协调优化控制被引量：13: 2014年; 储能技术在提高间歇式电源可控性和可靠性,提升其接入友好性方面具有广阔的应用前景。然而分散独立控制风储系统的无序充放电可能带来更多的不确定性,不利于电网的安全经济运行。针对集群风储系统,构建了本地风储系统、集群控制中心以及电网调度中心广域协调互动的基本框架。提出基于超短期风功率预测的本地风储系统优化控制策略以及集群风储系统广域协调控制方法。通过仿真分析可知,提出的控制策略可充分利用集群风电出力的时空差异性,有效提高储能的利用效率,增强集群风电出力的整体可控性。; 陆秋瑜胡伟闵勇罗卫华葛维春王芝茗夏永洪; 关键词：储能技术

Wind power forecasting errors modelling approach considering temporal and spatial dependence被引量：7: 2017年; The uncertainty of wind power forecasting significantly influences power systems with high percentage of wind power generation. Despite the wind power forecasting error causation, the temporal and spatial dependence of prediction errors has done great influence in specific applications, such as multistage scheduling and aggregated wind power integration. In this paper, Pair-Copula theory has been introduced to construct a multivariate model which can fully considers the margin distribution and stochastic dependence characteristics of wind power forecasting errors. The characteristics of temporal and spatial dependence have been modelled, and their influences on wind power integrations have been analyzed.Model comparisons indicate that the proposed model can reveal the essential relationships of wind power forecasting uncertainty, and describe the various dependences more accurately.; Wei HUYong MINYifan ZHOUQiuyu LU; 关键词：PAIR-COPULA

提高风电消纳能力的储能优化配置方法被引量：9: 2015年; 针对提高风电消纳能力的储能优化配置问题,提出了综合考虑风储系统、常规机组和电网相互关系的储能随机规划模型。模型首先通过序贯蒙特卡洛仿真法准确模拟了风储联合系统的长期运行特性,然后利用模拟数据计算风电场弃风比例指标,进而提出了以弃风比例为约束、投资成本最小的储能功率和容量配比优化方法。基于IEEE RTS系统进行了仿真计算,模拟结果体现了风电场弃风的季节性和日特性,验证了所提模型的有效性,并进一步讨论了储能类型和风电时空特性对储能配置方案的影响。; 陆秋瑜胡伟

风火协调运行效益评估方法被引量：5: 2013年; 风电效能是用来衡量扣除电网消纳成本后风电净减排贡献率的指标,是指导电网有效利用风电的关键指标。文中立足于国内以煤电机组为主的电源结构,采用基于机组组合的生产模拟方法,分析了风电消纳成本的构成,从机理推导和仿真验证两方面得出了风电效能随运行方式、机组参数和风能利用比例等因素的变化规律。研究表明,在煤电占优网络中风能高效利用在主导机理、协调模式、预测需求上都存在其特异性。文中为多尺度风火协调运行框架设计提供了理论依据。; 乔颖鲁宗相徐飞李兢; 关键词：机组组合

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国家自然科学基金(51190101)

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