关键词： 风力发电   场景生成   场景削减   Copula函数  

摘要： 风电场出力场景生成方法对于合理规划电力系统机组及提高电网运行效率和稳定性至关重要。针对目前风电功率难以精确描述的问题,在生成风速数据集的基础上构建具有实际参考价值的风电场出力场景生成框架。首先,介绍风电场出力场景生成及削减的理论基础。其次,综合分析历史风速数据,通过拟合将风电数据转换为服从特定Copula分布的数据,并在此基础上进行随机采样、逆变换,以此生成大量风电出力场景。随后,通过K-Means聚类算法聚类生成的场景数据,削减场景并提取主要特征,获取典型风电出力场景。最后,引入某风电场真实历史数据进行算例仿真,验证所提风电场出力场景生成及削减方法的有效性。

关键词： 高精度定位   配网线路管理   北斗技术   智能电网   移动应用系统  

摘要： 随着电力网络规模的不断扩大,传统的配网线路管理方式已不适应现代化的需求,亟待开发更智能、高效的解决方案。本研究利用高精度北斗定位技术,开发了一套由精准定位采集设备、移动App和运维管理平台组成的配网线路管理与维护系统,实现了线路的实时监测和数据管理。该系统不仅能够满足电网运维的基本需求,而且为电力行业的智能化管理提供了创新的技术支持,具有重要的实际意义。

关键词： 新能源产业   政策导向   燃料电池   课程设计   贯通培养  

摘要： 燃料电池的研发与应用,对推动能源转型和可持续发展具有重要意义。基于新能源产业政策导向,深入剖析当前政策背景与趋势,以及燃料电池产业所获得的政策支持,探讨这些政策对人才培养的迫切需求和深远影响。在此基础上,设计并优化燃料电池课程,构建新能源产业政策导向下的创新型人才培养模式,并提出一系列实施策略与保障措施。

关键词： 电能质量   综合评价   改进TOPSIS法   定级评估  

摘要： 为提高大规模新能源接入配网电能质量评估的科学性和准确性,提出一种基于G1-CRITIC组合赋权和改进TOPSIS法的配网电能质量评估方法。首先,基于配网主要电能质量问题对应选取评价指标,建立配网电能质量综合评价指标体系,根据国家标准规定限值划分指标优劣等级;其次,从专家经验、指标间关联性和差异性出发,应用G1-CRITIC求取指标的组合权重,避免主观判断和数据质量影响导致权重失真的可能性;然后,基于马氏距离改进TOPSIS法单一欧氏距离计算相近度,提高TOPSIS法优劣排序的可靠性;最后,基于评估对象实测数据,测算评估对象的评价指标值,结合划分的等级矩阵应用改进TOPSIS法开展综合评价以判断综合电能质量优劣情况并定级评估,精准掌握评估对象电能质量水平。

关键词： 风向   风速   CFD   湍流强度   风荷载  

摘要： 城市既有建筑屋顶安装风力发电机受到越来越多人的关注。只有对屋顶风场特性有清楚了解,进而考虑风力发电机安装后对下部结构的影响,才能确定安装风力发电机是否可行。以某公司办公楼东南栋屋顶安装风力发电机为实例,并根据相关风向、风速监测和计算流体动力学(CFD)对办公楼东南栋屋顶风场进行模拟,分析得出办公楼东南栋屋顶风场可以满足风力发电机的运行要求。在对风力发电机塔架进行荷载分析后,通过PKPM软件将荷载施加于房屋结构上,对办公楼整体结构安全进行分析。研究可为城市既有建筑屋顶垂直轴风力发电机的安装提供参考。

关键词： 模块化多电平换流器   误差优化   1D-CNN   开路故障  

摘要： 由于模块化多电平变换器(modular multilevel converters,MMC)实际模型中采样误差、电路参数不准确等因素,现有故障诊断策略存在鲁棒性差、阈值难选取等难题。为解决上述问题,提出了一种基于电容电压预测采样优化的MMC多管开路故障诊断策略。该策略将逐段误差优化后的电容电压、输出电流和环流作为故障诊断显性特征,利用结构简单、适应力强的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)作为新的故障定位方案,实现MMC高精度开路故障诊断。所提方法无需增加额外传感器,在故障子模块电容电压变化的初始阶段即可实现子模块多管故障的快速准确定位。相较于现有基于电容电压的诊断策略,该方法极大地降低了系统参数误差,保证了故障诊断网络的鲁棒性。最后,仿真和实验验证了所提故障诊断策略的有效性。

关键词： 物联网技术   电力通信   智能电网   数据采集   传输协议优化  

摘要： 随着电力网络的日益复杂,传统电力通信模式面临着延迟、丢包及能效等问题。物联网技术在电力通信中的应用,有力推动着行业的智能化转型。研究深入探讨物联网技术如何优化电力通信中的数据采集、传输协议、信号增强及干扰抑制等关键环节,通过提出硬件架构能耗、拓扑优化、信号增强强度等优化公式,并结合算法与架构设计,显著提升电力通信网络性能。实验结果表明,融合架构和智能算法的应用,能有效提高系统稳定性、传输效率与能效,为电力通信系统数字化升级提供支撑,助力智能电网和智慧城市建设。

关键词： 多源互补微电网   果蝇算法   核极限学习机   预测模型  

摘要： 准确的多源互补微电网能量预测有助于为电网企业和用户制定合理的电力计划。为了提高风能和光伏发电预测精度,提出采用改进果蝇算法(MFOA)优化核极限学习机(KELM)的多源互补微电网能量预测方法。为了提高果蝇优化算法(FOA)算法的收敛精度,避免局部最优,采用权值更新和距离扩充方式对FOA进行改进。选择标准测试函数对MFOA算法进行了仿真实验,结果验证了所提算法能够提高FOA的收敛精度和收敛速度。采用改进MFOA优化传统KELM的正则化系数C和核函数参数γ,以提高KELM的预测精度。对采用UCI数据MFOA-KELM的预测精度进行了仿真比较,结果验证了方案可行性。建立了基于改进MFOA-KELM的多源互补微电网预测模型,并与PSO-KELM、KELM进行了仿真比较,结果验证了所提算法具有最小的预测误差。

关键词： 逆变器   前馈控制   电能质量   死区   弱电网  

摘要： 以三相LC型并网逆变器为研究对象,首先从闭环传递函数的角度,揭示弱电网下传统公共耦合点(PCC)电压前馈策略与线路阻抗的交互作用会放大死区引入谐波,恶化系统电能质量。在此基础上,提出一种基于高通与低通滤波器的改进PCC电压前馈控制策略,该控制策略适用于大功率场合,且可在兼顾系统动态性能与稳定性的情况下有效减小死区影响,改善系统电能质量。最后通过仿真与实验验证所提控制策略的有效性。

关键词： 永磁同步发电机   开关变换器   谐波状态空间   频率耦合   谐波传递函数  

摘要： 随着“碳中和”、“碳达峰”目标提出及能源低碳转型等政策的推进,未来高比例新能源的接入使得电力系统电力电子化。高电力电子化的电力系统易发生频率耦合、谐波谐振等问题,严重时会引发系统不稳定。针对永磁同步风力发电系统,首先,基于谐波状态空间理论搭建了闭环模式下的风机并网系统小信号模型;然后,推导了永磁同步风力发电系统谐波状态空间矩阵,成功绘制并定性分析了系统频率耦合关系;最后通过仿真模型结果与数学模型结果对比有效验证了所建模型精确性。