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南方电网技术
南方电网科学研究所有限责任公司
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饶宏

双月刊

1674-0629

nfdwjs@csg.cn；nfdwjs@yeah.net

020-38120860 38120823 38120841

510080

广州市越秀区东风东路水均岗6号粤电大厦西塔18楼

南方电网技术/Journal Southern Power System TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    含分布式新能源高压电网的新型线路保护方案

    卢正飞蒋焘黄福全张安龙...
    87-95页
    查看更多>>摘要：对于含分布式新能源的高压电网,由于新能源电源种类繁多、故障特性复杂,传统线路保护存在一系列适应性问题.时域微分方程算法可以求解故障距离,在含新能源电源的系统中有良好的适用性,但存在"暂态超越"现象和"电压死区"问题.为此提出了一种新型线路保护方案:在线路非保护出口附近发生故障时进行故障点电压重构和等传变处理,再代入到时域微分方程算法中,即采用等传变快速距离保护算法;在线路保护出口附近发生故障时计算测量电压降落与计算电压降落的相关系数,利用二者变化趋势的一致性判断出口故障方向.该线路保护方案能够准确判断线路故障,不受新能源电源种类、容量及故障特性的影响.仿真分析表明了该方案的适用性.

    新能源距离保护方向元件线路保护

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    弱电网下LCL型APF强鲁棒性控制方法

    刘可赵正奎张文倩韩俊...
    96-106,155页
    查看更多>>摘要：由于有源阻尼中数字控制器存在延时,导致滤波器的谐振频率在弱电网下因电网阻抗变化偏移时控制系统极易发生不稳定,因此提出一种弱电网下LCL型有源电力滤波器强鲁棒性控制方法.该方法在传统电容电流反馈有源阻尼的基础上将前馈点前移至电流控制器输入端,在此基础上改进电流控制器的结构,将有源阻尼控制器和电流环控制器相结合,设计了一个复合控制器,根据朱利判据和奈奎斯特稳定性判据推导系统的稳定性约束条件,以实现复合控制器的参数设计,保障系统在弱电网下的强鲁棒性.仿真和实验结果表明,根据所提方法设计的LCL型有源电力滤波器能有效补偿电网中的谐波电流,从而保证控制系统对电网阻抗变化的强鲁棒性.

    有源电力滤波器弱电网有源阻尼复合控制器鲁棒性

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    基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测

    李辰龙李逗车畅畅潘苗...
    107-116页
    查看更多>>摘要：针对风电场功率影响因素多、有效数据量小、预测时序长的复杂特点,提出了基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型的风电功率预测方法.采集测风塔数据和对应的连续功率值构造样本集,利用变分自编码器模型将样本进行数据增强,从而获得足够多的样本用于支撑预测模型训练;构建从测风塔多个监测指标到连续功率值的回归分析模型,充分挖掘不同指标与功率值的映射关系;将扩充后的不同指标分别输入到注意力Seq2Seq模型中进行指标时序预测,并将数值天气预报数据用于修正预测结果,从而得到更准确的指标加权预测结果;将实时获取的测风塔和数值天气预报数据输入到训练好的加权预测模型和回归分析模型中,实现风电功率的多步预测.利用风电场站实际运行数据集进行了模型验证,结果表明:与传统时序预测方法相比,基于变分自编码器和注意力Seq2Seq模型能够在较小的重构误差下得到更准确的风电功率预测结果.

    变分自编码器注意力机制注意力Seq2Seq模型风电功率预测

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    基于计量数据挖掘分析的分布式光伏系统故障感知

    刘锦宁吴裕宙苏盛王晓倩...
    117-126页
    查看更多>>摘要：分布式光伏系统点多面广,加之可用数据严重匮乏,难以及时感知设备故障,容易长期带故障运行,降低生命周期发电量.利用光伏系统故障异常最终会影响发电出力的特点提出了一种基于计量数据的分布式光伏故障感知方法.首先分析晴天的太阳辐照度特性,提出晴空日筛选机制,对不同电站进行相关性分析,获取出力相关性高的光伏电站作为横向参考;再选择待测电站不同晴空日的出力曲线进行纵向对比,以排除异常检测中的各类干扰因素;将排除干扰的出力数据输入时间卷积网络分位数回归(quantile regression temporal convolutional network,QRTCN)模型,拟合出光伏正常出力区间后,即可根据正常出力区间识别故障异常的分布式光伏电站.运用实际光伏系统数据的仿真分析表明,所提方法能准确识别出存在故障异常的分布式光伏系统,推动分布式光伏的精细化运维.

    分布式光伏故障感知晴空日分位数回归时间卷积网络相关性分析

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    基于随机对偶动态整数规划的压缩空气储能与风电联合投标策略

    刘嘉逊吴锐冰姚星安杨柳...
    127-137页
    查看更多>>摘要：在电力市场环境下储能可与风电联合投标以应对风电出力的不确定性,提高风电企业的综合效益.针对风电和压缩空气储能联合投标的模型及算法开展了研究.首先,考虑风电和压缩空气储能的运行特性以及电力市场规则,建立风电和压缩空气储能联合参与能量与调频市场的投标模型.然后,在马尔可夫决策过程的框架下将所提模型描述为多阶段随机规划问题,并基于随机对偶动态整数规划算法进行求解.该算法通过拉格朗日割实现对所提模型的时段分解,可有效解决随机性和离散性问题,具有较高的求解精度.最后,通过算例分析验证了所提方法的有效性.

    风储系统投标策略压缩空气储能随机对偶动态整数规划拉格朗日割

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    考虑活动-出行需求特性的大规模电动汽车入网影响力分析

    孙志颖李青张凯
    138-147页
    查看更多>>摘要：分析电动汽车(electric vehicle,EV)用户充电需求的复杂性及其作用规律是提高大规模EV入网情境下配电网络鲁棒性与韧性的基础工作,但现有研究较少关注EV用户充电需求的派生性.首先从充电需求产生的本源出发,基于EV用户活动-出行时空轨迹建立交通-电力耦合网络模型以揭示EV在交通-电力耦合系统的媒介机制.然后从交通侧考虑EV用户活动及出行行为特性建立活动-出行链模型,并基于Logit模型预测EV充电需求.从电网侧以电压偏移严重度、线路极限功率传输裕度以及电力系统线路损耗等指标构建了EV入网影响力评估体系.最后以交通-电力耦合度为调节变量分析了不同情境下不同区域EV充电负荷对电网的影响力,为引导EV用户在时空间维度有序充电的调度管理提供理论支撑.

    交通-电力耦合网络电动汽车活动-出行需求充电需求影响力评估

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    基于深度强化学习的电动汽车有序充电优化方法

    喻磊谈竹奎王扬刘通...
    148-155页
    查看更多>>摘要：针对大规模电动汽车无序接入电网引发的用户充电开销大和电网负荷波动加剧等问题,提出了基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的电动汽车充电行为优化方法.首先,以最小化电网负荷波动和用户充电费用为目标,建立了电动汽车有序充电优化调度模型.其次,将电动汽车的充电行为构建为马尔科夫决策过程(Markov deci-sion process,MDP),根据电网负荷预测信息和分时电价对充电时段进行优先级评定,并根据优先级控制电动汽车充电行为.通过双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)算法对电动汽车有序充电策略进行快速优化.最后,通过算例验证了所提方法在减少用户的充电开销和配电网的负荷波动方面的有效性.

    电动汽车深度强化学习有序充电优先级评定

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    征稿启事

    《南方电网技术》编辑部
    156页
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