-
公开(公告)号：CN116094043A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310041740.9
申请日：2023-01-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种用于分布式光伏功率的协调控制方法及系统，属于电网频率及电压控制技术领域。本发明方法，包括：采集配电网中参与一次调频发电机组的调差数据，根据所述调差数据计算满足配电网频率安全约束的等效功率削减比例；采集配电网的稳态潮流数据，根据所述稳态潮流数据确定配电网各分布式光伏功率和负荷功率的预测信息，基于所述预测信息及等效功率削减比例，确定分布式光伏功率协调控制需满足的约束条件；根据所述约束条件构建分布式光伏功率协调控制的优化模型，并对所述优化模型求解，获取最优解，基于所述最优解对分布式光伏功率进行协调控制。本发明能够共同提升含分布式光伏电网的频率电压稳定性，提高新能源消纳水平。
-
公开(公告)号：CN109386429B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201710658371.2
申请日：2017-08-04
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司
发明人： 陈宁 , 朱凌志 , 赵大伟 , 王湘艳 , 赵亮 , 戴剑丰 , 汤奕 , 钱敏慧 , 施涛 , 刘艳章 , 丁杰 , 曲立楠 , 姜达军 , 葛路明 , 韩华玲 , 张磊 , 于若英 , 何洁琼
摘要： 本发明提供了一种风电与光热发电互补系统协调运行控制方法与装置，先计算风电最大出力预测值和光热发电最大出力预测值；然后通过多目标优化模型确定各时刻的风电出力调度指令值和光热发电出力调度指令值；再根据各时刻的风电出力调度指令值和光热发电出力调度指令值，分别对风电与光热发电互补系统中的风力发电站的实际功率以及光热电站的实际功率进行控制。本发明可促进可再生能源的并网，减少弃风量，增加并网效益；且不仅能够较好的协调风电与光热发电互补系统的并网效益最大和并网输出功率方差，且有助于可再生能源的并网且相对电网友好运行。
-
公开(公告)号：CN109386429A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201710658371.2
申请日：2017-08-04
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司
发明人： 陈宁 , 朱凌志 , 赵大伟 , 王湘艳 , 赵亮 , 戴剑丰 , 汤奕 , 钱敏慧 , 施涛 , 刘艳章 , 丁杰 , 曲立楠 , 姜达军 , 葛路明 , 韩华玲 , 张磊 , 于若英 , 何洁琼
CPC分类号： F03D9/255 , F01D15/10 , F01K13/02 , F03D7/00 , F03D9/007 , F03G6/06 , F05B2260/821 , F05B2260/84 , F05B2270/1033
摘要： 本发明提供了一种风电与光热发电互补系统协调运行控制方法与装置，先计算风电最大出力预测值和光热发电最大出力预测值；然后通过多目标优化模型确定各时刻的风电出力调度指令值和光热发电出力调度指令值；再根据各时刻的风电出力调度指令值和光热发电出力调度指令值，分别对风电与光热发电互补系统中的风力发电站的实际功率以及光热电站的实际功率进行控制。本发明可促进可再生能源的并网，减少弃风量，增加并网效益；且不仅能够较好的协调风电与光热发电互补系统的并网效益最大和并网输出功率方差，且有助于可再生能源的并网且相对电网友好运行。
-
公开(公告)号：CN109995036A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201711485906.7
申请日：2017-12-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种风光储孤网的黑启动路径自动寻优方法及系统，该方法包括：根据孤网系统中各新能源发电场站的平均有功出力数据确定首启新能源发电场站；启动所述首启新能源发电场站；根据预先建立的多新能源发电场站的启动路径优化模型利用蚁群算法确定各新能源发电场站的自启动路径；孤网黑启动过程中，基于风电场及光伏电站内的小容量支撑电源自启动风电场群以及光伏电站群，本发明的技术方案通过局部电网内恢复路径寻优以启动多个风电场群以及光伏电站群为整个黑启动过程提供功率支持，能够有效加快黑启动效率，进而降低故障损耗。
-
公开(公告)号：CN111525600B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010409076.5
申请日：2020-05-14
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电场参与系统调频的一次调频调差系数计算方法，包括：在站间功率分配阶段根据风电场的时空分布特性，确定各风电场的调频备用容量，按比例分配调频功率；站内功率分配阶段基于尾流效应影响下风电场内风机间一次调频能力的差异性，制定风电场内各风机的超速减载控制或桨距角控制的一次调频系数，确定风电场内的功率分配原则；一次调频调差系数计算阶段基于风电场内各风机参与系统一次调频时的调频系数，计算一定频率偏差下风电场参与一次调频时的调频功率，确定风电场的一次调频调差系数。与已有的风电场参与系统调频策略相比，本发明方法可以充分利用风电场的调频能力，所确定的一次调频调差系数也能为实际工程提供指导。
-
公开(公告)号：CN111525600A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010409076.5
申请日：2020-05-14
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种风电场参与系统调频的一次调频调差系数计算方法，包括：在站间功率分配阶段根据风电场的时空分布特性，确定各风电场的调频备用容量，按比例分配调频功率；站内功率分配阶段基于尾流效应影响下风电场内风机间一次调频能力的差异性，制定风电场内各风机的超速减载控制或桨距角控制的一次调频系数，确定风电场内的功率分配原则；一次调频调差系数计算阶段基于风电场内各风机参与系统一次调频时的调频系数，计算一定频率偏差下风电场参与一次调频时的调频功率，确定风电场的一次调频调差系数。与已有的风电场参与系统调频策略相比，本发明方法可以充分利用风电场的调频能力，所确定的一次调频调差系数也能为实际工程提供指导。
-
公开(公告)号：CN109995036B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201711485906.7
申请日：2017-12-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
摘要： 本发明涉及一种风光储孤网的黑启动路径自动寻优方法及系统，该方法包括：根据孤网系统中各新能源发电场站的平均有功出力数据确定首启新能源发电场站；启动所述首启新能源发电场站；根据预先建立的多新能源发电场站的启动路径优化模型利用蚁群算法确定各新能源发电场站的自启动路径；孤网黑启动过程中，基于风电场及光伏电站内的小容量支撑电源自启动风电场群以及光伏电站群，本发明的技术方案通过局部电网内恢复路径寻优以启动多个风电场群以及光伏电站群为整个黑启动过程提供功率支持，能够有效加快黑启动效率，进而降低故障损耗。
-
公开(公告)号：CN110890751A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201910992186.6
申请日：2019-10-18
申请人： 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明针对含大规模风电的电力系统提出了一种适用含高比例风电电力系统的暂态稳定特征保全方法。该方法首先推导双馈风力发电机组的等效注入电流源模型，在此基础上建立含DFIG的等值单机无穷大母线（OMIB）系统的等值功率-等值功角曲线一般形式；然后将暂态过程中一段时间内采集的机端信息投影到OMIB系统的等值功率-等值功角平面并进行拟合，通过计算加速/减速面积来预测系统的暂态稳定性。该方法能有效保全含大规模风电的电力系统的暂态稳定特征，有助于电力系统暂态稳定预测，对维持电力系统稳定运行具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN110890751B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910992186.6
申请日：2019-10-18
申请人： 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明针对含大规模风电的电力系统提出了一种适用含高比例风电电力系统的暂态稳定特征保全方法。该方法首先推导双馈风力发电机组的等效注入电流源模型，在此基础上建立含DFIG的等值单机无穷大母线（OMIB）系统的等值功率‑等值功角曲线一般形式；然后将暂态过程中一段时间内采集的机端信息投影到OMIB系统的等值功率‑等值功角平面并进行拟合，通过计算加速/减速面积来预测系统的暂态稳定性。该方法能有效保全含大规模风电的电力系统的暂态稳定特征，有助于电力系统暂态稳定预测，对维持电力系统稳定运行具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN115456086A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211135043.1
申请日：2022-09-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了基于误差校正模型的风电场精准等值建模方法，首先搭建根据实际风电场系统搭建相应的风电场详细模型，并分析风电机组运行特性，基于改进式K‑means算法搭建风电场聚类等值模型；其次，设置风电场并网系统不同的典型场景，分别读取详细模型和聚类等值模型被观测电气量的数据；然后，将聚类等值模型的输出数据作为误差校正模型的输入量，并计算出两个物理等值模型数据的误差值，将其作为误差校正模型的目标输出量；最后，所获得的输入量和目标输出量通过深度学习方法训练全连接神经网络，以生成相应的误差校正模型，已达到误差校正模型的输出值可有效补偿聚类等值模型与详细模型之间所存在误差的目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
63 条记录 (耗时 0.087 秒)
