【摘 要】
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系统频率其反映了电力系统有功出力与负荷需求之间的平衡关系,也是评估电力系统稳定的重要指标之一。随着可再生能源发电技术的发展,可再生能源发电在整个发电系统中的占比也会不断提高,光伏发电作为清洁能源发电技术发展较快的技术之一,近几年来,其装机容量也不断上升,然而,大规模光伏发电并网后所产生的随机波动出力势必会影响系统有功出力与负荷需求之间的平衡关系,因此,当发生随机严重有功缺额时,如果不能快速地使有功
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系统频率其反映了电力系统有功出力与负荷需求之间的平衡关系,也是评估电力系统稳定的重要指标之一。随着可再生能源发电技术的发展,可再生能源发电在整个发电系统中的占比也会不断提高,光伏发电作为清洁能源发电技术发展较快的技术之一,近几年来,其装机容量也不断上升,然而,大规模光伏发电并网后所产生的随机波动出力势必会影响系统有功出力与负荷需求之间的平衡关系,因此,当发生随机严重有功缺额时,如果不能快速地使有功出力与负荷需求之间达到平衡,电网频率会大幅下跌,这将会对整个电力系统造成严重的伤害。因此,开展光火混合发
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太阳能的充分利用对于缓解碳排放,减轻环境问题起到了重要的作用。光伏发电是太阳能发电最常用的一种,随着光伏并网发电系统越来越多,其有功功率的输出与电网频率解耦,并且光伏出力会随着天气、云层移动等因素变化而变化,会给电网的安全稳定运行带来一定的影响。因此探究光伏发电参与电网频率的调节,对增强电网的安全稳定运行具有重要的意义。本文的主要工作包含以下几个部分,首先,分析了光伏电池的数学模型,以及光伏阵列的
在火电机组中,大多数被控对象具有大迟延、强耦合和时变特性,为了保证火电机组安全稳定运行,工程上常常使用较为保守的PID控制,难以实现较好的控制效果。随着分散控制系统(DCS)的应用,为智能控制算法在火电机组中的应用创造了条件。近年来,人工神经网络以其强大的函数拟合能力、自学习能力、泛化能力、良好的鲁棒性等诸多优点,在智能控制领域发挥了重要作用。因此,本文考虑将基于神经网络的智能控制方法用于火电机组
能源是人类社会文明发展进程中不可忽视的重要物质之一,随着我们过度的关注经济发展速度,却忽视了传统能源的不断消耗而导致的能源危机以及我们赖以生存的生态环境在不断的恶化。传统能源的局限性已不能满足社会需求,太阳能以安全高效及分布广泛的独特优势而被广泛的利用。然而光伏发电功率随着复杂多变的气象条件而变化,具有明显的非线性和不稳定性等特征,为电力系统安全、稳定运行带来巨大的冲击和挑战,当其大规模并网发电时
气体绝缘金属封闭输电线路(Gas Insulated Transmission Lines,GIL)设备具有距离长、全封闭的特点,一旦其发生放电故障,难以快速准确发现故障位置。现有的GIL故障检测及故障定位技术实施难度大,定位成本高。为了解决这一问题,本研究提出一种基于陡波检测的GIL故障定位系统。该系统由外部非接触式陡波传感器、信号传输线、信号采集装置、信号远程传输系统及基于电磁信号的光纤同步触
准确评价输电线路利用情况对电网规划与运行具有十分重要的意义。随着以太阳能、风能为代表的可再生能源的大规模并网,给输电线路利用情况评价工作带来了前所未有的挑战与困难。本文利用概率方法综合考虑可再生能源与随机负荷的波动性等不确定性因素给电网规划与运行带来的影响,基于概率潮流对输电线路利用情况开展评价研究工作。针对该问题,本文在广泛查阅相关文献资料的基础上,基于蒙特卡罗模拟法概率潮流、条件概率理论、综合
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