摘要：针对车网系统存在的低频振荡现象,提出一种结合虚拟磁链和滑模观测器的反馈线性化虚拟惯量控制策略,在减少传感器数量的同时,提高系统的鲁棒性。首先,该文分析现有积分器的缺点,提出改进的虚拟磁链观测器,在消除直流偏置影响的同时可以进行滤波;然后,阐述所提控制策略的推导过程,包括反馈线性化控制、滑模观测器、虚拟惯量控制以及虚拟磁链观测器的设计;最后,在Simulink和硬件在环仿真平台中建立车网系统仿真模型,将该文所提控制方式与传统dq控制以及基于滑模观测器的反馈线性化虚拟惯量控制方式进行对比。仿真和实验结果表明,所提控制策略具有更好的静态和动态特性,能有效地抑制低频振荡的发生。

摘要：为了加快电网管理建设进程,实现向信息互联管理方法的平稳过渡,提出一种改进传统电网管理结构的3D化管理系统。该系统整体采用Unity引擎渲染3D场景,编程以控制逻辑层、业务层与传输层来指导场景构建与Web展示。文中重构了三层式管理结构并设计系统的整体框架,利用Unity开发环境实现B/S架构下的3D界面与设备参数配置,完成系统功能联动。Web3D的管理系统高度数字化和集成度高、交互简易、功能完备,具有较高的应用和研究价值。

摘要：由于传统分析难以准确把握电压、无功之间复杂的非线性关系,使得调压措施给系统节点电压带来的电压偏移模糊不清,导致调压后系统中某些节点电压进一步恶化。且传统电压无功分析依赖于模型建立的精度,其负荷模型建立存在较大难度,因此有必要通过电压对无功的响应数据来研究两者之间的关联关系。提出一种基于Group-Lasso的多场景下电压无功关联度分析方法,挖掘系统负荷水平、无功激励与节点电压之间的函数关系。该方法能准确量化三者间的关联强弱,且所得函数表达式具有较强的泛化能力。通过IEEE 24、IEEE 118节点系统标准算例验证了所提思路与方法的有效性,为今后电压无功关联度分析提供了新的思路。

摘要：基于美国智能电网当前研究领域的发展状况,着重对现有负荷响应机制进行了深入分析与讨论。从用户政策设计、用户反馈、自动负荷响应等方面对美国智能电网负荷响应技术的发展趋势进行了叙述。提出一种在智能电网环境中的负荷响应新模式。此模式可以被电网运营方用于匹配可再生发电资源,从而为可再生发电资源的安全并网运行这一难题提出一种有效解决方案。

摘要：随着电网规模扩大、复杂度加深,对在线潮流计算确定节点电压提出严峻挑战。同时由于传统潮流计算依赖于模型建立的精度,其负荷模型建立存在较大难度,因此通过电压对无功的响应数据来快速精确估计电压发展趋势具有重要意义。本文提出一种基于自适应神经网络的节点电压快速估计方法,以系统负荷水平、无功激励为输入,节点电压为输出,离线训练神经网络,并在训练中加入遗传算法以提高网络收敛性和参数寻优能力,最终得到用于在线估计节点电压的隐性模型。通过IEEE 24节点系统标准算例验证表明,该方法具有较强的电压拟合能力和外推能力,计算结果相较于传统神经网络更加精确,不易出现过拟合。

摘要：在概述国内外智能调度系统和相关技术研究现状的基础上,介绍了地区电网智能调度支持系统的总体架构,根据信息数据的采集、传输、存储、提取、展示与应用的实现过程,将系统分为运行综合驾驶舱、数据挖掘与数据融合和数据子系统,并进行概述;最后,对系统的综合效益进行总结并指出未来研究方向。