【摘 要】
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针对低运行工况下直驱风电场接入弱电网出现的次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题,搭建直驱风电场、汽轮发电机组联网线性化模型,基于特征值分析法,识别系统中存在的振荡模式,分析电网强度、电流内环控制参数和并网数量对SSO模式的影响.基于净阻尼分析法,分析直驱风电场与汽轮发电机组的动态交互机理.研究结果表明:电流内环控制参数设置不当是诱发直驱风电场发生SSO的主导因素,该振荡属于电气系统振荡;随着电网强度的降低,并网数量的增加,电流内环控制参数的减小,弱化系统阻尼,系
【机 构】
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现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林 132012
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针对低运行工况下直驱风电场接入弱电网出现的次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)问题,搭建直驱风电场、汽轮发电机组联网线性化模型,基于特征值分析法,识别系统中存在的振荡模式,分析电网强度、电流内环控制参数和并网数量对SSO模式的影响.基于净阻尼分析法,分析直驱风电场与汽轮发电机组的动态交互机理.研究结果表明:电流内环控制参数设置不当是诱发直驱风电场发生SSO的主导因素,该振荡属于电气系统振荡;随着电网强度的降低,并网数量的增加,电流内环控制参数的减小,弱化系统阻尼,系统易发生SSO;该振荡模式并不会激发汽轮发电机组的轴系扭振.基于时域仿真模型,验证了理论分析的正确性与有效性.
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当阴影条件变化时,并联光伏组件的全局最大功率点(MPP)会随之改变.为了实现太阳能发电最大化,要求最大功率点跟踪(MPPT)方法始终能实时而准确地锁定住并联光伏组件的全局MPP.不同阴影条件下并联光伏组件会呈现不同的外特性特征,如多阶梯的电流电压特性以及多峰值的功率电压特性.基于此现象,该文提出一种基于并联光伏组件外特性的MPPT方法,理论分析及仿真结果都表明:该方法不会陷入局部MPP,在无阴影、静态阴影和动态阴影条件下均具有平稳、快速和准确跟踪全局MPP的能力.
推进退役动力电池梯次利用是建立绿色低碳循环经济体系的重要抓手,该文围绕退役动力电池政策事前模拟评估开展研究,提出一种退役动力电池利用政策的知识化表达方法,构建基于模糊神经网络的退役动力电池政策智能模拟模型,实现了计算机对政策知识的自动识别和政策制定者决策行为的智能模拟,为退役动力电池政策优选提供了一种新思路.
为进一步提高光伏发电系统的输出效率和动态调节性能,设计基于神经网络的改进扰动观察法最大功率点跟踪(MPPT)控制.该方法在扰动观察法基础上引入神经网络算法,使得在环境剧烈变化时,系统动态调节速度加快.通过系统仿真和硬件实测,得出该改进扰动观察法相比于传统扰动观察法和神经网络法,在一定程度上能加快动态调节速度和减小稳态误差的结论.
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