大规模风电机组脱网原因分析及对策

在当前,我国的风电产业呈现迅猛发展的趋势,大规模的风电机组并入电网发电,为我们带来了清洁无污染的绿色能源。但是由于风电机组在运行过程中经常会出现风机脱网等故障,这会对电网系统的稳定和安全性造成十分严重的影响。为了保证风电机组以及电网能够正常的运行,本文结合笔者在风电场一线的工作经验,就风电机组发生大规模脱网的原因以及相关处理措施进行论述。     

大规模风电接入对电网电压稳定性的影响研究

近几年,我国风力发电非常迅速,已经被纳入我国的可持续发展战略之中。然而大规模风电接入会对电力系统的运行产生非常不利的影响,因此研究大规模风电接入对电网电压稳定性影响具有重要意义。本文首先指出了影响电网电压稳定的主要因素有负荷特性、风电场并网点的强弱程度和风电机组特性,然后分析了影响了电力系统稳定性的因素,最后提出了提高电压稳定性的措施。     

新能源发电设备可靠性影响因素分析

由于新能源并网规模日益上升,其设备可靠性对于电网运行风险的影响越来越大,而获取新能源设备较为准确的可靠性参数是研究该影响的关键所在。因此,文章结合我国电力系统的特点,选取风电机组设备为主要研究对象,分析了风电机组可靠性参数的影响因素,阐述了计及各类影响因素的风机时变停运模型,为电力系统风险评估奠定基础。     

变速风电机组低电压穿越能力探析

电力变流器的变速风电机组技术性能先进,使得其应用也越来越广泛。当风电机组的外部出现短路故障的时候,其机组的内部就会产生短路电流,此时需要对风电机组的设备安全及电网的稳定性进行保护,这就需要风电机组具有低电压穿越能力。本文的研究共分为三个部分,第一部分主要是对风电机组低电压穿越能力的基本概念进行阐述,第二部分简要介绍了我国风电并网低电压穿越的有关技术指标,第三部分对变速风电机组低电压穿越功能及原理进行了一定的说明。     

可再生能源大量接入对电网的影响及其应对策略

生物质能发电、风电、水电等可再生能源机组的并网将改变地区原有的电力系统的特性。文章从地区电网的动态稳定性、供电可靠性、调度运行、网供负荷预测、电能质量等方面就可再生能源大量并网对电网的影响进行了分析，对如何消除不利影响，实现电网安全、稳定、经济地运行，提出了相应的解决对策。     

北京电网风电可接入容量分析

大容量风电并入电网后,风电出力的随机性、运行方式的复杂性对电网的安全稳定运行带来了极大的挑战。文章在分析风电场对系统电压、频率和静态安全的基础上,讨论了影响系统消纳风电的主要因素,并结合北京电网及已并网风电场的运行特点,详细计算了北京电网在不同负荷水平、不同运行方式下,可消纳风电的最大容量。     

风电机组状态检测技术研究现状及发展趋势

随着我国社会的不断发展,风电机组的投入数量也在逐渐增多,但是在风电机组的运行过程中经常会出现一系列故障,不仅影响风电机组的发电效率,还会导致我国电站设备的运行受到影响,因此必须要保证能够对风电机组的运行状态进行检测,并且及时对风电机组的故障进行诊断,从而保障风电机组的运营维护。风电机组的运行状态直接决定了电站的发电性能,确保能够通过高效的手段提高风电机组的运营维护效果,是当前改善我国电站设备发电性能的重要措施,同时为了防止出现重大的发电事故,节省相应的维修成本,通过对风电机组进行状态检测非常有必要。基于此,通过分析风电机组状态检测的相关特征,以及其故障特征,探究如何应用状态检测技术。     

基于湖南电网特性的抽水蓄能电厂运行情况分析

黑糜峰电厂作为湖南电网中唯一的抽水蓄能电厂对保持电网的安全稳定运行·直发挥着重要的作用。本文对黑麋峰电厂运行情况现状做了一定的分析,并总结其机组运行对湖南电网的影响,最后对黑糜峰电厂机组的远行提出了建议。     

风电机组低电压穿越及其实现对策探讨

电力系统对风电场接入电网时的要求愈来愈严苛,而低电压穿越被公认为风电机组设计及控制的难点,制约着风电机组的大规模应用,本文笔者结合多年实践简要探讨了风电机组低电压穿越的问题。     

广东风电接入对电网运行影响的研究与分析

近年来,广东风电发展迅速,对电网运行的影响日益增大。文章介绍了广东省风电发展状况和运行情况,重点论述了广东风电调峰、调频两方面特性,在此基础上,探讨了提高风电运行管理水平的途径和措施。     

Physics-informed Gaussian process regression for states estimation and forecasting in power grids

Real-time state estimation and forecasting are critical for the efficient operation of power grids. In this paper, a physics-informed Gaussian process regression (PhI-GPR) method is presented and used for forecasting and estimating the phase angle, angular speed, and wind mechanical power of a three-generator power grid system using sparse measurements. In standard data-driven Gaussian process regression (GPR), parameterized models for the prior statistics are fit by maximizing the marginal likelihood of observed data. In the PhI-GPR method, we propose to compute the prior statistics offline by solving stochastic differential equations (SDEs) governing the power grid dynamics. The short-term forecast of a power grid system dominated by wind generation is complicated by the stochastic nature of the wind and the resulting uncertainty in wind mechanical power. Here, we assume that the power grid dynamics are governed by swing equations, with the wind mechanical power fluctuating randomly in time. We solve these equations for the mean and covariances of the power grid states using the Monte Carlo simulation method.We demonstrate that the proposed PhI-GPR method can accurately forecast and estimate observed and unobserved states. For the considered problem, PhI-GPR has computational advantages over the ensemble Kalman filter (EnKF) method: In PhI-GPR, ensembles are computed offline and independently of the data acquisition process, whereas for EnFK, ensembles are computed online with data acquisition, rendering real-time forecast more challenging. We also demonstrate that the PhI-GPR forecast is more accurate than the EnKF forecast when the random mechanical wind power is non-Markovian. In contrast, the two methods produce similar forecasts for the Markovian mechanical wind power.For observed states, we show that PhI-GPR provides a forecast comparable to the standard data-driven GPR; both forecasts are significantly more accurate than the autoregressive integrated moving average (ARIMA) forecast. We also show that the ARIMA forecast is more sensitive to observation frequency and measurement errors than the PhI-GPR forecast.     

基于ARIMA模型的风电功率预测

风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性,对改善风电预测精度与克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。本文通过对30天的风电数据加总,求得15min级的风电功率数据,提出了基于ARIMA模型的风电功率的预测模型。通过对数据进行单步预测取得较好的预测结果,说明ARIMA(1,1,1)模型能够较好的拟合原始数据。给风电功率的预测提供了新的思路。     

风电穿透功率极限的计算与分析

建立了异步发电机的稳态数学模型,表明风电穿透功率极限是系统的网络结构、风电并网节点位置、负荷水平、机组的最小出力限制、系统对电压水平的要求、风电场无功补偿容量等因素综合作用的结果,制约系统风电穿透功率水平的主要原因是风电功率注入引起的节点电压越限。     

矿井废风发电并网研究

文章针对自然风和矿井废风的不同特性,对风电机在不同风况下的并网特性进行了分析。运用MATLAB/Simulink软件对风力发电机在自然风和矿井废风情况下,并网前后的电网电压误差进行了仿真。仿真结果表明矿井废风发电并网相比自然风具有较好的稳定性,对电网影响较小。     

关于电网调度管理一体化探讨

针对关于电网调度管理一体化探讨问题,介绍了我国当前电网运行调度管理的现状问题,主要包括电网调度运行管理存在的问题和电网调度运行需要实施一体化的管理模式,并探讨了电网调度运行管理及调度一体化改进与优化建议,提出了电网在调度运行管理方面的建议和电网在调度一体化方面的建议,希望电网在管理一体化模式中为人民供好电力资源。     

加强电网的经济调度探析

电网经济调度就是电网的经济运行,它是在基于经济调度的理论基础上制定的各个电厂之间负荷分配的工作方案,目的是保持电网能源消耗降低到最少和减少电网运行费用,使经济效益最大化,并且还要保持电网的正常运行和用电量需求。     

农村低压电网节能降损技术研究

本文在分析农村低压电网电能损耗现状的基础上,分别从配电变压器、供电辐射方式、无功补偿、低压三相负荷平衡、剩余电流保护等方面对电能损耗进行了技术分析,并提出了相应的节能降损措施,从技术体系上保证了农网降损和经济运行。     

论如何提高电网运行的安全稳定性

随着人们生产生活水平的提高,国内的电力事业也得到了迅猛发展。如今,电网的安全运行已经成为影响国民经济发展的重要因素之一。目前,城市化进程不断加快,城市之间电网的联系也越来越密切,电力系统的运行环境也就更加复杂,所以,现代城市的发展越来越注重电网的安全运行。本文主要分析了提高电网安全运行的措施,希望能够对电网的安全运行有所帮助。     

智能电网与负荷调度

在现代经济社会发展中,离不开电网的支持,电网系统的安全运行已经是这个会前进中必须要保障的,虽然现在电网系统越来越完善,但是在巨大的客观环境中,随着电网负荷的不断加大,电网系统还是面临着巨大的挑战,比如说全球气候变暖的影响、恶劣环境的影响、电力市场运行等原因都给电网安全稳定运行的工作带来了一定的困难。本文主要是针对智能电网与负荷调度两个方面来分析解决电力系统中的问题。