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World File Search System无功功率
分散式混合能源管理系统 (...
摘要。将电池整合到电力供应链中对于能源部门向新的灵活电网转型至关重要，这种电网允许可再生能源发电的渗透，同时确保稳定性和供应安全。通过根据稳定性、效率、成本、维护和功率流要求等不同标准，高效管理异构发电源、可控负载和电池，可以提高电池在电网中的渗透率。分布式混合能源管理系统 (DHEMS) 是一种管理软件工具，能够解决最大化可再生能源利用的优化问题。DHEMS 设计有两个控制层。首先，云 DHEMS 层接受外部设定点（来自 VPP、DSO 或 TSO）并调度总有功功率和无功功率，以便一组分布式电厂与电网交换。其次，本地 DHEMS 负责在组成每个发电厂的本地机组之间分配接收到的设定点和命令。在拉普拉纳工厂（西门子歌美飒可再生能源公司所有）进行了不同的实际控制和通信测试。
瓦莱斯角发电站 (VPPS) 电池储能系统 (BESS) 的技术经济研究
这项可行性研究表明，将 BESS 与现有的同步发电机集成在技术上是可行的，并且不会损害共置的热力机组或网络。此外，BESS 已被证明可以在网络故障条件下通过提供无功功率来调节电网电压来支持现有发电机。不幸的是，事实证明，在相对较短的 10 年项目寿命内，大规模储能的成本超过了这种 BESS 配置的预期收入。如果没有额外的市场机制来评估和支持能源容量、旋转备用或其他新兴市场服务的提供，这种 BESS 和同步发电机的配置不太可能在 NEM 中实现。或者，在 VPPS 安装一个由 Delta 运营支持的示范项目，资金由新南威尔士州煤炭创新公司资助，这将促进该技术的发展，并为拟议的商业模式提供实际规模的调查。如果证明成功，这个示范项目将提供足够的知识共享，以便在新南威尔士州的所有燃煤机组中更广泛地推广该技术。
客户公告编号 2023-43 NGCP ASPA 带有 TVI-...
1. 菲律宾国家电网公司 (NGCP) 和 Therma Visayas, Inc. (TVI) 被授予临时权力，为位于 Sitio Looc, Brgy 的 353.94 MW 额定容量循环流化床燃煤发电厂 (CFB CPP) 实施辅助服务采购协议 (ASPA)。依照能源部 (DOE) 部门通函编号 DC2021-10-0031 1（DOE 2021 AS-CSP 通函），Bato, Toledo City, Cebu，遵守以下费率和条件，并且不影响对 NGCP 是否遵守辅助服务竞争性选择流程 (AS-CSP) 的持续评估：1.1 适用费率：TVI 应按适用费率（以每千瓦容量每小时计算）向 NGCP 提供应急储备 (CR) 容量和无功功率支持 (RPS) 服务，如 ASPA 附表 3 所示。ASPA 附表 1 中所示的辅助服务 (AS) 容量是每小时固定容量。适用费率如下：a.未进行能量调度的计划容量 NGCP 应向 TVI 支付该计划容量的适用费率，该费率不应超过 AS 证书中指示的 0.85 滞后功率因数之外的 CR 和 RPS 的 26 MW/单位指示容量：
配电网中移动公用事业规模电池储能系统的优化调度
如今，人们对电池储能系统 (BESS) 的了解迅速增长，并因此在电网中得到广泛应用。组装在集装箱中的公用事业规模电池可以在电网中运输。尽管具有众多好处，但这一特点却被忽视了。在以前的研究中，电池移动是基于特定的传输方法（例如卡车或火车）建模的。因此，通过改变电池的运输方法，应该重新建模问题，而且不可能通过结合两种传输方法来安排电池移动。在此背景下，本文提出了一种配电网中的新电池移动调度方法。为此，除了确定总线位置外，还将确定任何运行时间段的最佳充电或放电功率。在所提出的模型中，只有总线之间的距离很重要，而电池的传输方式并不重要。因此，可以使用一种传输方法（例如卡车）或两种方法（卡车和火车）的组合来执行电池传输。通过保持模型的线性结构，还可以计算电池的无功功率贡献、网络的功率损耗和总线电压。这保证了该公式在实际配电网中的实际应用。在测试系统上实施该模型的结果表明，移动式 BESS 相对于固定式装置具有明显的优势。
离网电力系统中储能系统与燃气内燃机发电厂联合运行的试验研究
目前，俄罗斯的储能技术已达到电力系统中普遍实际应用的水平。在各种类型的电力系统中实施储能系统（ESS）是俄罗斯电力工业发展中最重要的趋势之一。高速率储能系统可以比传统方法更有效地解决一系列复杂问题[1-5]。储能系统是一种多功能设备，能够调节有功和无功功率、频率，执行有源滤波高次谐波和补偿三相电压不对称的功能。如今，储能系统应用的最大技术和经济效果首先体现在分布式发电对象、智能电网和微电网（包括使用可再生能源的电网）以及石油和天然气部门的离网发电厂。上述对象的发电主要由柴油机、燃气轮机和燃气发动机组产生。燃气发电机 (GEG) 和柴油发电机组 (DGU) 在结构上具有很高的可靠性，这使得它们能够使用廉价的气体燃料（天然气、丙烷、丁烷、伴生气等），这些燃料通常在石油和天然气生产地很丰富。同时，与 DGU 不同，GEG 具有许多特点 [6]：- 当额定功率突然激增/下降 10-20% 时，GEG 会被技术保护系统关闭；
风力涡轮机控制趋势与挑战：概述
风力涡轮机 (WT) 利用风能发电。因此，对风力涡轮机的控制和经济高效的运行进行了研究。控制系统具有使用寿命长、能量输出最大和安全性高等特点。在控制方法和控制策略方面，讨论了限制和优化能耗的各种方法。风力发电的整合可能会损害瞬态系统的稳定性。异步感应发电机无法处理风能应用中产生的无功功率。WT 通常设计为可承受恶劣天气，但不能承受高速度或高扭矩。强大的气动扭矩或转速能够破坏 WT 叶片。为了防止这种情况发生，WT 始终具有一个切断速度，超过此速度时，涡轮机将通过制动器停止运转。当过大的风速危及涡轮机的安全时，WT 会采用一系列控制技术。因此，所有 WT 均采用功率控制方法构造。这可以调节俯仰和失速。WT 可以应用被动或主动失速控制。因此，本研究分析了相关技术、风力涡轮机的维护、成本、多种类型的风力涡轮机控制器以及风能行业特有的负面影响和障碍。
ups——静态不间断电源
输入功率因数几乎等于 1（负载为 20% 时 PF = 0.99）和低谐波失真（THD ‹3%）可确保对网络的影响最小且能效高，从而降低能源管理成本。功率因数偏离单位值越大，电网吸收的无功功率就越大，运营商因此会提高电价。功率因数的校正还涉及减少任何上游发电机的过大尺寸，此前上游发电机的功率必须超过 UPS 的标称功率至少 30%，从而可以在构建连续性系统时进一步节省成本。精心控制网络吸收的电流可让您获得非常低的谐波输入电流失真水平（THD ‹3%）。电源线上的非线性负载引起的谐波失真决定了系统中存在的任何电流都高于预期，并且包含谐波频率分量：由于这些电流无法用维护人员配备的标准便携式仪器测量，因此这种现象可能被严重低估。即使电流保持在过载保护装置容量范围内，导体仍将在较高温度下运行，从而造成可量化的能源浪费，通常相当于总负载的 2-3%。
电网并网联络线潮流控制方法...
摘要 — 在主动配电网中，可再生能源 (RES) 例如光伏 (PV) 和储能系统（例如超导磁能储能 (SMES)）可以与消费者结合组成微电网 (MG)。光伏的高渗透率导致联络线潮流波动剧烈，并严重影响电力系统运行。这可能导致电压波动和功率损耗过大等若干技术问题。本文提出了一种基于模糊逻辑控制的 SMES 方法 (FSM) 和一种基于优化模糊逻辑控制的 SMES 方法 (OFSM)，用于最小化联络线潮流。因此，波动和传输功率损耗降低了。在 FSM 中，SMES 与鲁棒模糊逻辑控制器 (FLC) 一起使用以控制联络线潮流。在 OFSM 中采用优化模型来同时优化 FLC 的输入参数和 SMES 的电压源换流器 (VSC) 的无功功率。将最小化联络线潮流作为优化模型的目标函数，利用粒子群优化 (PSO) 算法解决优化问题，同时考虑公用电网、VSC 和 SMES 的约束。仿真结果证明了所提方法的有效性和鲁棒性。
大型电力系统 (BES)
一般 大容量电力系统和大容量电力系统有什么区别？ NERC 将大容量电力系统 (BPS) 定义为运行互连电能传输网络（或其任何部分）所需的设施和控制系统；以及维持传输系统可靠性所需的发电设施的电能。该术语不包括用于本地电能分配的设施。 NERC 的术语表中将大容量电力系统 (BES) 定义为在 100 kV 或更高电压下运行的所有传输元件以及在 100 kV 或更高电压下连接的有功功率和无功功率资源。用于本地电能分配的设施不包含在该术语中。影响 BPS 可靠性的 BES 设施必须符合 NERC 的强制性可靠性标准。 配电系统是指将电力从输电系统输送到最终用户的系统，不受 NERC 监管，并且受州、省或当地公用事业监管机构的管辖，但配电系统上的低频减载和低电压减载继电器除外。 NERC 是何时成立的？成立的原因是什么？NERC 成立于 1968 年，由电力行业代表创立，旨在制定和促进自愿遵守规则和协议，确保北美大容量电力传输系统的可靠运行。NERC 如何定义可靠性？NERC 从两个基本和功能方面定义互连 BPS 的可靠性：
已发表版本的引用（APA）：Mohagheghi, E., Alramlawi, M., Gabash, A., Blaabjerg, F., & Li, P. (2020)。实时有功无功最优功率
摘要：本文开发了一种多相多时间尺度实时动态有功无功最优潮流 (RT-DAR-OPF) 框架，以最优方式处理带有电池存储系统 (BSS) 的配电网 (DN) 中风力发电的自发变化。这里最具挑战性的问题是必须实时解决大规模“动态”（即具有微分/差分方程而不是仅代数方程）混合整数非线性规划 (MINLP) 问题。此外，考虑具有灵活运行策略的 BSS 的有功无功功率能力以及最小化 BSS 的使用寿命成本进一步增加了问题的复杂性。为了解决这个问题，在第一阶段，我们同时优化了大量混合整数决策变量，以计算 BSS 的日常最佳运行。在第二阶段，基于短期预测范围内的风电功率预测值，生成风电功率场景来描述具有非高斯分布的不确定风电功率。然后，在每个预测范围之前，解决并协调与场景相对应的 MINLP AR-OPF 问题。在第三阶段，基于测量的风电功率实际值，选择其中一个解决方案，对其进行修改，并在很短的时间间隔内实现到网络。使用中压 DN 证明了所提出的 RT-DAR-OPF 的适用性。