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自主微电网虚拟惯性控制的最优模型预测控制
摘要：目前，可再生能源 (RES) 在电网中的渗透率显著提高，尤其是在微电网中。用 RES 取代传统同步机可显著降低整个系统的惯性。这会对不确定情况下的微电网动态产生负面影响，降低微电网频率稳定性，特别是在孤岛运行模式下。因此，本研究旨在利用虚拟惯性频率控制概念增强孤岛微电网频率弹性。此外，虚拟惯性控制模型采用了最优模型预测控制 (MPC)。MPC 的优化设计是使用一种优化算法，即非洲秃鹫优化算法 (AVOA) 实现的。为了证明所提出的控制器的有效性，将基于 AVOA 的 MPC 与使用各种优化技术进行优化设计的传统比例积分 (PI) 控制器进行了比较。利用 RES 的实际数据，并应用随机负载功率模式来实现实际的模拟结果。此外，微电网范例包含电池储能 (BES) 单元，用于增强孤岛微电网的暂态稳定性。模拟结果表明，基于 AVOA 的 MPC 在提高微电网频率弹性方面是有效的。此外，结果确保了 BES 在时域模拟中改善暂态响应的作用。模拟结果是使用 MATLAB 软件获得的。
05 EES 141 电力系统仪表 05 EES ...
并行算法用于负载流分析、故障分析、意外事件评估和暂态稳定性研究。20 小时。参考书目：1. Vipin Kumar、Ananth Grama、Anshul Gupta 和 George Karypis - 并行计算简介 - 算法设计和分析，Benjamin/Cummings 出版公司，1994 年。2. MJQuinn - 并行计算 - 理论与实践，McGraw-Hill 出版公司，1994 年。3. Kai Hwang - 高级计算机体系结构 - 并行性、可扩展性、可编程性、
基于机器学习方法的数据驱动电网安全评估：预印本
为了预测暂态稳定性裕度，在系统中引入了输电线上的三相故障。虽然在所有模拟过程中故障位置都是固定的，但故障清除时间是变化的。在此示例中，故障位于 18 总线系统中 North-01（总线 1）和 North-02（总线 2）之间的分支。在每个时间步骤或 24 小时数据周期的每 5 分钟测试同一组故障清除时间。在每个 5 分钟时间步骤中，故障清除时间以 20 毫秒的间隔从 60 毫秒调整到 720 毫秒。因此，总共创建了 9,792 个测试用例。选择临界清除时间 (CCT) 作为暂态稳定性的度量。CCT 定义为在不中断系统性能的情况下允许消除干扰的最大时间。如果可以在允许的时间之前清除干扰，则系统是稳定的。以较小的间隔调整故障清除时间的目的是为了创建足够数量的稳定和不稳定情况，以确定更准确的 CCT。在每次模拟过程中，所有机器的转子角度都会受到监控。如果任何两台发电机的转子角度偏差超过 180 度，则认为这种情况不稳定。
量子计算在电力系统中的应用
由于不断扩张，当前的互联电力系统是地球上最大、最复杂的人造动态系统。这些庞大的系统具有高度的非线性，在空间和时间上表现出多尺度行为。此外，由于可再生能源的整合，电力系统的随机性和不确定性越来越强。日益增加的复杂性使得分析电力系统中的一系列相关问题变得越来越困难。这里，我们提供了一些典型的例子。暂态稳定评估（TSA）是确保当今庞大电网安全的关键技术，高度的非线性使得电力系统的暂态稳定性分析变得越来越困难。最优潮流（OPF）是能源行业的一个重要的优化问题，它用于系统规划、确定日前市场的价格以及有效分配一天中的发电能力。潮流方程的约束使得OPF问题非凸且难以求解。机组组合（UC）是电力系统调度中一个非常重要的优化问题，它可以建模为NP难混合整数非线性规划。还有与电力系统分析相关的其他问题，例如经济调度、静态稳定性等。一般而言，由于电力系统规模和复杂性的增加，所有上述问题对于传统计算范式来说都变得越来越困难。研究人员正在尝试寻找其他更有效的计算范式来解决这些多方面的问题。随着量子硬件的发展，量子计算作为一种有前途的计算范式开始受到越来越多的关注。诸如HHL、Shor's Factorization和Grover搜索之类的算法可以在量子硬件上实现，以利用量子特性（即叠加和纠缠）来实现量子优势。大规模纠错量子计算机可以解决甚至最大的经典超级计算机都无法解决的问题。然而，在嘈杂的中尺度量子（NISQ）时代，由于量子比特资源的限制（包括但不限于量子比特数量和量子电路深度），在量子硬件上实现的量子算法很难在短时间内应用于实际工业。因此，又提出了另外两类有趣的算法。一类是混合量子-经典算法，将量子计算与经典计算相结合，以降低量子比特资源需求。另一类是量子启发算法，它在经典计算机上运行，并将量子概念引入经典算法。这两类算法也可以带来潜在的性能改进。上述三种量子相关算法的开发和应用引起了广泛关注，并已应用于包括电力系统在内的许多场景。本期特刊旨在探索电力系统问题的新量子相关方法，例如经济调度、最优潮流、机组组合、暂态稳定性和静态稳定性。这些方法基于量子计算 (QC) 技术的应用（即采用量子算法、量子启发算法、量子强化学习或量子神经网络）。通过探索
电气工程学士学位课程教学大纲
目标： 1. 理解电力驱动的基本概念、分类和运行原理。 2. 理解电力驱动的启动和制动方法。 3. 理解直流和交流驱动器的速度控制方法。 4. 解决与电力驱动相关的问题。 先决条件 1. 基础电气工程 (ES-EE-101) 2. 电机-I (PC-EE-401) 3. 电机-II (PC-EE-501) 单元内容 小时 分数 1 电力驱动：电力驱动的概念、分类、部件和优点。负载类型、负载扭矩分量、基本扭矩方程、旋转和平移运动负载的驱动参数等效值。转动惯量的确定、稳态稳定性、暂态稳定性。驱动器的多象限运行。负载均衡。
可再生能源主导电网的并网变流器：控制策略、稳定性、应用及挑战
摘要——以可再生能源 (RES) 为主导的电网是未来电力系统的设想基础设施，其中常用的并网变流器电网跟踪 (GFL) 控制存在缺乏电网支持能力、稳定性低等问题。最近，提出了新兴的电网形成 (GFM) 控制方法来改善并网变流器的动态性能和稳定性。本文回顾了现有的并网变流器的 GFM 控制方法，并从控制结构、电网支持能力、故障电流限制和稳定性方面对它们进行了比较。考虑到故障电流限制策略的影响，提供了全面的暂态稳定性分析。此外，本文还探讨了 GFM 变流器的典型应用，例如交流微电网和海上风电场高压直流 (OWF-HVDC) 集成系统。最后，讨论了 GFM 变流器在未来应用中面临的挑战。
储能设备对配电网的影响...
摘要 —可再生能源具有环境和经济优势，但它会给电力系统带来许多波动和严重问题。减少这些问题的一种解决方案是将可再生能源设计为配电系统中的分布式发电 (DG)。但有必要在电力系统中添加储能系统 (ESS) 来改善 DG 对电力系统稳定性的影响。本文将带有电池或超导磁能存储系统 (SMES) 等储能设备的光伏系统 (PV) 添加到电力系统中，并使用软件程序“MATLAB/Simulink ® ”分析系统的稳定性。基于最大转子速度偏差、电网电压下降和 PV 直流电压下降等多种因素研究电力系统的暂态稳定性。模拟了不同的异常系统状态以显示系统配置对其稳定性的影响。为了验证，
电力系统稳定器优化的新方法
摘要 电力系统稳定器 (PSS) 是同步发电机中使用的控制装置，通过向发电机励磁系统提供补充控制信号来增强电力系统的稳定性和阻尼。它有多种类型，每种类型都旨在解决特定的稳定性问题并适应不同的系统配置，即传统超前滞后 PSS、相位补偿 PSS、高速 PSS 和广域 PSS。多区域过渡稳定性取决于由多个互连区域组成的电力系统在发生干扰（例如短路或负载干扰）后保持同步运行的能力。确保此类系统的暂态稳定性对于防止连锁故障和停电至关重要。所提出的控制说明了使用四机两区 kundur 测试系统为 PSS 实施不同的策略。
OpenIPSL Modelica 库中的可再生能源建模和验证
摘要 —本文介绍了西部电力协调委员会 (WECC) 可再生能源建模工作组 (REMTF) 利用 OpenIPSL Modelica 库实现的工业级可再生能源源相量时域模型。本文描述的模块是通用的，因此能够用于表示暂态稳定场景中的光伏 (PV)、电池 (BESS) 和风能源，并且考虑到 Modelica 模型面向对象的特性，增加了模块化。简要描述了建模组件，重点介绍了如何在 Modelica 中对它们进行建模以及如何将它们耦合到 OpenIPSL 库。最后，本文描述的模型通过商业软件工具 Siemens PTI PSS®E 进行了验证，并显示能够准确复制其结果，从而为基于 Modelica 的实现带来有效性。索引术语 —建模、仿真、电力系统动态、电力系统仿真、Modelica、OpenIPSL、太阳能光伏、电池储能。
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。