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World File Search System有功
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。
使用改进的 WEEC 通用模型通过电池存储缓解光伏电源间歇性
摘要：光伏和风能系统等可再生能源越来越多地融入电网，这凸显了对可靠控制机制的需求，以缓解这些能源固有的间歇性。据巴西电网运营商 (ONS) 称，近年来可再生能源分布式系统 (RED) 出现了连锁断开现象，凸显了对稳健控制模型的需求。本文通过使用 WECC 通用模型验证光伏电站与电池储能系统 (BESS) 相结合的有功功率上升率控制 (PRRC) 函数来解决这一问题。所提出的模型在一段较长的分析期内经过了严格的验证，使用均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 指标对连接点 (POI) 注入的有功功率、光伏有功功率和 BESS 充电状态 (SOC) 显示出良好的准确性，为中长期分析提供了宝贵的见解。爬升率控制模块在工厂功率控制器 (PPC) 中实现，利用西部电力协调委员会 (WECC) 开发的第二代可再生能源系统 (RES) 模型作为基础框架。我们使用 Anatem 软件进行了模拟，将结果与以 100 毫秒到 1000 毫秒为间隔从巴西配备 BESS 的光伏电站收集的实际数据进行了比较。所提出的模型经过了长期的严格验证，所呈现的结果基于两天的测量。用于表示此控制的正序模型表现出良好的准确性，这由均方根误差 (RMSE) 和 R 平方 (R 2 ) 等指标证实。此外，本文强调了在计算爬升率时准确考虑功率采样率的关键作用。
太阳能研究杂志（JSER）
通过添加太阳能和风能等可再生能源、先进的计量基础设施和储能系统，传统电网正在变成智能电网。为了防止智能电网的不经济运行并提高可再生资源的渗透率，需求响应 (DR) 方法对于降低峰值负荷和度过临界条件至关重要。在此背景下，本研究提出了一种关于 DR 的交流最优潮流 (AC-OPF) 问题的多目标优化。所提出的基于需求响应的 OPF 方法的新颖之处在于通过有功和无功功率同时参与 DR 来降低系统成本，考虑智能电网中交流网络和各种可再生能源的物理约束，并通过使用深度学习方法基于先前数据进行需求预测来提高计算精度。最后，使用 TOPSIS 法，根据多目标优化确定最佳 DR 值。使用改进的 IEEE 24 节点测试系统验证了所提出方法的有效性和弹性。结果表明,最优需求响应(20%)不仅实现了有功和无功功率的削峰填谷,而且使总电压偏差和系统成本最小化。
含电能存储系统的智能电网运行模式研究
摘要：本文探讨了在包含电力存储系统的电网中保持发电和消耗电能流动相等的问题。对平衡能量和功率的方法进行了分析，并评估了在电网中使用电力存储系统的优势。使用 Power Factory 程序进行模拟时，我们注意到，在接通负载后，会发生一个瞬态过程，其特征是有功功率的跳跃，这是由于需要时间启动电能存储系统造成的。然而，在此之后，立即开始向电网释放累积的能量并补偿能耗的过程。此外，当断开负载时，有功功率曲线会出现一定程度的下降，消耗会进一步增加。这是由于电力存储系统向能量存储和电池充电模式的转变造成的。通过此模拟，获得了有关电力存储系统充电和放电时间的数据。研究表明，电网中使用储能系统可以保证所有主发电机的稳定运行，从而提高整个系统的安全性和可靠性。
考虑需求响应的微电网参与联合主动、无功和辅助服务市场的基于随机风险的方法
摘要 在重组后的电力系统中，可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性，为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场（调节、旋转备用和非旋转备用）提供了最佳调度。能力图；数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的，概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT（德克萨斯州电力可靠性委员会）市场是用真实世界的数据模拟的。
欧洲的水电：事实和数据 - 登录 vgbe.net
FFR 旨在提供快速有功功率响应，通常在惯性响应之后和频率控制储备 (FCR) 激活之前不到 2 秒内。水力发电机具有显著的转动惯性，可以立即抵抗由于系统负载或发电变化而导致的频率偏差。此外，水电站的现代涡轮机调速系统可以快速调节通过涡轮机的水流，从而快速增加或减少功率输出。
利用储能进行功率因数校正套利
摘要 — 随着通过仅产生有功功率的逆变器连接的分布式发电大规模集成，无功功率补偿对于功率因数 (PF) 校正的重要性将显著增加。在这项工作中，我们专注于共同优化储能以进行能源套利以及局部功率因数校正。联合优化问题是非凸的，但可以使用 McCormick 松弛和基于惩罚的方案有效地解决。通过对真实数据和实际存储配置文件进行数值模拟，我们表明储能可以在不降低套利利润的情况下局部校正 PF。观察到有功功率和无功功率控制在本质上在很大程度上是解耦的，用于执行套利和 PF 校正 (PFC)。此外，我们考虑实时实现具有不确定负载、可再生和定价配置文件的问题。我们开发了一种基于模型预测控制的存储控制策略，使用自回归预测来应对不确定性。我们观察到 PFC 主要受转换器大小控制，因此在线设置中的时间前瞻不会对 PFC 产生明显影响。然而，与缓慢上升的电池相比，上升速度更快的电池的套利利润对不确定性更为敏感。
可再生能源发电厂控制器
控制 • 断路器和 CAP 组控制 • 限流 • 通过强制闭环反馈直接控制逆变器 • 频率下降和电压下降 • 整形功率@POI，包括斜率、峰值移动、保持功率 • 功率平滑斜率额定有功功率控制@POI 电池 SoC 管理和平衡 • VAR 控制电压和功率因数控制@POI 自动电压调节 (AVR)
输电网络损耗最小化利用人工
摘要：由于电压不稳定问题和电力损耗的增加，尼日利亚电网面临着电力供应公司面临的严峻运营挑战。以尼日利亚 330Kv 电网为例，对拟议的电力损耗减少系统进行了评估，在 MATLAB/SIMULINK 编程环境中创建了尼日利亚 330Kv 输电系统的 Simulink 模型，并集成了拟议的神经网络控制 TCSC。在尼日利亚 330Kv 输电系统的 MATLAB/SIMULINK 模型中，使用遗传算法对 FACTS 设备进行最优放置。所提出的方法已在 IEEE 67 总线系统、39 个负载点、111 条输电线路和 14 台发电机上实施。对安装 TCSC 的总线负载的每种变化进行了仿真和评估；运行负载流以确定总系统损耗。结果表明，所提出的神经网络控制 TCSC 实现了平均有功功率损耗减少 13.11378 (pu) 和平均无功功率损耗减少 78.16378 (pu)。这表明 TCSC 降低了系统中的有功和无功功率损耗。