简介:摘要:传统的最低惯量评估方法通常忽略了异步电机的特性,导致评估结果与实际情况存在偏差。为此,文章提出了一种改进的评估方法,通过建立动态模型和引入异步电机的频率响应参数,准确评估系统的最低惯量水平。改进的方法能够提高电力系统的稳定性和可靠性,在面对外界干扰和失衡情况时能够快速响应。
简介:摘要:为推动实现“双碳”目标,构建以新能源为主体的新型电力系统,在供应侧,电源结构将持续清洁化,可再生能源将取代化石能源发电成为主力电源;火电的未来将很大程度上取决于碳捕获与封存技术的发展前景。在电网侧,随着以光伏发电和风电为主的新能源的高比例接入,将使电力系统面临空前的稳定性和灵活性挑战,未来电网发展必须解决高比例可再生能源并网下的源-荷强不匹配性以及源-网-荷高度电力电子化的关键难题。在需求侧,终端用能加速电气化成为深度脱碳的重要途径,多样性负荷不断接入,综合能源供需耦合,用能智能化与信息化水平将全面提升。基于此,本篇文章对高比例新能源电力系统频率稳定性的惯量需求进行研究,以供参考。
简介:摘要:目前,我国电力系统已安装了大批以同步相量测量装置(PMU)为代表的高精度量测装置,可实现对电网运行状态的精确实时感知。同时,PMU主站存储了电网大量历史运行数据,为基于数据驱动的人工智能方法提供了数据支撑。人工智能技术中的深度学习是完全的数据驱动模型,以神经网络为代表的深度学习技术大幅提升了对数据的理解和学习能力,能够充分利用海量系统运行数据进行模型训练,避免了传统解析模型构建的局限。已有学者将深度学习应用于电力系统扰动后的频率预测与稳定控制,本论文从新能源电力系统频率特性、新能源电力系统扰动后频率预测与新能源电力系统频率控制三个方面展开综述。