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基于Matlab-Simulink的舰船综合电力推进系统仿真
  • ISSN号:1000-0054
  • 期刊名称:《清华大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化] TM744[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学电机系,北京市海淀区100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50277020).
中文摘要:

提出了一种基于随机规划理论计算大规模并网风电场最大注入功率的方法,将并网风电场最大注入功率的计算问题转化为在一定安全、稳定、电能质量约束条件下的机会约束规划问题。引入随机变量来表示风电场的有功出力,着重研究了时间段较短的实际运行情况。求解模型时采用了混合智能算法,在含风电场的IEEE30节点系统上进行算例分析,结果表明了该方法的正确性和有效性。本文提出的方法可避免动态仿真的繁琐计算并保证结果的最优性。

英文摘要:

Based on the stochastic programming theory, the authors present a method to calculate maximum injection power of large-scale wind farms connected to power grid. In the proposed method the calculation of the maximum injection power can be turned into a chance-constrained programming problem under certain security, stability and power quality constraints of this method. To describe active power output of wind farm, random variables are led in, and the practical operation of wind farm during shorter time intervals are emphatically researched. The proposed model is solved by hybrid intelligent algorithm. Taking IEEE 30-bus system containing wind farm for calculation example, calculation results show that the proposed method is correct and effective. With the proposed method, the fussy calculation of dynamic simulation can be avoided and the optimization of results can be ensured.

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期刊信息
  • 《清华大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:清华大学
  • 主编:梁恩忠
  • 地址:北京市海淀区清华大学学研大厦B座908
  • 邮编:100084
  • 邮箱:xuebaost@tsinghua.edn.cn
  • 电话:010-62788108 62792976
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0054
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2223/N
  • 邮发代号:2-90
  • 获奖情况:
  • 国家期刊奖,国家“双高”期刊,1992年以来,历次国家级和省部级一等奖,第一、二届全国优秀科技期刊一等奖,教育部优秀期...,第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,美国应用力学评论,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43470