隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,電力需求不斷增加,電力系統(tǒng)的運(yùn)行管理水平也在不斷提高。電網(wǎng)頻率作為電網(wǎng)安全的重要指標(biāo)之一,關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,正不斷受到高度重視。目前,電力調(diào)頻、調(diào)峰等輔助服務(wù)中,火電機(jī)組承擔(dān)了重要角色,提升火電機(jī)組的一次調(diào)頻能力具有重要意義。國(guó)家能源局各監(jiān)管局頒布的區(qū)域并網(wǎng)發(fā)電廠輔助服務(wù)管理實(shí)施細(xì)則和并網(wǎng)運(yùn)行管理實(shí)施細(xì)則（簡(jiǎn)稱“兩個(gè)細(xì)則”）,規(guī)定了火電機(jī)組在一次調(diào)頻過程中的責(zé)任和義務(wù),相關(guān)的考核要求也越來越嚴(yán)格。但是,電網(wǎng)頻率的調(diào)整日益困難,一方面由于能源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整,風(fēng)電、光伏發(fā)電等新能源發(fā)電并網(wǎng)比重增加,其自身的隨機(jī)性、波動(dòng)性和不可控性增加了電源側(cè)的擾動(dòng),火電機(jī)組在電力系統(tǒng)的裝機(jī)比重卻不斷下降,年發(fā)電小時(shí)數(shù)減少,而目前電網(wǎng)的調(diào)頻等輔助服務(wù)主要通過傳統(tǒng)的火電機(jī)組來執(zhí)行,這給火電機(jī)組的頻率控制調(diào)節(jié)能力提出了更大的挑戰(zhàn)。另一方面,火電機(jī)組節(jié)能、環(huán)保的改造一定程度上限制了其一次調(diào)頻能力,特別在供暖季,以熱定電的方式限制了機(jī)組的涉網(wǎng)能力。超臨界機(jī)組的投運(yùn)在提高了機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)性的同時(shí),也限制了其參與電網(wǎng)一次調(diào)頻的能力。這些問題都給火電機(jī)組一次調(diào)頻的控制能力提出了更高的要求,如何... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１電力系統(tǒng)功率－頻率關(guān)系示意［２〇］??假設(shè)電力系統(tǒng)初始運(yùn)行在額定頻率，和Ｐｅ兩個(gè)特性曲線的交點(diǎn)ａ就是當(dāng)前??１１??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??般都是高頻信號(hào)，所以降噪的過程也就是濾除高頻信號(hào)的一個(gè)過程。如圖３－１所??示，小波去噪通過設(shè)定一個(gè)閾值，多次對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行高通和低通濾波，分解出來??的高頻信號(hào)系數(shù)設(shè)置為零剔除，低頻信號(hào)則繼續(xù)分解，隨著低頻信號(hào)所占的比例越??來越高，信號(hào)中的有效部分也越來多，最后達(dá)到所需的信號(hào)結(jié)果再利用逆小波變換??重構(gòu)信號(hào)。??廣???？?低頻?—??第一Ｗ?！－？?低頻?—?＾????（－？?低頻?－?ｂ?商頻??原始ｍ兮?－?Ｕ．?ｍｉ??圖３－１小波去噪分解原理??經(jīng)過觀察信號(hào)情況并權(quán)衡考慮，本文準(zhǔn)備使用信號(hào)曲線度更好且原始信號(hào)保??留更多的軟閾值法小波去噪［６１］，小波基函數(shù)為與原始信號(hào)相似度高的ｈａａｒ函數(shù)，??分解層數(shù)為５，以在不破壞有效信號(hào)的基礎(chǔ)上更多的剔除噪聲。??選取某一時(shí)段的閥門開度實(shí)驗(yàn)進(jìn)行小波去噪，去噪效果，如圖３－２所示。??Ｉ?Ｉ?：?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?＂??６５－?去＿｜￡??１?去，后Ｉ??６０?－?７￣－??５５?－?Ｊ??＾５０－?Ｊ??雲(yún)?４５－?＿??３０?－??２５?－?－???！?｜?ｊ?｜?｜?｜?！???１．４５?１．５?１．５５?１．６?１．６５?１．７?１．７５?１．８?１．８５??時(shí)間（Ｓ）?ｘ１０４??圖３－２閥門開度小波去噪??通過計(jì)算去噪前后曲線的均方根誤差（ＲＭＳＥ），可以得到去噪的效果，如公??３２??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??般都是高頻信號(hào)，所以降噪的過程也就是濾除高頻信號(hào)的一個(gè)過程。如圖３－１所??示，小波去噪通過設(shè)定一個(gè)閾值，多次對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行高通和低通濾波，分解出來??的高頻信號(hào)系數(shù)設(shè)置為零剔除，低頻信號(hào)則繼續(xù)分解，隨著低頻信號(hào)所占的比例越??來越高，信號(hào)中的有效部分也越來多，最后達(dá)到所需的信號(hào)結(jié)果再利用逆小波變換??重構(gòu)信號(hào)。??廣???？?低頻?—??第一Ｗ?！－？?低頻?—?＾????（－？?低頻?－?ｂ?商頻??原始ｍ兮?－?Ｕ．?ｍｉ??圖３－１小波去噪分解原理??經(jīng)過觀察信號(hào)情況并權(quán)衡考慮，本文準(zhǔn)備使用信號(hào)曲線度更好且原始信號(hào)保??留更多的軟閾值法小波去噪［６１］，小波基函數(shù)為與原始信號(hào)相似度高的ｈａａｒ函數(shù)，??分解層數(shù)為５，以在不破壞有效信號(hào)的基礎(chǔ)上更多的剔除噪聲。??選取某一時(shí)段的閥門開度實(shí)驗(yàn)進(jìn)行小波去噪，去噪效果，如圖３－２所示。??Ｉ?Ｉ?：?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?＂??６５－?去＿｜￡??１?去，后Ｉ??６０?－?７￣－??５５?－?Ｊ??＾５０－?Ｊ??雲(yún)?４５－?＿??３０?－??２５?－?－???！?｜?ｊ?｜?｜?｜?！???１．４５?１．５?１．５５?１．６?１．６５?１．７?１．７５?１．８?１．８５??時(shí)間（Ｓ）?ｘ１０４??圖３－２閥門開度小波去噪??通過計(jì)算去噪前后曲線的均方根誤差（ＲＭＳＥ），可以得到去噪的效果，如公??３２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[9]汽輪機(jī)及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模及參數(shù)不確定性研究[D]. 楊濤.重慶大學(xué) 2016
[10]汽輪機(jī)及其調(diào)節(jié)系統(tǒng)參數(shù)高效辨識(shí)算法及系統(tǒng)研究[D]. 甘飛.重慶大學(xué) 2016



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