风电分布式并网模型的仿真实现：基于Matlab Simulink的火电厂与风电场协同运行研究,基于Matlab Simulink的风电分布式并网模型仿真研究：火电厂与风电场协同控制策略分析,风电分布式并网模型 Wind Farm Simulation Model。 Matlab simulink 质量过硬，非诚勿扰 1、共2个火电厂，4个风电场，共15个节点。 火电厂：1号火电厂，设定为Swing Bus； 2号火电厂，设定为PV Bus。 （在汽轮机调节器可进行调节励磁系统的控制方式） 风电厂：4个风电厂； 各个风电厂的风速可设定为：常速风和渐变风。 （在风速调节器可进行选择上述两种风速工况） 2、各个节点的电压幅值符合电网电压幅值满足运行要求； 3、各节点电压、功率基本无波动； 4、各个负载消耗的有功、无功与设定值基本无差，工作正常。 ,风电分布式并网模型; 火电厂; 风电场; 节点电压幅值; 功率波动; 负载消耗。,Matlab Simulink中基于分布式风电与火电并网的风电场与火电厂混合模拟

基于Matlab/Simulink构建的风电分布式并网模型的设计与仿真。该模型由两个火电厂和四个风电场组成，共有15个节点。文中具体阐述了火电厂模块的搭建，包括1号火电厂作为Swing Bus采用转速-功率双闭环控制，以及2号火电厂作为PV节点的功率追踪策略。对于风电场部分，则着重于双馈异步发电机模型及其风速调节器的实现，支持常速风和渐变风两种模式。此外，还探讨了负载建模中的动态阻抗补偿器的应用，确保电网稳定性。最终，通过对仿真实验数据的分析，展示了不同风速模式对火电厂AGC系统的影响，并提出了相应的优化措施。 适用人群：电力系统工程师、风电技术研究人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于研究风光互补电网的动态特性，特别是火电厂与风电场之间的协同优化，旨在提高电网的稳定性和效率。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB函数代码片段，便于读者理解和复现实验结果。

风电场SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统是一种用于监控和数据采集的技术，特别适用于大规模的风力发电场。该系统采用IEC61400—25标准，该标准定义了风电场监控通信的体系结构和信息交换模型，旨在确保数据的有效传输和管理。风电场的特点包括单机容量小、机组数量多、分布分散以及工作环境恶劣，这些因素对数据传输提出了特殊要求。 风电场SCADA系统主要由三部分组成：就地监控部分、中央监控部分和远程监控部分。就地监控部分位于每个风力发电机的控制柜内，负责本地监控和数据采集；中央监控部分设在风电场控制室内，可监控所有同型号风电机组的状态；远程监控部分则根据需要在不同地点设置，通过调制解调器或电流环等方式与中央控制室通信。 数据传输是SCADA系统的关键，它确保了信息在各站点间的实时交换。上位机（中央监控）和下位机（就地监控）之间的通讯特点是多对一，即一台上位机可监控多台风电机，且上下位机之间距离较远。为了适应这种需求，通常采用串行通讯（如RS422或RS485）或以太网通讯。串行通讯因其简单、低成本和长距离传输能力而被广泛使用，特别是在RS-422和RS-485接口下，传输速率可达100kb/s。而以太网则适用于数据量大、速率要求高的大型风电场，提供高速的数据传输和接入广域网的能力。 中央监控与远程监控之间的数据传输方式因风电场的具体条件而异。例如，可以通过公共电话交换网络（PSTN）进行数据传输，这种方式安全但费用较高；或者利用GPRS无线网络，这是一种基于移动通信网络的数据传输技术，适合于覆盖范围广、无需物理线路的远程通信，但可能受到网络覆盖和信号质量的影响。 风电场SCADA系统的数据传输技术涉及到标准的选用、信息模型的构建、多种通信方式的应用以及对恶劣环境的适应性。通过优化数据传输方式，可以提高风电场的监控效率，降低运营成本，并确保在复杂环境下稳定的数据交换，从而提升风力发电的运行效率和安全性。

"IEEE 39节点系统中的双馈风机风电场一次调频研究：虚拟惯量与综合惯量控制下的频率与惯量时空分布分析",IEEE39节点风机风电一次调频10机39节点系统，风电为双馈风机风电场，带有惯量，下垂控制，综合惯量控制，频率时空分布，惯量时空分布一次调频，不同同步机组出力明显 simulink Matlab 可加入风机，也可去掉 ,IEEE39节点;风机风电;一次调频;双馈风机风电场;虚拟惯量;下垂控制;综合惯量控制;频率时空分布;惯量时空分布一次调频;不同同步机组出力;Simulink Matlab。,IEEE 39节点系统中的双馈风机风电一次调频仿真研究

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

**HC32M140系列风机无传感器控制方案** 华大半导体的HC32M140系列风机无传感器控制方案是针对电机驱动技术的一种先进应用，它采用了电压采样换相技术，实现了无传感器的磁场定向控制（FOC，Field Oriented Control）。这种控制方法在电机驱动领域具有较高的效率和精度，尤其适用于需要高动态响应和低噪声的风机应用。 **无传感器FOC技术** 无传感器FOC是一种不需要额外霍尔效应传感器的电机控制策略，它通过精确计算电机的磁通位置来实现对电机磁场的实时控制。在HC32M140系列芯片中，这一功能通过集成的高性能处理器和算法实现。无传感器技术降低了系统成本，同时提高了系统的可靠性和稳定性。 **电压采样换相** 电压采样换相是无传感器FOC中的关键步骤，它通过监测电机绕组的电压变化来确定电机的相位信息。在每个换相点，控制器会根据电压信号调整逆变器的开关状态，确保电机的连续平稳运行。这种方法对于提高电机效率和降低噪声至关重要。 **HC32M140微控制器** HC32M140是华大半导体推出的一款针对电机控制优化的微控制器，集成了强大的CPU内核、丰富的外设接口以及专为电机控制设计的功能模块。其特点包括高速运算能力、低功耗模式、多种电机控制算法支持等，为风机无传感器控制提供了硬件基础。 **电机控制算法** 该方案中可能采用了基于电流和电压估计算法，如滑模观测器或自适应算法，用于实时估算电机的磁链位置。这些算法能够在没有传感器的情况下，准确跟踪电机的状态，从而实现精确的FOC控制。 **用户手册内容** 《HC32M140系列风机无传感器控制方案用户手册Rev1.0》应包含以下内容： 1. 微控制器HC32M140的详细介绍，包括硬件特性、性能指标和内部结构。 2. 无传感器FOC控制原理和实现方法，包括电压采样换相的详细步骤。 3. 控制算法的说明，如何利用芯片内置资源进行电机状态估计。 4. 应用电路设计指南，包括电机接口、电源管理、保护机制等。 5. 示例代码和开发工具的使用说明，帮助用户快速上手开发。 6. 故障排查和问题解决的建议，提升用户在实际应用中的体验。 HC32M140系列风机无传感器控制方案通过先进的控制算法和微控制器，为风机应用提供了高效、可靠的解决方案，是现代电机驱动技术的一个优秀实例。用户手册则为开发者提供了详细的技术指导，有助于实现高效且精准的电机控制系统。

基于GAMS和MATLAB平台的多能源调频安全约束机组组合优化模型——整合火电机组、海上风电与储能系统的协同应用,《融合GAMS与MATLAB的电力系统安全约束机组组合模型：火电机组、海上风电及储能调频的优化研究》,GAMS+MATLAB代码：《考虑火电机组、海上风电、储能共同参与调频的电力系统安全约束机组组合》，模型很创新，可改进发文，本人biye了用不着文章，本来打算融合其他求解算法发EI，有idea一起送给有缘人，懂得来，同行勿扰～ 在传统机组组合模型中考虑频率安全约束，考虑了火电机组 海上风电 和储能参与调频，题材新颖，优化模型基于GAMS平台编程，算例分析在IEEE 39节点系统上进行，画图基于MATLAB平台 ,核心关键词： 考虑火电机组; 海上风电; 储能调频; 电力系统安全约束机组组合; GAMS代码; MATLAB画图; IEEE 39节点系统; 优化模型; 创新模型; 融合其他求解算法。,GAMS-MATLAB融合模型：创新电力调频策略

Oracle Database 12c是Oracle公司推出的一个重要版本，它带来了许多创新特性和增强功能，旨在提高性能、可用性、可扩展性和管理效率。以下是Oracle Database 12c的一些核心新特性及其应用案例： 1. **多租户架构 (Multitenant Architecture)**：Oracle 12c引入了容器数据库（CDB）的概念，允许在一个数据库实例中容纳多个独立的、逻辑隔离的可插拔数据库（PDB）。这种架构使得数据库管理和更新更为集中，同时减少了硬件和许可证成本。 2. **自动存储优化 (Automatic Storage Optimization, ASO)**：ASO自动选择最佳的数据存储方式，如表空间或对象级别的压缩，以提高空间利用率和查询性能。 3. **SQL计划基准 (SQL Plan Baselines)**：这个特性允许数据库捕获和存储执行良好的SQL语句计划，确保未来的执行遵循这些基准，以避免性能问题。 4. **In-Memory Option**：Oracle 12c增加了内存中列式存储，加速分析查询速度，同时不影响事务处理性能。 5. **自动工作负载 repository (Automatic Workload Repository, AWR)** 和 **ASH (Active Session History)** 的增强：提供了更详细、更灵活的性能监控和诊断工具。 6. **PL/SQL性能增强**：包括PL/SQL编译器优化、并行执行改进，以及新的PL/SQL语言元素，如匿名块的异常处理改进。 7. **Real Application Clusters (RAC) 功能增强**：支持更快速的故障转移，提高了高可用性和灾难恢复能力。 8. **Data Guard**：增强了物理 standby数据库的功能，如快速开放standby数据库进行读操作，以及更高效的redo应用。 9. **GoldenGate集成**：Oracle 12c将GoldenGate集成到数据库中，简化了实时数据复制和数据集成的部署。 10. **闪回数据归档 (Flashback Data Archive)**：提供了一种历史数据的非破坏性存档方法，方便审计和合规性需求。 11. **SQL查询并行执行**：通过改进的并行执行策略，提高了大型查询的性能。 12. **Advanced Compression**：提供了更高级别的数据压缩选项，节省存储空间，同时降低I/O成本。 13. **安全增强**：包括统一审计、动态数据屏蔽和透明数据加密等，增强了数据安全性。 14. **数据库云服务 (Database Cloud Service)**：Oracle 12c支持云计算环境，允许用户快速部署和管理数据库实例。 15. **Oracle Resource Manager**：提供了更精细的资源调度和限制，以保证关键业务的性能。 16. **SQL开发工具**：例如SQL Developer的增强，支持更高效地编写、调试和优化SQL代码。 17. **自动索引管理**：数据库现在能自动创建、监控和调整索引，以优化查询性能。 以上只是Oracle 12c众多新特性的一部分，每个特性都为数据库管理员和开发者提供了更多工具和灵活性，以应对日益复杂的企业级数据库挑战。通过案例研究和实际操作，可以深入了解这些特性如何在实践中提升数据库的性能和管理效率。例如，RAC+DG+OGG的配置和维护，可以帮助实现高可用性和容灾，而12cR2的RAC集群管理则展示了如何进行集群的安装、维护和升级。这些资源对于深入理解和应用Oracle 12c的新特性非常有价值。

### ArcGIS教程：制作风或水流速流向图 #### 知识点一：风速风向图或流速流向图的定义与应用 - **定义**：风速风向图或流速流向图是一种用于直观展示风或水流移动速度与方向的专题地图。这种地图通过特定的图形（如箭头）表示风或水流动的方向和强度，广泛应用于气象预报、海洋研究、环境监测等领域。 - **应用场景**： - **气象预报**：预测天气变化趋势，尤其是在台风、风暴等极端天气事件中尤为重要。 - **海洋研究**：分析洋流模式、海面温度变化等，对理解海洋生态系统至关重要。 - **特点**：这类地图能够清晰地展示出风或水流的速度分布及其流动方向，帮助专业人士更准确地进行数据分析。 #### 知识点二：数据准备与处理 - **基本数据**：风速计或多普勒流速剖面仪测量出的风或水在两个相互垂直方向（通常称为U和V）的速度值。其中，U代表东向速度，V代表北向速度；有时U也指纬向速度，V指经向速度。 - **数据处理**：使用这些U/V数据计算风速或水流的速度与方向，进而进行符号化处理。 #### 知识点三：计算风速/水流的速度和方向 - **速度计算**：通过计算U和V两个方向的速度分量，利用勾股定理得到风速或水流的速度大小。 - 公式示例：`Sqr([u]**2 + [v]**2)` - **方向计算**：根据U和V两个方向的速度分量，利用反正切函数（Atn2）计算出风或水流的旋转角度。 - 公式示例： - **海洋学惯例**：`(180/3.14) * Atn2([u],[v])` - **气象学惯例**：`(180/3.14) * Atn2([u],[v])+180` #### 知识点四：符号化处理 - **方向符号化**： - 在ArcMap中正确展示风或水的方向，需将U和V分量转换为符号的旋转角度。 - 步骤包括设置符号的旋转角度，具体可通过Expression Builder来实现。 - **速度符号化**： - 应用U和V分量计算并表示风速或流速。 - 可通过调整符号大小（如乘以一个比例因子），使得在数据较小的情况下也能清晰展示。 #### 知识点五：实际操作步骤 - **方向符号化步骤**： 1. 打开点图层的属性对话框。 2. 选择Symbology选项卡，设置符号。 3. 在Rotation对话框中选择表达式计算旋转角度。 4. 根据学科惯例选择相应的计算公式。 - **速度符号化步骤**： 1. 选择Size对话框，设置表达式计算符号大小。 2. 输入速度计算公式。 3. 可选地，调整比例因子使符号大小适中。 #### 知识点六：注意事项与限制条件 - **投影问题**：上述公式仅适用于相对于真北方向始终指向上的格网数据。若数据有旋转，则需进行收敛角度校正。 - **数据类型**：确保使用的数据格式支持上述操作，如点要素类。 通过以上内容的学习与实践，可以有效地掌握如何使用ArcGIS软件制作风速风向图或流速流向图的方法，这对于从事气象、海洋学等相关领域的专业人士来说是非常有用的技能。

内容概要：本文介绍了在Simulink环境中构建并优化双区域负荷频率控制模型的方法，重点在于将风电机组纳入传统两区域互联模型中，通过AGC（自动发电控制）进行二次调频。首先，建立了双区域模型，模拟电力系统的动态行为。接着，在模型中加入了风电机组，考虑其输出波动对系统稳定性的影响。然后，引入AGC调频技术，通过编写代码实现自动控制，确保电力系统的稳定运行。最后，展示了模型的高效运行及其结果，验证了模型的有效性，并提出了未来的研究方向。 适合人群：从事电力系统研究、仿真建模以及自动化控制领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力系统稳定性和效率提升方法的专业人士，特别是那些关注风电接入电网后的调频控制策略的人群。目标是提供一种有效的手段来评估和改进电力系统的性能。 其他说明：文中提到的模型可以直接在Simulink中运行，运行速度快，便于进行更多的模拟和测试。