柔性电磁环网控制保护系统研究与设计

对贵州电网存在大量500/220kV电磁环网运行无法在短期内实施解环的特性,实现开环运行容易降低供电可靠性,合环运行面临潮流控制困难、短路电流超标这一矛盾问题。而系统运行主要是以提高局部电网运行可靠性为目的这一背景。提出了采用柔性直流输电系统安装于电磁环网低压侧通道实现合环运行的方案。利用柔直的不向系统注入短路电流、有功无功可实现独立解耦控制等众多优势。研究了这种方案下柔直的控制保护系统系统方案的基本策略,包括柔性直流输电系统的基本保护策略,基于贵州电网环网的整体控制保护不同控层级的设计原则及设计方案。最后以贵州六枝、普定变的220千伏的电压层级安装柔性直流背靠背装置为仿真研究对象,仿真结果表明：该设计方案可以有效的保护柔直在电磁环网应用场景下的的安全稳定运行。     

架空输电线路电热耦合的并网阈值估算研究

对于通过架空输电线路与主系统相连的风电场,其系统吸收的可用风电不仅依赖于发电容量,还依赖于输电阈值。为此,研究了环境条件与功率转移极限之间的密切关系,建立了架空输电线路热平衡和输电运行的联立方程,推导了稳态稳定极限的最大传输功率,并将其表示为环境因子和线路长度的函数。进而提出了一种识别初始限制并获得相应阈值的方案。分析表明,在特定风速水平下,输电过程是决定临界值的关键因素。     

高压直流输电系统阀控制系统功能分析

换流阀在高压直流输电工程中至关重要,关系到整个电网的安全稳定运行,阀控制系统又称阀触发监测系统,是按照命令触发换流阀,实时监视换流阀状态,并对换流阀实施快速保护的自动化系统。阀控系统连接着换流阀和直流控制保护系统,起到了承上启下的关键作用。本文介绍了±660kV直流输电工程中阀控系统的构成,并从硬件和软件两方面入手,分析了系统构成和元件的功能,对于保证直流输电系统安全稳定运行具有重要意义。     

电网变电运行设备自动化控制技术研究

传统变电运行设备控制技术大多数采用人工神经网络设计电网自动控制数据通信层,导致数据通信层的交互能力较差,设备控制信息之间分割现象严重,且存在信息共享效率较低的问题,进而导致电网变电运行设备控制的实时性较差,无法满足用户的多种需求,基于此,引入自动化控制原理,提出了一种全新的电网变电运行设备控制技术。依据关联模式挖掘技术,提取电网变电运行设备实时监测参量,得出设备一次自动化控制关联挖掘规则置信度。采用自动化控制技术与物联网技术,设计电网自动控制数据通信层,提高数据纵向交互处理能力。构建电网变电运行设备自动化控制平台,全方位实现设备自动化控制的目标。实验分析可知,通过提出技术进行电网变电运行设备控制,设备自动化控制周期较短,自动化控制效率优势显著。     

励磁控制对电力系统稳定性及电网可靠性分析

随着远距离输电系统的不断发展以及大容量发电机组在电网中不断的投入运行,电力系统正朝着大型联合电力系统的方向发展,由于电网规模扩大,运行越来越复杂,电网安全稳定性问题越来越突出。本文针对同步发电机励磁控制下的电力系统及参数对电网平衡点的局部稳定性分析,并分析其对电网可靠性的影响。     

输电系统自动控制的变结构方法

远距离输电系统的传输能力受到暂态稳定极限的限制，本文对于非线性变结构控制系统的切换面的设计提出了一种新的方法，并且将此方法于输电系统综合控制，数值模拟表明用这种方法设计的变结构控制能够大幅度地提高输电系统的暂态稳定极限。     

输电线路覆冰监测的OPGW传感应用研究

输电线路是电网安全稳定运行的重要组成部分。在我国南方地区冬季输电线路容易受到自然覆冰的影响,出现输电线路断线、覆冰闪络和倒塔等电力事故,因此冬季输电线路覆冰情况已经成为电网安全运行研究的主要问题。本文通过观察OPGW传感覆冰监测系统的实际应用结果,将系统挂网后的真实检测情况和输电线路上实际覆冰数据进行对比分析,论证OPGW传感覆冰监测的有效性。     

基于云平台的多电网调峰调度自动控制系统设计

传统电网控制系统存在调度运行模式稳定性较差、调峰控制数据循环时间过长等弊端。为解决上述问题，设计基于云平台的新型多电网调峰调度自动控制系统。在云平台控制框架结构中，协调多电网自动调度模块、调峰执行单元间的平衡关系，完成新型系统的硬件运行环境搭建。在此基础上，通过组态端结构分解的方式，完善PLC调峰指令的存在形式，并根据多电网控制指令的流通周期，完善数据的循环运行流程，完成系统的软件运行环境搭建，实现基于云平台多电网调峰调度自动控制系统的顺利运行。模拟对比实验结果显示，与传统电网控制系统相比，应用新型系统后，调度运行模式稳定性差、调峰控制数据循环时间长的现象得到明显缓解。     

抑制直流连续换相失败的光伏无功补偿策略北大核心

抑制直流输电系统换相失败,是维持交直流混联系统稳定的关键,目前一般通过加装无功补偿设备来提升系统的动态无功支撑能力,从而抑制直流输电系统连续换相失败。但无功补偿设备存在成本较高、损耗大等缺点。伴随新能源产业的快速发展,受端电网直流落点近区接入大量光伏电站,光伏逆变器具有动态无功支撑能力,这为抑制直流输电连续换相失败提供了新思路。本文提出了一种利用光伏电站调相运行能力抑制直流输电连续换相失败的策略,参考换流母线电压与直流逆变侧熄弧角,调节光伏输出的有功功率和无功功率;在故障时增加光伏逆变器无功输出,达到抑制直流输电系统连续换相失败的目的。最后基于标准测试系统和实际电网对文中所提策略进行仿真验证,搭建大规模光伏电站接入的受端高压直流输电系统电网模型,对提出方法的有效性进行验证。     

应用UPFC优化配网损耗的方法研究

针对线路损耗，提出了应用UPFC来降低配网损耗。使用UPFC能够精确控制潮流分布，改善输电线路潮流分布，有效减低了三相不平衡造成的线路损耗，提高了线路输电能力，增强了电网的可靠性。在UPFC设备中增加新型的三相功率补偿电路，能够自动采集电网电路中的电压信号和电流信号，并对采集到的电压信号和电流信号进行计算，通过控制电路将计算出的信号信息生成驱动信号，驱动信息传递到主电路，主电路根据驱动信号对电网进行电流补偿，计算机控制操作过程，并显示控制结果。实验表明，本设计方法明显降低了电网电路中的损耗，增加了有功功率的使用，为电网电路的稳定运行提供良好的环境。     

基于贝叶斯方法的电网操作指令自动识别系统

为了提高电网操作的自动控制能力,需要进行操作指令自动识别,提出一种基于贝叶斯方法的电网操作指令自动识别方法,构建电网操作指令传输信号模型,采用相关性检测方法进行电网操作指令的集成传输和调度,结合模糊加权学习方法进行电网操作指令的自动跟踪和程序加载,采用贝叶斯方法进行电网操作指令的输出转换控制,提高电网操作指令的指向性和识别能力。在Visual DSP++环境下进行电网操作指令识别系统的开发设计,构建指令的读写模块、指令加载模块和指令传输模块,结合嵌入式模块化设计方法进行电网操作指令自动识别系统的模块化开发设计,利用C/C++编写电网操作指令程序,实现电网操作的自动控制和指令混合加载。测试结果表明,该系统能有效实现电网操作指令的自动识别,在DSP硬件运行程序上指令调度性能较好,提高了电网操作的稳定性。     

基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法

智能电网的信息系统是保障电力行业正常运行的基础,而智能电网中各种时间序列数据的分析结果是衡量信息系统稳定运行的重要依据。传统的时间序列数据异常检测算法很难同时兼顾准确性和实时性。本文引入基于Isolation Forest和Random Forest相结合的智能电网时间序列数据异常检测算法,结合无监督学习算法和有监督学习算法的优点,实现机器自动标注和自动学习阈值,人工标注少量特征值,从一定程度上提高了时间序列数据异常检查准确性和实时性,可以满足智能电网时间序列数据异常检测需求,从而达到提升智能电网信息安全的目的。     

空调虚拟同步机的负荷自动调控系统设计

为解决由空调负荷急剧升高带来的电网峰谷差拉大、负荷尖峰明显等问题,设计新型空调虚拟同步机的负荷自动调控系统。在基础调控架构中,通过规范空调虚拟同步机调速器、负荷双闭环两个关键设备连接状态的方式,实现新型自动调控系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,通过汇总空调虚拟同步机待调控数据的方式,计算自动负荷调节潜力数值,并以此为标准设计、完善基础的调控存储结构,实现新型自动调控系统的软件运行环境搭建,两相结合完成新型空调虚拟同步机负荷自动调控系统的设计。在虚拟化平台背景下设计对比实验结果表明,与传统系统相比,应用新型自动调控系统后,电网峰谷差的最大数值始终不超过75 V、负荷尖峰的出现频率基本保持在55%左右,空调负荷急速升高情况得到有效抑制。     

基于深度学习的调度自动化报文合规性研究与实现

本文基于大数据及机器学习,通过分析调度自动化系统特定规约的下行控制报文,找出自动控制及人工控制的报文合规性,形成合规专家库;对海量的典型调度自动化系统主站和厂站间的交互控制报文进行关联性识别,基于大数据及深度机器学习,分析101、104等调度自动化系统规约报文在时间、控制频率、电网状态关联性、控制范围等方面的规律,形成调度自动化系统控制功能的报文合规专家库,并通过模拟试验并且同时对CIM模型、操作票进行解释,对异常报文进行告警。     

基于时序分析的阀冷进阀温度预测方法

电网在运行过程中,换流阀等关键设备会不断产生热量,当设备的热量不断聚集温度不断上升,会影响设备的稳定性和安全性,保证换流阀等关键设备稳定运行就显得至关重要.阀冷系统作为冷却系统的关键设备,以热导性较高的水为介质,将设备的热能带出,达到降低设备温度的目的.可以通过监控冷却水的温度、压力技术指标来确保换流阀安全、稳定运行.选取阀冷系统中的进阀温度为主要预测指标,对系统的历史数据进行充分的挖掘和分析,达到对电网运行状态预估的目的.将传统时序模型与机器学习结合提出ARIMA-SVM的混合模型,并与传统的ARIMA模型、SVM模型和GRU神经网络模型对中国南方电网的真实阀冷数据进行时序分析预测并进行对比实验.实验结果表明,ARIMA模型、SVM模型、GRU神经网络模型和ARIMA-SVM混合模型都可以较好地预测进阀温度的变化趋势,但ARIMA-SVM混合模型在均方根误差、均方误差和平均绝对误差3个评价指标上表现均更优于其他3个模型,能够进一步提升进阀温度预测的精度.     

基于宽度学习的智能电网数据服务器流量异常检测算法

电力系统的信息网络是电力行业长久持续有效运行下的重要组成部分,而智能电网中电力网与信息网耦合下的复杂网络结构给信息通讯网络安全中的流量异常检测带来了巨大的挑战。传统机器学习算法与新兴的深度学习算法在解决流量异常检测问题领域往往存在着检测准确度低、实时性差等缺陷,而结合宽度学习与质量管理图的流量异常检测流程则有着训练速度快、准确性高、实时性强的优势,在一定程度上可以满足智能电网服务器流量异常检测需求,从而达到提升电网信息安全的目的。     

An improved Backstepping technique using sliding mode control for transient stability enhancement and voltage regulation of SMIB power system

The problem of transient stability and voltage regulation for a single machine infinite bus (SMIB) system is addressed in this paper. An improved Backstepping design method for transient stability enhancement and voltage regulation of power systems is discussed beginning with the classical Backstepping to designing the nonlinear excitation control of synchronous generator. Then a more refined version of this technique will be suggested incorporating the sliding mode control to enhance voltage regulation and transient stability. The proposed method is based on a standard third-order model of a synchronous generator connected to the grid (SMIB system). It is basically implemented on the excitation side of the synchronous generator and compared to the classical Backstepping controller as well as the conventional controllers which are the automatic voltage regulator and the power system stabiliser. Simulation results prove the effectiveness of the proposed method which ameliorates to a great extent the transient stability compared to the other methods.     

Kallina循环技术发电站中仪控岛的设计

针对卡琳娜(Kallina)循环发电站循环工质的独有特性,配套设计的控制解决方案由分布式控制系统(DCS)、SIL3认证的安全仪表系统(SIS)紧急停机系统以及现场仪表组成。通过合理的热控仪表选型及监控信号安全隔离设计,实现了对Kallina循环发电站控制设备的运行状态,以及对机组发电运行工况的所有参数和数据的准确采集和监控。综合利用先进的智能控制技术[3],对Kallina循环发电站的关键工艺参数进行准确调节,严谨编制机组保护跳机联锁控制逻辑、开机自动控制及并网后的自动调节程序,保证了Kallina循环发电站生产运行的安全性能,有效地提高了热能转换以及发电效率。Kallina循环发电站的成功投运及并网发电,验证了为其配套设计的仪控岛是一套安全、可靠、自动化程度高的智慧控制系统。     

基于QPSO-SVM模型的电力系统稳定性评估

随着我国电力系统的快速发展,超高电压输变电已经开始应用,电网变的更加复杂,其电力系统的稳定性和安全性问题更显得突出.电压的稳定性一直是系统可靠性的重要指标,而其电压质量的在线实时评估一直是研究的难题.本文采用支持向量机（SVM）模型来提高运算精度和效率,并通过量子行为粒子群算法（QPSO）优化并计算其参数,提出一种基于QPSO-SVM的模型,可用于实时在线评估电力系统的稳定性.此外,为了提高机器学习的评估指标的精准度,采用先进的潮流计算Jacobian的切向量分量来作为VSI,可以保证评估值的绝对性,并可以适用于各种网络结构.最后在WSCC9-bus标准系统上实验证明,该方法比GA-SVM、一般的SVM和BP神经网络在学习时间分别提高23.2%、63%、77.9%,测试时间分别加快26.2%、56.9%、72.56%,在精度上分别提高28.9%、42.19%、82.34%.另外,通过在IEEE14总线上做实验,可以找到系统崩塌前的关键总线,并与潮流计算的结果基本一致,因此该方法是一种可以作为实时在线电力系统稳定性评估的理想方法.