基于三参数的光伏组件老化程度诊断

为了对光伏组件老化程度进行有效评估与诊断,提出基于三参数的光伏组件老化指标来定量判断老化程度的方法。依据光伏组件的输出I-V特性,通过一种改进的量子粒子群算法来辨识光伏组件老化三参数,即光生电流、串联电阻与并联电阻;再将辨识参数映射至标况参数;最后使用概率神经网络进行组件老化指标计算,获得老化程度的量化值。仿真和实验表明,该方法可以对不同环境条件下的光伏组件的老化程度进行有效诊断,可以为光伏组件故障预警及寿命预测提供参考。     

基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断

为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在Matlab中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。     

基于数据融合的光伏组件故障诊断

对不同故障下光伏组件内部等效参数和外特性电气参数进行特征提取,分别采用改进人工鱼群算法优化径向基函数神经网络(improved artificial fish swarm algorithm-radical basic function neural network,IAFSA-RBFNN)算法和相关向量机(relevance vector machine,RVM)算法,建立了基于内部等效参数和外特性电气参数的4种光伏组件故障诊断模型,用于光伏组件的初步故障诊断。在此基础上,提出了一种基于改进证据相似度的光伏组件数据融合故障诊断模型,将上述4种模型的诊断结果作为该改进数据融合算法的基本概率分配(basic probability assignment,BPA)函数值,在决策层进行融合诊断输出,仿真和实验结果验证了上述方法可有效提高故障诊断的精度。     

基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断

为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于 BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在 Matlab 中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。     

基于KELM的光伏组件故障诊断方法

提出了一种基于核极限学习机(KELM)的光伏组件故障诊断方法。分析了各类型光伏组件故障与光伏组件等效电路模型参数的关系。将光伏组件模型参数和参数辨识的最优均方根误差(RMSE)引入作为诊断局部固有阴影的特征变量,并对KELM故障模型输入特征向量作了整合优化。通过搭建的仿真模型和实例分析证实,与直接将等效电路模型参数作为神经网络输入的方法相比,所提方法可以更快速、精确地识别出短路、老化及阴影故障。     

大规模PFN充电回路电气参数精确辨识和故障诊断

为实现超大能级电磁发射用大规模脉冲成型网络(pulsed forming network, PFN)电路在线故障诊断,提出基于等效电路和参数辨识的诊断方法。考虑电路杂散参数、各元器件分布参数,将原电路等效为特定电气参数等效电路并建立详细的数学模型。通过各支路电流曲线几何特性和数学变换完成电气参数的初步辨识。对数学模型进行等效变化,将参数辨识问题转化为多参数目标优化问题,并应用遗传算法实现高精度参数辨识。根据实际应用情况,分析了电气参数偏差大小与故障诊断关系,得出快速故障诊断方法。考虑各种干扰,构建Simulink仿真模型,仿真结果表明等效电感最大辨识误差1.6μH,等效电容和电阻最大相对辨识误差1%,完全满足PFN系统故障诊断要求。最后,基于某实际大型电磁发射系统,开展故障诊断实验,实验表明:提出的方法在线诊断出了全部3次电容器故障和2次充电隔离二极管短路击穿故障,具有工程实用价值。     

基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法

针对基于传统机器学习算法的光伏阵列故障诊断方法需要大量训练集的问题，提出了基于CatBoost算法的故障诊断方法，实现小规模训练集下不同程度故障的准确诊断。建立了光伏组件等效电路模型，考虑短路、开路、老化、局部阴影下不同程度的光伏阵列故障，分析包含旁路二极管和阻塞二极管的光伏阵列的伏安特性曲线变化特性，构建反映不同故障特性的特征量，作为光伏阵列故障诊断方法的输入向量。使用CatBoost算法对小规模训练集进行训练，建立基于CatBoost算法的故障诊断模型。为验证所提方法的效果，分别进行了仿真和实验分析。将所提方法与传统神经网络算法、其他决策树算法进行对比，验证了所提方法在小规模训练集下的准确性与稳定性。     

基于ABC-SVM算法的光伏阵列故障诊断

针对光伏阵列的四种典型故障(老化、遮阴、短路和开路),提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型,用Matlab对光伏阵列进行仿真,提取故障状态下光伏阵列输出特征向量作为训练样本,通过人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的参数建立模型进行训练与验证.仿真结果表明,本算法可有效判别光伏阵列的典型故障,且故障诊断精度较高.     

典型故障条件下光伏阵列建模与仿真

为实现光伏阵列在典型故障条件下的仿真模拟和数据分析,利用Simulink搭建了局部遮阴、开路、短路和老化条件下的光伏阵列仿真模型。构建2种光伏组件模型,通过实验数据分析,得到精度较高的光伏组件模型;根据光伏阵列故障原理,通过搭建物理接口电路实现优选的光伏组件模型和电阻器之间的串并联,建立光伏阵列故障模型。对光伏阵列故障输出特性进行仿真分析,结果表明,该光伏阵列故障仿真平台便于故障模拟和特性分析,能够直观看出光伏阵列电气参数变化趋势,为研究如何有效地选取电气参数作为故障诊断模型的输入特征变量提供了理论依据。     

光伏组件参数拟合及输出特性研究

为了能够对任意光照强度和温度下的光伏组件进行准确建模,提出了一种基于参数拟合的五参数等效电路模型。分析不同工况下的光伏组件输出特性曲线,借助于改进的人工鱼群算法对模型中各个参数进行辨识;在此基础上,通过最小二乘拟合法对光伏组件各参数进行公式拟合修正,获取任意工况下对应的模型参数值。与传统参数转换公式相比,基于所提方法对光伏组件建模精确度更高,模型能够表征对应光伏组件输出特性的变化规律。实验结果进一步验证了所提建模方法的准确性和有效性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。     

智能变电站电缆局部放电在线监测系统的研究

介绍了一种遵从于IEC 61850通信规约的智能变电站电缆局部放电在线监测系统。首先分析了电缆局部放电的检测原理及检测方法;然后设计了基于光纤同步触发和组网的监测硬件系统,以及基于用户数据报协议（user datagram protocol,UDP）和生产者/消费者模式的高速采集,并经过专家系统判别分析后能将监测结果通过IEC 61850规约实现共享的软件系统。最后用2种不同电极结构的局部放电类型,通过模拟实验对监测系统进行了检验。结果显示设备运行良好,监控平台能够准确地监视局部放电信号,能够识别出放电类型,并能通过IEC 61850通信规约将监测结果共享。     

高压电源稳压回路的建模与滑模变结构控制

给出了一种用于X射线管的负高压直流电源原理结构,针对其中的稳压控制回路进行了分析,建立了电压控制回路的数学模型,基于滑模变结构控制理论设计了稳压控制算法。仿真实验表明,所设计的稳压控制系统在稳态性能、动态性能和鲁棒性等方面满足实际要求。