省地一体化在线网损分析计算平台

省地一体化在线网损分析计算平台采用CIM模型接口从EMS中直接导入电网模型,不需要人工重复建模,能跟踪电网模型的变化,保证状态估计合格率处于较高的水平,为网损的准确统计和计算奠定基础。该平台能够提供的电量数据覆盖了110 kV及以上的全部电网模型,是电量采集系统数据的重要校验和补充;基于在线数据的网损分析平台,为工作人员提供更为全面的网损电量的分析平台;通过对各种运行方式下的系统网损和设备网损情况进行分析研究,从而找到降低网损的有效途径;应用此计算平台,开展河北南部电网典型日负荷方式下线损理论计算工作;通过每日的线损理论分析,发现EMS系统在线数据存在的问题,及时解决问题,提高系统状态估计合格率。     

网损在线精益化运行管理平台建设及应用

为全面提升电网网损在线运行管理水平,本文基于一体化电网监视系统(OCS)和电能量系统(TMR),建立了网损在线精益化运行管理平台系统架构,提出了电网网损的在线计算方法及在线降损调整策略,实现了电网网损的实时监视、在线降损控制、在线网损计算及自动统计分析与管理。研发的平台已在云南省调投入运行,实际应用情况表明,该平台全面提升了网损精益化运行管理水平,取得了巨大经济效益和社会效益。     

边际网损系数法中的网损分摊调整方法

边际网损系数法由于能够反映各节点造成全网网损的微增成本信息,提供经济信号．已成为国外电力市场中最典型、最有应用前景的一种网损分摊方法。完全的边际网损系数法(FMLC)能提供最好的经济信号,但它不能保证所分摊的总网损与系统实际总网损一致,所以需要对该方法所分摊的网损量进行调整。本文应用比例法来调整网损分摊量。IEEE-14、IEEE-30和华东电网2243节点系统的算例表明：比例法合理地分摊了系统总网损,使之与实际总网损一致,并且,使用比例法后,保持了边际网损系数法的经济信号。     

基于系统网损灵敏度的二阶指标研究

阐述了一种估计电压崩溃临近程度的新指标——网损灵敏度指标。在该指标的基础上,提出了新的二阶指标。所提指标物理意义明确,线性度好,计算量小,适于在线应用。实际系统的仿真结果表明,基于网损灵敏度的二阶指标能够为实时负荷裕度监控、事故排序以及控制策略制定提供有效信息。     

基于图形界面的输电系统网损分析软件的研究与开发

在讨论电力市场环境下网损分析必要性的基础上，给出了一个基于图形界面的网损分析系统。该系统由图形编辑与维护模块、网络拓扑模块、稳态分析模块组成，其中图形维护配备有应用Visual Basic6．0开发的图形化信息管理系统软件。该软件以一次系统接线图为主要的操作界面，不同于以往的以对话框为主的用户界面，人机交互性好，操作直观、简便。     

低压配网中应用杆变负荷监测系统降损

介绍了基于无线通信技术的新型杆变远程负荷监测系统的原理结构、功能特点和主要技术参数,分析并总结了该系统在上海城区10 kV架空线路降损、220/380 V低压配网降损以及10 kV杆变运行管理降损中的应用情况,应用实例验证了该系统对低压配网降损工作的重要指导意义和应用价值,为实施低压配网改造、合理化配置杆变提供了参考依据.     

边际网损系数法中节点无功功率对电力市场网损分摊的影响

边际网损系数法是一种基于微观经济学原理和已知潮流解的网损分摊方法.由于该方法能够提供有效的经济信号,提高经济效益,已成为国外区域电力市场最主要的网损分摊方法之一.但在实际网损分摊中并没有考虑节点无功功率对全网网损的影响,因而没有对节点无功功率进行网损量的分摊.文中介绍了边际网损系数法中节点无功功率对电力市场网损分摊影响的基本模型和算法原理,推导并分析了考虑和不考虑节点无功功率的网损分摊公式.最后,对IEEE-14、30节点系统及某2243节点实际系统峰荷、腰荷和谷荷三种典型运行方式进行了计算和分析.结果表明,随着系统的增大,节点无功功率对网损分摊的影响有增大的趋势.因而,在较大的系统中应用边际网损系数法时,忽略节点无功功率对网损分摊的影响将会使网损分摊结果有较大的误差,并且据此说明了在网损分摊中计及节点无功功率的重要性和必要性.     

探讨高压网损实时监控分析系统构建的可行性

高压网损是节能降耗工作的重要内容之一,为了提高高压网损工作的数据准确性与自动化水平,总结了高压网损工作的特点与现状,分析了对高压网损进行实时监控与在线分析的必要性与可行性,提出了开展高压网损实时监控分析系统建设的解决方案。在此基础上,进一步展望了高压网损工作的发展趋势与工作重点。     

浙江电网实时网损分析系统的设计与应用

浙江电网是华东电网的负荷中心之一,基于OPEN-3000 EMS的浙江电网实时网损分析系统的应用,实现了浙江电网500 kV和220 kV网损的在线计算与监控,并能在连续保存的全息数据断面基础上,进行各种降损方式的模拟计算,系统能有效提高网损统计工作的效率,更是电网经济运行管理重要的辅助决策工具。     

基于SCADA/EMS的负荷实测与网损在线计算的研究与应用

基于SCADA/EMS系统实时采集和处理电网数据的基础上,实现负荷实测与网损的在线计算。每隔5分钟实现1次负荷实测与电网元件负载率、容载比等指标的计算与统计,并将这种计算与统计指标推广至整年月,从而准确地反映电网元件的负载情况与运行水平。每隔5 min实现1次电网的在线网损计算,从而累加获得电网每日的电能量损耗,并实现与电能量采集系统网损电量的校核;通过实际应用表明,基于SCADA/EMS系统的负荷实测与网损在线计算能为电网运行人员提供有益的指导,具有较高的实际价值。     

基于蚁群的在线理论线损分析用输电网单线图自动布局

输电网在线理论线损分析有时需要根据公共信息模型自动生成电网单线图,此时必须实现电网布局的自动生成;对于大电网,需要较短的求解时间。自动布局一般存在容易陷入局部最优解和求解时间长2种问题。文中将输电网单线图布局转化为二次分配问题,并且采用蚁群算法和3-opt优化,解决了以上问题。考虑可能的并行计算扩展,算法忽略各蚂蚁间的...     

An online power system static security assessment module using multi-layer perceptron and radial basis function network

Efficient contingency screening and ranking method has gained importance in modern power systems for its secure operation. This paper proposes two artificial neural networks namely multi-layer feed forward neural network (MFNN) and radial basis function network (RBFN) to realize the online power system static security assessment (PSSSA) module. To assess the severity of the system, two indices have been used, namely active power performance index and voltage performance index, which are computed using Newton–Raphson load flow (NRLF) analysis for variable loading conditions under N − 1 line outage contingencies. The proposed MFNN and RBFN models based PSSSA module, are fed with power system operating states, load conditions and N − 1 line outage contingencies as input features to train the neural network models, to predict the performance indices for unseen network conditions and rank them in descending order based on performance indices for security assessment. The proposed approaches are tested on standard IEEE 30-bus test system, where the simulation results prove its performance and robustness for power system static security assessment. The comparison of severity obtained by the neural network models and the NRLF analysis in terms of time and accuracy, signifies that the proposed model is quick, accurate and robust for power system static security evaluation for unseen network conditions. Thus, the proposed PSSSA module implemented using MFNN and RBFN models are found to be feasible for online implementation.     

风电场接入电网末端后系统稳定性分析

为确保蔚县风电场接入河北省南部电网后系统运行稳定,利用PSASP暂态分析软件对蔚县风电场进行最大接入容量分析、稳态分析、暂态分析、风机低电压穿越测试,证明了河北省南部电网接入大型风电场的可行性。     

扩展黑启动中恢复路径充电方式分析研究

大停电后快速可靠恢复是减小停电损失的重要措施,扩展黑启动策略是电力系统恢复的一种新的思路,但其启动网络比常规的只启动一台机组的黑启动方案更为复杂,为被启动机组送电时的路径充电过电压是影响机组成功启动的重要因素之一。为了获取合理的充电方式,在分析工频过电压和操作过电压产生机理及特性的基础上,以河北南网扩展黑启动方案为例,针对三种不同的充电方式分别搭建仿真模型进行分析研究,结果表明零起升压方式具有明显的优势,为以后的扩展黑启动工业试验及研究提供有益的参考。     

河北省南部城市配电网升压改造可行性分析

针对河北省南部城市10kV配电网线损率过高、网架结构落后、不能满足未来经济发展需要的现状,分析升压至20kV配电网的优越性和可行性,结合升压改造需要面对的具体问题提出建议。     

河北南网规划设计GIS 系统的构建

河北南部地区输电线路结构复杂,电网规模持续扩大,电网规划和设计比较困难。针对电网工程特点和设计规划的实际需求,建设完成了河北南网规划设计地理信息系统,实现电网设备台账管理、信息集成、辅助规划设计等功能,提高了电网工程可研和初步设计的深度和质量。     

河北省南部电网AVC应用分析

针对河北省南部电网运行现状,基于自动电压控制的电网无功电压分级分布式优化控制,提出了在线自适应软分区的理论和算法,通过采用各级电压控制在空间上分解协调的模式,使AVC系统得到较行政分区更为合理的分区结果,使全网的实时无功功率得到合理控制、降低了网损。     

基于规则综合方法的配电网重构方法

提出了一种基于规则综合方法的配电网重构方法，以系统功率损耗最小为目标函数建立了配电网重构模型，考虑了线路的功率约束。为得到精确的支路电流和系统功率损耗，采用基于功率合计方法的辐射型配电网潮流算法，结合根据系统运行经验形成的综合规则对配电网进行重构计算。2个配电网系统的测试和分析结果表明了上述方法的正确性和有效性，该方法在贵阳市南配电网中的应用情况也表明采用该方法可获得较好的降损效果。     

Transmission loss allocation using combined game theory and artificial neural network

An artificial neural network based method is suggested for allocation of transmission loss in a deregulated power system involving bilateral contract based power transactions between power suppliers and the distribution companies. The proposed method allocates transmission losses to operating transactions on the basis of Shapley value game theoretic approach. For this, bilateral transactions for power system are simulated and corresponding losses are obtained through load flow analysis. Shapley value approach is used to calculate the loss allocations. A large number of such simulation cases are generated and a large data pool stores these possible bilateral transactions and the corresponding loss allocations following Shapley value approach. For allocating losses to the transactions of an operating system environment the required neural network is developed online. A simple filtering technique is used to extract the suitable training data that are close enough to the actual operating condition from the generated data pool and neural network is trained online. The performance of such a network when tested on standard power networks has been found to be very encouraging.