云广直流系统仅带小湾电厂孤岛运行的调试与分析

楚雄侧孤岛运行是云广直流输电系统的正常运行方式之一。介绍了云广直流仅带小湾电厂孤岛运行方式的调试项目,包括联网-孤岛运行方式转换试验、孤岛系统稳态运行以及运行过程中模拟故障或扰动的试验。基于该孤岛运行方式的现场调试,对系统的实际运行特性进行了分析,结果初步验证了云广直流孤岛运行方式的可行性。现场试验及分析为进一步开展后续孤岛运行方式调试打下了基础,并为系统处于这种孤岛方式时的实际运行提供指导。     

基于RTDS的有源配电网暂态实时仿真与分析

有源配电网是智能电网中集成、管理分布式发电及储能设备、需求侧响应资源的重要平台,包括各种智能终端、控制及保护装置的研发与测试将对实时仿真提出更高要求。考虑有源配电网实时仿真的建模需求,文中基于实时仿真平台RTDS完成了含光伏、燃料电池等分布式电源的有源配电网暂态实时仿真建模,并给出了电力电子装置、分布式电源及控制器等特殊模型的实时仿真算法。研究了有源配电网在环境条件变化、系统故障及功率指令变化等各种场景下的动态过程,通过与离线仿真软件PSCAD/EMTDC的对比,验证了实时仿真模型的正确性,对系统资源消耗等分析,更为后续硬件在回路仿真(HIL)等研究中奠定了基础。     

PCA-PSO-ELM配网供电可靠性预测模型

为了提升配网供电可靠性的预测精度,提出了基于主成分分析和粒子群优化极限学习机的配网供电可靠性预测模型。从多方面分析影响供电可靠性的指标,利用主成分分析得到综合变量,实现对数据的降维。在此基础上,构建人工神经网络并利用粒子群算法优化极限学习机的输入权值和阈值,完成对训练供电可靠性预测模型的训练。以某大型电网的47个供电局样本30种影响供电可靠性因素为例进行仿真分析,并将PCA-PSO-ELM算法与3种回归拟合算法对比,验证了该方法的有效性。模型充分考虑了多方面的供电可靠性影响因素,适用于多输入变量的情况,对于引导供电企业制定可靠性提升策略提供了科学有效的参考依据。     

基于级联网络和残差特征的人脸特征点定位

为进一步提高人脸特征点定位精度,探究当前广泛用于人脸关键点定位的全卷积神经网络（FCN）架构的原理和缺陷,讨论FCN核函数在特征点定位中引入的副作用,即训练和测试时评判准则不一致的问题. 理论分析该问题存在的可能性和普遍性,设计实验验证在实际场景下此问题存在的广泛性. 提出结合残差特征的沙漏网络结构并将其应用于人脸特征点检测;提出多级沙漏网络的级联结构,并将其与经典的栈式沙漏网络进行对比分析. 实验结果表明：二级级联结构获得了与四级栈式结构相当的特征点定位精度,大幅降低了模型参数量和时间复杂度. 所提方法在300-W数据库的困难子集上的平均归一化误差为6.84%,优于已有最好方法.     

基于能源路由器的能源互联网结构及能源交易模式

能源互联网是解决未来大规模分布式可再生能源接入和能源共享的重要基础设施。立足于建设能源互联网的根本目标,指出了能源互联网的特征,提出了一种基于能源路由器的能源互联网结构;提出了一种层次化功能结构的能源路由器,能够支持分布式电源、电动汽车和负荷的接入,详细介绍了能源路由器的各功能模块;提出了一种具有多电力接口模块化的能源路由器主回路结构;提出了一种基于能源路由器的能源交易模式,既能实现能源自由公平的交易,又能够自动实现分布式能源就地、就近消纳,并详细介绍了能源交易过程。     

配电网三相潮流算法的研究

提出了配电系统三相潮流求解的一种新方法：直角坐标增广形式的牛顿法。为了包含尽可能多的线性方程，将节点方程和母线约束都加以保留，然后用牛顿法求解以节点电压和注入电流为状态变量的增广方程组。另外，提出了一种简单有效的初值配置方法。试验系统的计算结果表明了该方法是鲁棒和有效的。     

云广直流输电工程安稳装置的RTDS试验方法研究

云广±800kV直流输电工程采用双极4阀组配套的稳控系统,在接口信号、故障判据和切机切负荷策略等方面,均较传统直流工程使用的稳控系统更为复杂。针对该稳控系统如何进行全面试验,提出并实现了一套基于RTDS对特高压直流稳控系统进行装置测试、策略表验证和系统响应实验的方法,构建了一个基于RTDS实时仿真平台,可以对南方电网稳定控制做仿真研究,进而开发新型的大电网控制系统。     

基于MapReduce的人工蜂群算法在大数据中的应用

随着信息技术的不断进步,数据规模不断增大。聚类是一种典型的数据分析方法,尤其是对大规模数据进行聚类分析近年来备受关注。针对现有序列聚类算法在对大规模数据进行聚类时,在内存空间和计算时间方面开销较大的问题,提出了基于MapReduce的人工蜂群聚类算法,通过引入MapReduce并行编程范式,快速计算聚类中心适应度,可实现对大规模数据的高效聚类。基于仿真和真实的磁盘驱动器制造两类数据,对算法的聚类效果、可扩展性和聚类效率进行了验证。实验结果表明,与现有PK-Means算法和并行K-PSO算法相比,论文算法具有更好的聚类效果、更强的扩展性和更高的聚类效率。