基于S变换和可信度决策的谐振接地系统故障选线新方法

为了解决配电网谐振接地系统发生单相接地时故障选线效果欠佳的问题,本文提出了一种基于S变换和可信度决策融合的谐振接地系统故障选线新方法。论文利用S变换强大时频分析能力提取各条线路的复时频矩阵,通过可信度决策融合各条线路幅频矩阵综合相关系数和暂态能量参数两种判据,从而实现自适应地进行故障选线,提高单一选线方法的准确性和灵敏性。本文利用EMTP / ATP软件搭建了10kV配电网混合线路仿真模型,仿真结果表明该方法能够较好融合多种特征量,受中性点接地方式、故障位置、故障电阻、故障初始角、网络结构的影响较小,且判据裕度较高,在不同补偿度下均具有较高的选线准确率。     

分布式光伏并网对配电网电压偏差影响分析

通过分析分布式光伏并入配电网对电压偏差的影响机理,得出光伏接入后将提高线路电压水平,且线路某点电压变化量与相对光伏并网点位置、光伏容量及负荷大小有关。搭建了基于Matlab/Simulink的IEEE-14节点配电网网络和分布式光伏并网仿真模型。仿真分析了分布式光伏容量及并网点位置对配电网电压偏差带来的影响。仿真结果表明:光伏接入容量越大对电压偏差影响越大,光伏并网点越接近线路末端对电压偏差影响越大,越接近并网点的节点则电压偏差受影响越大。     

基于Matlab的电力系统稳定性分析与仿真

电力系统稳定性分析是衡量电力系统安全稳定水平和建设发展规划中的重要过程。针对不同的干扰形式和大小则可采用不同的分析方法来判断系统的稳定性。首先,提出了电力系统稳定性概念,简单地介绍了电力系统静态稳定性和暂态稳定性;其次,采用作为Matlab子模块的Simulink对电力系统静态、暂态稳定性进行了仿真,并且提出了提高电力系统静态、暂态稳定性的措施。     

一种改进光伏发电系统MPPT算法的研究与设计

光伏电池的输出功率受到温度和光照强度的影响较大,在任何环境下,光伏电池都存在一个最大的输出功率点。先构建出了光伏电池的数学模型,并利用该模型搭建出相应的仿真,进而分析了在不同光照强度和温度下的输出特性。在此基础上对光伏电池的最大功率点追踪技术进行了分析,并对方法进行改进来提高算法的精准性。     

工业园区多台变压器经济运行方式研究

变压器是变电所中主要的耗能设备,变压器经济运行目的是减少变压器在运行过程中的有功功率损耗和提高其经济运行效率。变压器的经济运行是在确保变压器安全运行和保证电能质量的基础上,对变电所内变压器的参数规格进行理论分析和计算,通过Matlab仿真,画出负载损耗曲线并求解曲线之间的交点,确定变压器的经济运行方式。计算出不同运行方式下每台变压器的负载系数,在临界点求出变压器的经济运行区间,进而实现变压器的经济运行,降低变压器在网络中的电能损耗,节约电能资源。     

高压断路器电机操动机构控制方法研究

针对高压断路器电机操动机构控制系统的分散、时变等控制特点,提出一种基于非线性预测自校正智能控制方法。针对时变惯量、时变负荷,分析新型断路器的结构特点,采用机械结构动力学模型建模方法,并用递推公式建立动触头的运动方程。针对伺服电机操动机构,采用智能控制方法,建立电机操动机构自适应调节断路器分合闸速度控制模型,可以提高控制系统的可控性。仿真结果表明:电机操动机构应用智能控制方法,能够完成断路器分合闸速度调节的智能化;该方法可以实现触头速度根据电力系统工况自适应调节分合闸速度。     

基于IEC61850的远动网关机与调度主站通信方法的研究

在综合分析传统远动通信系统存在问题的基础上,提出了基于IEC61850的远动通信系统结构,并对其技术优点进行了总结。同时针对远动网关机的特点,提出了基于IEC61850的远动网关机与调度主站通信的3种技术方法,分别是数据透转、数据映射和模型映射,并分析得出一种最值得广泛应用的技术方法。     

功率预测技术在风电中的研究分析

针对国外投运的风功率预测系统软件作了综合对照表,简要叙述了国内的风功率预测技术发展现状.根据现有风功率预测方法,分别按照预测时间尺度、预测物理量、预测原理和预测范围对风功率预测方法作了详细的分类.对风功率预测的误差作了简要的分析.最后,针对常规的风功率预测精度低的问题,总结了改进方法.     

基于校企合作的“电机设计”课程教学研究与实践

针对"电机设计"课程理论性强、工程实践性更强的特点,在教学过程中,采取校企合作的方式授课,增强了学生对"电机设计"课程中难懂难理解的内容学习,很好地解决了理论与实践相结合的问题,提高了教师的教学水平、教学质量和教学效果。在校企合作的过程中,学生增加了就业机会,教师获得工程实践能力的提高,企业可以缩短人才培养时间,降低培训费用。     

基于经验小波分析的小电流接地系统单相接地故障选线方法

针对设备数量上升时智能电网复杂程度过高的问题,提出基于云雾计算的智能电网调度方案。模型由云计算层,雾计算层与终端用户层组成。其中雾计算层用于管理用户的请求和网络资源,并充当用户和云端之间的中间层。雾计算通过创建虚拟机以同时处理多个用户请求,从而使系统更为高效。顶层的云计算可直接通过自身或由雾计算层间接为终端用户提供服务。为有效分配雾资源,提出人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)负载均衡算法。仿真实验表明,该算法的性能优于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)等其他方法,从而有助于提升智能电网体系的效率。