设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析

为了应对日益复杂的电网设备监控信息,通过建立统一的大数据管理平台,实现多元数据共享、信息规范化,从而提高调控人员的决策能力和工作效率。本文针对设备监控管理实际提出设备监控信息校验及实用化事件分析管理方法。首先,通过自然语言解析和设备拓扑关系,实现一、二次设备监控信息的关联融合。其次,通过设备监控信息与EMS模型中监控信息智能比对和检验,实现监控信息表完整性核查。采用变压器负载率智能校验新算法,排查全电网遥测存在的隐患缺陷,为消缺处理提供了重要依据。最终,通过监控数据事件化打包分组和自动识别方法,结合电力设备状态大数据共享平台,有效判断故障、异常“事件”,辅助快速完成对各类电网事件的全过程分析,从而提高事故处理效率, 科学评价监测报警质量。     

220 kV智能变电站仿真培训系统研究分析和运用效果研究

伴随智能变电站的大量投运,相关部门为了达到智能变电站的正常运行,设计、开发了220 kV的智能变电站仿真培训系统。220 kV智能变电站中的仿真培训系统主要是利用纯软件将智能变电站呈现在计算机上,且在常规的变电仿真系统功能基础上对智能设施的监测功能、网络数据的传输、工作原理进行模拟。本文主要对220 kV智能变电站仿真培训系统进行研究分析,为该系统的有效运用奠定良好的基础。     

并网型光伏电站工作原理及其一二次设备配置原则

世界光伏产业和市场在严峻的能源形势和人类生态环境形势的压力下,进入到了快速发展时期,并网光伏电站逐年增加。以光伏发电并网系统为研究对象,对其工作原理进行了详细介绍和分析,并结合《地区电源并网工程继电保护及安全自动装置配置规范》要求对石家庄地区35 kV并网型光伏电站一二次设备配置情况进行了说明,以其为今后大规模光伏并网发电提供参考依据。     

大型风电集群无功电压特性研究

通过研究大型风电集群所具有的无功电压特性,为制定风电集群无功电压综合控制方案提供借鉴.通过对瓜州地区风电集群实际有功出力的统计分析,及进行大量的离线仿真计算,分别研究了风电集群在长时间尺度和短时间尺度下的有功出力特性,风电场并网点的P-V特性,风电集群无功损耗的分布状况,风电集群接入的电网所具有的无功电压特性,电网的短路容量与风电集群电压稳定性的关系,初步揭示了大型风电集群的无功电压特性.     

统一考虑经济和安全指标的风电场配电网无功优化

研究了含双馈异步电机型风电场的配电网无功优化。由于DFIG具有灵活无功调节的能力,故使其无功输出作为一个连续变量参与配电网的无功优化。鉴于目前电力系统无功优化大多重视经济性而较少考虑其安全性的情况,为此,本文提出了同时考虑经济性与安全性的目标函数。将配电网进行分区,计算其各区域的安全性指标,将该安全性指标权重加入到安全性目标函数中,并采用反向差分进化算法进行求解。最后,利用IEEE 33节点系统对本文所提出的无功优化模型进行仿真分析,结果表明系统网损得以明显降低,同时提高了其安全性。通过算例分析,证明了文中方法的可行性和有效性。     

基于量子混合蛙跳算法的含分布式电源配电网无功优化

将分布式电源(DG)的无功调节能力与传统的电压调节手段相结合,研究了含DG的配电网无功优化问题。建立以降低系统网损、抑制电压波动为综合目标的配电网模糊无功优化模型。通过蒙特卡罗仿真对配电网系统进行无功补偿选址,采用量子混合蛙跳算法求解含DG的配电网无功优化问题。最后,通过IEEE 33节点系统进行仿真计算,表明在配电网接入DG的基础上进行无功优化能较大程度地改善系统电压水平和降低系统网损,并且证明了所提算法的快速性和有效性。     

基于深度学习的架空输电导线缺陷检测方法研究

无人机巡检图像中，架空输电导线断股、表面磨损等缺陷存在人工复检效率低、误检漏检率高的问题，为此提出了一种基于深度学习的架空输电导线缺陷智能检测方法。该方法以Unet为基础网络，结合迁移学习的思想，将VGG16(visual geometry group,16 weight layers)作为主干特征提取网络，并且将VGG16在ImageNet数据集上训练的权重作为预训练权重，以增强训练效果；然后将网络中的普通卷积用深度可分离卷积代替，有效地减少了网络的参数量；最后引入轻量级的高效通道注意力模块(efficient channel attention,ECA)，实现不降维的局部跨信道交互策略，突出重要特征的同时克服了性能和复杂性之间的矛盾。在自建的输电导线缺陷数据集上，对方法进行了功能与性能测试，实验结果表明所提方法在导线断股检测上的准确率达到89.81%，在表面擦痕检测上的准确率达到90.86%，在表面刮损检测上的准确率达到93.58%，平均交并比(mean intersection over union,MIoU)值为86.12%，单张检测速度相对于Unet网络提升了8倍左右，提高了...     

基于反推控制的聚合温控负荷与发电机励磁协调控制

利用具有储能特性的温控负荷与发电机励磁进行协调控制，可实现电力系统的功角、频率和电压的多指标调控。首先，采用双线性聚合温控负荷模型和发电机励磁模型，推导建立了二者联合的系统数学模型。然后，基于反推控制原理，提出了聚合温控负荷与发电机励磁的协调控制策略，并从理论上证明了控制器的稳定性。针对控制器设计中的微分“计算爆炸”问题，利用双曲正切的非线性微分跟踪器设计了励磁电压参考量的微分估计算法，降低了参考量微分计算的工作量。最后，通过算例对控制算法进行了仿真验证。结果表明，在协调控制器的作用下，系统功角、频率和电压等多个被控量均可快速地追踪上各自的参考值。对比传统电力系统稳定器励磁控制，温控负荷参与调控能有效改善系统各状态量的动态响应，提高系统稳定性。     

一种嵌入改进海鸥算法的水光储鲁棒控制研究

光伏发电具有间歇性、波动性和预测难的特性，因此需要与其他能源进行互补。常用的方法是利用水电机组的快速响应和储能电池灵活高效的补偿来构建水光储微电网系统。然而，这一系统具有强烈的非线性特性，其稳定性的一个关键问题是频率控制。针对这一问题，设计了基于多目标H2理论的混合H2/H∞鲁棒控制器，主要目标是在暂态下抑制频率振荡。在控制器中嵌入海鸥算法，对海鸥算法进行混沌初始化和参数改进得到一种改进海鸥算法(improved seagull optimization algorithm, ISOA)。利用ISOA对H2/H∞鲁棒控制的加权矩阵系数和范数权重进行参数优化，最终获得最优混合ISOA-H2/H∞鲁棒控制器。仿真结果表明，所设计的ISOA-H2/H∞鲁棒控制器在功率扰动和系统参数摄动下能保证水光储系统的频率稳定，并具有满意的动态特性。