高低温湿热试验箱的模糊增量式PID控制器设计

传统PID控制法的控制效果依赖于所建数学模型的准确程度,位置式PID控制易产生累加误差,针对这些问题,引入模糊增量式PID控制法,设计了高低温湿热试验箱的模糊控制器。通过仿真实验表明,模糊PID控制法对高低温湿热试验箱温湿度控制过程的超调量和调节时间都优于传统的PID控制法。     

智能电网构建中电力电子技术的应用

智能电网构建是新时期电力事业发展的必然趋势,强调电力电子技术的有效应用。本文分析了电力电子技术在智能电网构建中的作用,并从高压直流输电技术、智能开关技术、高压变频技术等方面,阐述了新时期智能电网构建中电力电子技术的具体应用。     

110kV变电运行常见故障及其对策研究

随着经济社会的不断发展,我国的电力系统也得到了不断完善,电力运行操作技术和管理水平也得到了进一步的提高,尽管如此,在实际的电力运行操作过程中,110kV变电运行仍然存在许多不足。本文从110kV变电运行常见故障引起的原因入手,分析110kV变电运行常见故障,并提出确保110kV变电运行安全的相应对策。     

光伏电源接入对变电站保护及自动装置的影响

以光伏电源接入绿燕变电站为例,阐述了光伏电源接入对常规保护及其自动装置的影响及必要的解决措施,介绍了玉柴重工光伏系统接入后该站保护的配置变化及保护动作情况。     

计量自动化系统上行和载波通信联合测试研究

计量自动化系统的故障由于信道覆盖范围广,涉及通信单元较多故难以准确定位。对此,提出一种考虑上/下行通信的计量自动化系统低压电力线载波通信联合测试方案,将通信测试范围推广到系统的上/下行信道。设计了上行无线通信和上线稳定性测试、电能表载波模块地址分配、数据采集校核测试项目,对计量自动化系统中通信单元的功能进行测试。案例实测表明,本方案可实现计量自动化系统中故障计量终端和载波通信模块的准确定位。     

机械应力作用下硅橡胶材料的击穿特性研究

预制式硅橡胶高压电缆附件在运行过程中由于过盈配合长期承受较大的机械应力,会对其主绝缘材料硅橡胶的性能产生一定影响。本文首先研究了机械应力对硅橡胶击穿特性的影响,测试了不同拉伸比例下硅橡胶材料的击穿特性,并对比了相同厚度下拉伸与未拉伸状态试样的击穿场强,以及拉伸前后试样击穿场强的变化。然后对拉伸后的试样进行红外光谱、密度、力学性能和TSC测试,分析了不同机械应力作用对材料相关理化性能和电气性能的影响。结果表明:拉伸比例从0增大到125%时,厚度为1 mm和2 mm的硅橡胶绝缘材料的击穿场强分别增大了35.4%和51.0%;排除厚度变化的因素,材料在拉伸情况下的击穿场强仍比原始状态下高;撤掉应力后,其击穿场强反而比未拉伸试样低。     

跟踪风电计划偏差的风储系统联合控制策略

风电固有的特性决定了其难以严格按合同要求出力、和传统能源直接竞争,因此,风电场必须提升相关技术以提高与合同计划出力的吻合度。以风电控制性能评价标准为准则,利用离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)对风电场考核时间段内的输出功率偏差进行频谱分析,得出不同时间尺度的补偿功率需求,调用相应特性的储能设备分类调控风储系统的功率输出,满足市场竞争偏差要求;同时制定储能系统间的充放电规则,利用储能间互补平衡,减少能量型储能的深度放电的可能,避免储能系统过充过放。经某风电场典型日的负荷数据仿真验证,所采用的控制策略能较好地跟踪风电计划偏差,控制风电输出精度,有效减少储能系统的动作次数,提高电网对风电的接纳能力。     

输电线路迁改前滑坡灾害全过程管控治理分析

以广西境内某500 kV高压输电线路迁改前滑坡地质灾害全过程管控治理为例,详细分析了输电线路迁改工程前期(勘查措施)、中期(加固措施)及后期(监控措施)管控过程。该全过程管控使得滑坡的发育得到了有效抑制,为输电线路的迁改创造了稳定的地质条件,降低了灾害条件下输电线路的运行风险。     

数据挖掘技术在电力企业大数据的应用

随着信息化技术的飞速发展,电力企业数据呈几何指数规模增长,从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据越来越重要。结合营销抄核收的数据,分析了数据挖掘技术在营销抄核收业务中电费回收、电费核算、欠费统计、电量统计等方面的应用情况,及其在电力企业大数据的应用前景。分析结果表明,在电力企业中应用数据挖掘技术深入分析业务数据,寻找业务数据的规律,可为电力企业改进决策、降低成本、提高效益提供依据。     

基于迁移学习的变电站智能巡视系统应用研究

随着电力系统的不断发展,变电站设备的安全性和可靠性显得尤为重要.传统的巡视方法可能存在效率低 下和漏检的问题,因此提出一种结合人工智能技术的智能巡视系统,以提高变电站设备的监测和维护效率.首先,采 集了大量的变电站设备数据,包括传感器数据和图像信息.接着,选择了RNN 模型,通过迁移学习从相关领域的预 训练模型中初始化系统,以提高训练效率.针对变电站设备的故障检测和预测,研究开发了模型,利用历史数据来识 别设备故障和预测可能的未来问题.最后,通过实际应用和部署,验证了系统的可行性和效益,并不断优化系统性 能,以适应实际的变电站管理需求.