基于ECBO-VMD-WKELM的风电功率超短期多步预测

提出一种全新的集合强化物体碰撞优化算法(enhancedcollidingbodiesoptimization,ECBO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、小波核极限学习机(wavelet kernel extreme learning machine,WKELM)的超短期风电功率多步预测模型。针对VMD方法自适应性低的问题,提出将ECBO方法用于VMD核心参数自动寻优,且基于加权排列熵(waveletkernelextremelearningmachine,WPE)算法思想来设计ECBO-VMD方法适应度函数,在提高VMD分解方法自适应性的同时实现了对各分解分量规律性的定量判别。采用ECBO-VMD对原始风电功率时间序列进行自适应分解,然后针对各分解分量建立WKELM预测模型并进行重构以得到最终预测结果。实验结果表明,该方法较现有单一及组合预测方法,多步预测精度均取得了大幅度提高,且预测误差分布可控制在较窄的期望预测区间内。     

使用智能电表数据进行智能电网负载分析

面向异常用电定位和电力营销模式创新的电力缴费系统的一体化建设对负载预测提出更高的要求.为此,提出了一种基于智能电表数据的随机负荷建模方法.通过对用电量模式进行线性化和聚类处理,将原始智能电表数据简化为加权合并和线性化的用电量曲线,从而实现负载数据的聚类分析.试验结果证明了方法的鲁棒性和准确性.     

适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法

针对当前变电站进出安全监控的现状问题以及为实现无人值班变电站提供技术指导的需求,提出了一种适应变电站进出监控需求的人脸快速识别方法,并通过视频监控案例验证了该方法的实用效果。研究表明,所提人脸快速识别方法可对监控视频出现的人员进行实时分析,能够全面地提升变电站人员进出安全系数,对变电站的安全监控工作意义重大。     

大气腐蚀在线监测技术研究现状与展望

综述了大气环境下金属腐蚀和涂层腐蚀在线监测技术。对于金属大气腐蚀,介绍了电阻探针法、电偶腐蚀电池、电化学阻抗谱、电化学噪声法、表面超声波技术、石英晶体微天平技术和射频识别技术等多种在线监测方法的原理及其研究现状;对于大气环境涂层腐蚀,从电化学方法、非电化学方法、不同监测方法相结合等三方面进行了阐述。总结了当前大气腐蚀在线监测亟待解决的问题,并从“互联网+”智慧防腐方向出发,结合腐蚀大数据的发展,对大气腐蚀在线监测技术未来方向进行了展望。     

基于GA-CFS的语音情感识别系统设计

在利用机器学习方法进行语音情感识别时,会采用大量的特征,这些特征的冗余降低了识别准确率,加大了计算量和建模时间。利用互相关特征选择(Correlation-Based Feature Selection,CFS)方法对遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行改进,对输入特征进行降维,可使原有的机器学习算法快速收敛,提高了识别正确率。在此基础上设计基于Lab VIEW的语音情感识别系统,实验证明:该系统可以对语音信号进行有效的情感识别。     

基于ADPSS的配电网弧光接地故障仿真建模

间歇性弧光接地会使故障相与非故障相之间产生多次能量重新分配过程,诱发非故障相过电压,对中低压配电网绝缘造成很大危害,加强对电力系统过电压水平在线监测与分析并采取适当主动性保护措施十分必要。本文研究了中性点不接地系统中低压配电网单相弧光接地故障发生的机制及因此产生的严重后果,搭建了经典单相接地电弧模型并对其进行仿真验证。在此基础上,选用较合适的单相弧光接地模型,首次利用大型电力系统仿真装置ADPSS对弧光接地故障产生过程进行进一步的仿真验证。仿真结果表明,本文基于ADPSS仿真平台建立的中性点不接地系统弧光接地故障模型是正确的,具有较高的工程化应用价值。     

基于集群划分的短期风电功率预测方法

风电功率预测的快速全覆盖对区域风电的优化调度意义重大,现有预测算法均无法解决这一问题。为此,采用模糊聚类分析实现对风电场出力特性的有效识别和风电场集群的合理划分,将主成分分析用于区域空间特征气象参数的提取,建立了基于集群划分的区域风电功率预测技术框架。算例结果表明,单个集群的预测精度略低于传统逐风电场建模的预测精度;随着预测范围的扩大,区域集群预测与传统预测方法的精度相当,但建模量明显减少。基于集群划分的短期风电功率预测方法可在保证预测精度的同时,显著提升建模效率。     

基于自组织映射的改进 BP 神经网络短期光伏出力预测研究

针对光伏发电出力随机波动给电网调度造成困难这一问题,提出了一种基于SOM-PSO-BP的模型对光伏有功功率进行短期预测,用于提高电网对可再生能源的调度能力。首先采用自组织映射对原始数据组进行聚类降维;接着使用粒子群算法对BP神经网络的权重和偏置矩阵进行寻优;然后利用训练集构造SOM-PSO-BP预测模型;最后在对比仿真中验证了所提方法的有效性。     

新能源汇集地区次/超同步振荡监测告警及控制系统研究

天中±800kV特高压直流送端(新疆哈密地区)是风、光、火打捆经直流送出的复杂系统,存在较高的次/超同步振荡的风险。针对新疆电网新能源汇集地区次/超同步振荡现有监测告警系统不足之处,提出了改进方法和优化方案,建立了监测系统三道防线和告警系统两个平台;针对现有稳控系统不足之处,提出了振荡定位方法和改进切机方案,建立了稳控系统三道防线。改进后的监测告警及控制体系能对振荡进行实时监控、及时告警并进行快速抑制,提高了电网运行可靠性。     

风电-氢储能与煤化工本地多能耦合系统监控系统设计与实现

针对风电系统居高不下的弃风率以及对电网稳定可靠性影响越来越大等问题,本文基于风电—氢储能与煤化工多能耦合系统能量广域协调控制架构,研究了本地WP-HES&CCMFCS监控系统。首先,设计了储能装置集中式并网的本地WP-HES&CCMFCS的物理架构,并提出了能量分配控制策略,使风电系统输出较为平滑的功率的同时有效结合煤化工系统可应用电解水制得氢氧的特性提高电网的综合风电消纳水平。在此基础上设计了基于MCGS的本地WP-HES&CCMFCS监控系统,并对监控系统进行了仿真运行。监控系统输入、输出功率,系统储能状态变化规律以及电磁阀状态跟储能状态对应关系等仿真结果表明所提出的能量分配策略是正确有效的。