基于水质模拟的水质在线监测站点布设研究

随着水质监测连续化的需求增加,河流水质在线监测站布设成为不可忽视的问题。本文采用水文模拟模型HSPF对台湾淡水河流域进行水量水质联合模拟。水文模拟以9个测站比对,纳什效率系数多数大于0.7;相关系数r皆大于0.7。水质模拟以27个测站比对,生化需氧量、氨氮、悬浮固体、溶氧的修正平均百分误差多数小于25%。基于水质变化率和水质超标率提出水质敏感河段概念,并以此确定为补充布设水质在线监测站点的优先河段。研究指出,淡水河流域水质在线监测站目前仍缺乏且位置不尽合理,应优先补充三峡河的三峡大桥、景美溪的宝桥、基隆河的江北桥水质在线监测站。     

电池储能参与电网一次调频的优化综合控制策略

为研究电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)参与电网一次调频的高效性控制策略.本文在对电力系统调频需求进行分析与储能电池荷电状态(State Of Charge,SOC)考虑的基础上,提出一种兼顾电网调频需求与储能电池SOC状态的一次调频综合控制策略,给出不同荷电状态下的控制策略下垂系数自适应优化与均衡调节控制方法,实现了储能电池参与一次调频的自适应调整与状态均衡,并基于含储能电池的区域电网调频仿真模型,分别在阶跃扰动与连续扰动下对所提控制方法进行仿真分析.结果表明,所研究控制策略在电力系统频率调节与电池SOC保持方面均具有较佳的效果.     

新型RISE-LADRC逆变器电压控制策略

当微网逆变器中出现不平衡负载和非线性负载等强扰动时,传统线性自抗扰控制(LADRC)的抗扰能力不足,针对此问题提出一种误差符号鲁棒积分(RISE)与LADRC相结合的新型RISE-LADRC控制策略.通过采用RISE控制律来代替线性状态误差反馈律(LSEF),可减小控制器对线性扩张状态观测器(LESO)的依赖,当LESO的观测带宽一定时,RISE控制能有效地抑制系统中存在的扰动,并利用李雅普诺夫稳定性定理证明了所提控制策略的稳定性.仿真及实验结果表明,在微网逆变器中出现强扰动的情况下,相比传统LADRC控制策略,RISE-LADRC控制策略提高了控制器的跟踪精度,减小了稳态误差且表现出更好的抗扰能力.     

SF6气体绝缘电气设备故障分解物检测的多组分交叉干扰及校正算法综述

SF6气体绝缘电气设备目前已被广泛地应用于电力行业中,因此通过检测SF6气体衍生物的成分和含量来对气体绝缘电气设备进行状态检测成为了一个重要的技术手段.基于光学方法的气体检测技术是目前最有效的检测技术之一,但受气体本身的光谱性质所限,在检测光学波段内往往会出现混合气体中各组分吸收峰重叠的现象,即交叉干扰,导致各组分的体积分数难以被准确测量,从而难以对气体绝缘电气设备内的潜在故障进行准确判断,降低电气设备运行的安全性和可靠性.因此,必须对交叉干扰进行校正以保证检测结果的准确性.本文研究了现阶段各类应用于微量气体检测的交叉干扰处理技术,总结了各处理技术的优势与缺点,并对相关技术进行展望,旨在为采用光学方法进行微量气体检测的相关人员提供参考.     

基于风险评估的高压电缆巡检周期优化模型

高压电缆日常巡检与消缺工作能够及时发现并消除电缆故障隐患,是降低故障率的有效措施。但忽略风险差异的定期巡检方案会导致人力资源被浪费在不必要的检查与测试环节。为了保证电缆可靠运行且兼顾经济性要求,该文提出了基于风险评估的高压电缆巡检周期优化方法。首先针对历史故障数据,提出了一种高压电缆故障数据记录方法,计算电缆故障频率。其中将电缆线路按照巡检目标分为电缆通道、本体、中间接头、终端与接地系统五部分,并引用失效危险指数(IFC)模型计算各部分的故障频率;之后结合线路故障修复时间与线路重要性,计算电缆线路各部分的风险;并考虑电缆系统运行风险阈值,针对不同线路各部分的风险差异实现巡检周期优化计算。以某地区电缆线路为例应用上述方法,结果表明:基于IFC模型的故障频率计算方法无需人为干预,且在故障样本较少的条件下仍能产生有效结果;基于风险评估的巡检周期优化方法能够合理制定巡检方案,有效降低电缆运行风险,优化后电缆系统风险可降低70%。     

基于AUKF的分布式电源系统虚假数据攻击检测方法

虚假数据注入攻击(FDIA)是一种典型的网络攻击方式,其通过破坏数据完整性进而误导电力系统状态估计结果,严重危害电网运行安全.随着国家大力发展新能源产业,越来越多的分布式电源注入电力系统,使得电网中大量测量数据具有随机、多变的特性,分布式电源系统中的虚假数据检测难度大大增加.针对这一问题,本文构建了分布式电源系统状态估计模型和FDIA模型,采用了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的检测算法,通过AUKF算法对电网中的状态量进行估计,在此过程中经一致性检验、虚假数据检测并计算相应的阈值,判断系统是否受到攻击.结果表明,当系统中注入攻击强度为[-10,20]dB的虚假数据时,采用该方法均能准确识别虚假数据;当系统中测量值发生突变时,不会被该算法误判为虚假数据注入,避免造成错误的调度选择.     

基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法

针对输电线路广域监测技术研究中,传统输电走廊植被高度检测方法效率低、检测范围小的问题,提出了一种基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法。根据极化干涉SAR原理及输电线路不同区段植被密度差异化特点,提出一种三层DS-RVoG植被模型。并基于该模型利用混合蛙跳算法改进三阶段算法反演植被高度,利用模拟极化干涉SAR数据,对比基于RVoG模型的三阶段算法反演结果验证了所提模型的有效性与准确性。利用高分3号卫星数据,选取四川某220 kV输电线路进行了应用分析。结果表明:不同密度区域样方检测树高值与实测树高值的决定系数最高为0.832,均方根误差最低为2.005 m,该方法能够实现输电走廊不同密度植被高度的检测,具有检测效率高、范围广的优势。     

基于输电网广播机制的改进输配互联电网异步状态估计方法

随着电力系统规模的扩大及输电网和配电网之间耦合的不断增强,大规模电力系统的分布式状态估计逐渐成为了研究热点。针对输配互联电网计算中数据交换存在的通信延时问题,提出了一种基于输电网广播机制的输配互联电网异步状态估计(TNBM-based-async-SE)方法。首先,对输配互联系统的状态估计问题进行了重新建模,对传统的同步算法(sync-SE)进行了介绍。接着,对异步机制建立了数学模型,并根据数学模型对传统的异步算法(async-SE)进行改进,引入输电网广播机制并提出了TNBM-based-async-SE算法。提出的算法具有较高的收敛速度和计算效率,并且对参数设置的敏感性低于传统的异步算法,能够适应参数的变化。实验结果表明,在存在通信延迟的情况下,提出的TNBM-based-async-SE算法相比于同步算法和传统的异步算法能够减少运行时间,鲁棒性更强,具有工程实用意义。     

基于时空特征图卷积网络的配电网实时状态估计方法

为了在考虑负荷时空特性以及不健全量测的场景下实现配电网的实时、高容错状态估计,本文从时空图的角度提出一种基于时空特征图卷积网络的动态状态估计算法。首先将配电网量测数据组成三维张量;然后利用时空特征图卷积网络分别提取量测数据的空间拓扑、时间序列和节点属性上的特征信息,通过特征融合得到实时状态估计结果;最后根据状态估计结果生成虚拟量测以消除不良数据的影响。实验结果表明,本状态估计方法具有较高的鲁棒性,且准确性和计算速度均优于传统方法。研究结果可为基于机器学习的电力系统状态估计方法提供参考。