计及PMU的分布式状态估计的研究

随着相量测量装置在电网中的推广应用,其量测己成为电力系统重要的数据源之一.将PMU支路电流量测转换为支路潮流量测,使电流相量量测在分布式状态估计中得到了有效的利用.在快速分解算法的基础上,结合搭接式分布并行算法,提出了一种基于相量测量单元(PMU)的分布式电力系统状态估计算法,即利用PMU量测进行子系统参考节点协调,并通过在子系统边界节点配置PMU,使相互之间完全解藕,实现各子系统的并行计算,加快了计算速度,提高了数值精度和稳定性.给出了IEEE9节点的仿真结果,验证了该算法的有效性及优越性.  

基于改进深度学习的刀闸状态识别方法研究

识别刀闸状态对于现代电力系统至关重要,传统的刀闸状态识别方法不能很好地解决多刀闸目标干扰问题。为了解决此问题,提出了一种基于改进深度学习的刀闸状态识别方法。首先采用空间加权的池化策略来改进传统的卷积神经网络(CNNs);其次利用改进CNNs在训练数据库上获得训练模型;然后通过训练模型来检测绝缘子和刀闸的潜在位置,并进一步利用非极大值抑制和直线拟合算法获得精确的绝缘子和刀闸位置;最后利用与绝缘子的连通性和刀闸区域的长宽比来识别多种刀闸的闭合或断开状态。实验结果表明此方法能够精确地定位绝缘子和刀闸的位置,显著提高刀闸状态识别的精度。  

EPR台山项目建造进度管理

项目简介1.EPR是在吸收法国N4堆型、德国KONVOI堆型的基础上采用先进工业技术、通过增加安全系统冗余度和大量设计改进、提高了缓解严重事故的能力,是满足URD和EUR要求的第三代压水堆核电技术。EPR设计寿命60年,双层安全壳,单堆功率175万kW、可用率92%、热效率38.2%,是目前世界上单机容量最大的核电机组。它通过提高单堆功率,可利用容量效应降低了单位造价。台山项目是国内首个采用此堆型的核电站。