一起10 kV谐振接地系统连续故障分析

单相接地故障在电网中发生故障率较高,研究单相接地故障对提升供电可靠性有重要意义。文中从母线电压的角度剖析了10 kV谐振接地系统发生单相接地故障的特点,洞悉单相接地故障的诸多原因,进而减小单相接地故障的发生率,保证电网安全稳定运行。首先,分析系统单相接地故障接地时的暂态过程,得出了暂态电流的具体数学模型;然后,对该起故障的录波波形进行分阶段定性分析,同时使用Matlab仿真验证分析的正确性,并探究了在不同接地电阻下母线电压的变化规律;最后,针对谐振接地系统提出建议以减小单相故障的影响范围,具有较高的工程应用价值。     

消弧线圈智能调试系统的研制

目前城区低压配电网系统中性点大量采用经消弧线圈接地的方式,投运前对变电站内消弧线圈自动控制装置的调试工作极其重要.然而,在设备调试过程中操作过程繁琐及调试设备功能缺失,造成调试工作效率低下且具有一定危险性.针对消弧线圈改造工程中涉及的调试项目,研发了一套功能完善且可靠高效的消弧线圈智能调试系统,并结合现场实例验证各功能的调试试验结果.该成果对于消弧线圈的安装和调试工作具有一定的工程意义和社会效益.     

基于PSO-SVM的智能变电站二次系统故障诊断方法

为充分利用智能变电站的站端信息,帮助运维人员更加快速准确地定位智能变电站二次系统的故障,从而保证电力系统的安全稳定运行。本文提出了一种基于多分类支持向量机的智能变电站二次系统故障诊断方法,并采用粒子群优化算法对参数进行自动寻优,根据智能变电站长期运行的历史状态数据和检修人员处理结果构建专家数据库。智能变电站二次系统的原始信号为大量{0,1}形式的状态量,本文采用开关量编码形式定义数据组,并使用主成分分析法对信号进行数据降维,最终构建了基于站端信息的智能变电站二次系统故障诊断模型。诊断模型与专家人工判断对实际故障的诊断对比结果显示,本文所提出的方法具有较好的准确性与适用性。     

基于SOM特征聚类及RBF神经网络的电力负荷预测方法研究

为了提高电力系统负荷预测的精度,维护电力系统运行的安全稳定性,提出一种基于特征向量的自组织映射聚类和改进的径向基函数神经网络相结合的电力负荷预测模型。通过提取能够体现每日电力负荷特性的特征向量,对样本进行聚类,采用具有相似特征的数据作为神经网络的训练样本,提高了样本规律性。采用粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）修正神经网络粒子群速度及位置,以克服梯度下降、局部最优等问题对网络预测精度的影响。基于某地配电网电力负荷数据,验证了所提模型的有效性及良好的适应性。     

新型电力系统下多分布式电源接入配电网承载力评估方法研究

随着光伏和风电等多种分布式电源的接入,使得传统配电网的结构及其运行状态发生了较大改变。因此,通过建立直观的分布式电源接入评价体系,对新型电力系统背景下的配电网接入分布式电源的承载力进行合理评估成为重要的研究内容。以可再生能源及无功补偿装置接入的新型配电网中风电和光伏发电的最大容量为目标函数,建立分布式电源接入配电网的承载能力模型,通过二阶锥松弛将该模型转化为二阶锥规划模型进行求解。然后考虑到配电网运行的优质性、经济性以及灵活性,建立多层次承载能力评估体系,根据模型求解结果计算承载能力评价指标,再通过组合赋权法将评价指标计算结果转化为综合评分。最后通过对IEEE33节点系统配电网模型进行算例分析,结果表明所提评估方法更为全面、有效。