大段长高压电缆护层保护器暂态特性分析与参数优化设计

大段长高压电缆在运行时会产生过高的护层感应电压,这对电缆护层保护器的过电压防护特性提出了更高要求,因此需要针对大段长电缆护层保护器暂态特性进行分析研究。基于PSCAD仿真软件,建立了典型220 kV高压电缆线路仿真模型,得出了在短路过电压和雷击过电压情况下,高压电缆长度对护层感应电压暂态特性的影响。通过绝缘配合与能量保护相结合的方式,得到了保护器参数取值范围及电缆线路短路电流与长度的适配曲线,提出了护层保护器参数优化设计的具体方法,并进行了试验测试。测试结果表明:当电缆线路出现短路故障时,随着电缆长度的增加,护层感应电压先线性增长,随后在保护器残压阈值的限制作用下逐渐趋于"饱和"状态,现有保护器能量吸收能力难以满足大段长电缆需求;改进后的护层保护器能量吸收能力显著提升,20 k A短路电流时允许的电缆长度大幅提高,满足大段长高压电缆线路安全运行的要求。     

智能电网中两阶段网络切片资源分配技术

为满足网络切片在智能电网中的多样化需求,提出了一个在智能电网中基于云-边协同的切片资源分配模型。为优化网络切片分配,提出一种两阶段的切片分配模型：在第一阶段中,以用户体验最优为目标,建立了本地边缘网络的资源分配问题的优化模型,并采用拉格朗日乘子法对此最优问题进行了求解;在第二阶段中,首先将网络切片资源分配系统建模成Markov决策过程,然后提出使用深度增强学习方法对核心云的切片自适应地进行资源分配。实验结果表明所提的两阶段切片资源优化分配模型可有效减少网络延迟,提高用户满意度。     

基于空间矢量复合判断指标的变电站动力电缆漏电检测算法

为提高变电站长段动力电缆漏电监测水平,提出了一种基于空间矢量复合判据的变电站长段动力电缆漏电检测算法。首先对现有方法中无法检测三相漏电故障的问题进行了分析。然后,引入空间矢量的概念,将剩余电流数据转换为空间矢量圆,提出了剩余电流差流、A相漏电流以及空间矢量圆半径变化率3个漏电状态判断指标。并建立了针对电缆不平衡漏电及三相漏电故障的类型判断机制,实现了对长段动力电缆漏电状态及类型的准确检测。最后,通过仿真及江苏电网某500 kV变电站实际数据对所提方法的有效性与优越性进行验证。结果表明,该方法能够准确实现对不平衡漏电故障、故障演变过程以及三相漏电故障的判断,丰富了电缆漏电故障的诊断信息,有效提高了对变电站漏电问题的分析处理效率。     

直驱风电场和串补之间的次同步振荡风险

随着电网规模的持续扩大,串补长距离输电系统引发的次同步振荡现象频现。因此,如何探析串补输电系统失稳的深层原因是当前系统稳定性分析发展方向之一。本文基于开环模式谐振理论,提出了一种串补输电线路引发次同步振荡的开环模式谐振分析方法,文章首先建立了直驱风电场外接串补输电线路的小信号模型,并通过开环模式谐振分析方法研究了串补线路和直驱风电场之间的动态交互作用。结果表明串补主导的开环次同步振荡模式与风电场主导的开环次同步振荡模式在复平面靠近时,系统的闭环稳定性将会下降,并运用残差指标成功预测了开环模式谐振条件下闭环模式的位置,而改变风机参数或调整串补度可以规避动态交互的发生。本文通过算例系统验证了上述理论分析的正确性,证明直驱风电场通过串补输电线路进行输电时存在一定的失稳风险,能在一定程度上为串补输电系统的参数整定提供借鉴。     

基于周期性截断灰色系统的电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据;电力负荷时间序列有着明显的周期性特征;传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性;针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测;该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度;仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较;仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的;周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。     

利用电气量和时序信息的改进Petri网故障诊断模型

现有的电力系统故障诊断模型在利用多渠道、多方位的测控信息方面,大多采用决策级别的信息融合,在信息冲突或不完整时有可能导致误判;对时序信息的利用一般局限于对信息的初步筛选,未能充分利用时标偏差与信息准确程度之间的关联性。在此背景下,以现有模糊Petri网故障诊断模型为基础,对多源信息进行融合分析,充分利用设备遥信动作事件的顺序记录(SOE)、由广域测量系统得到的电气量信息以及这些信息所包含的时序特性,建立了一种考虑时序信息的多源Petri网故障诊断模型。所发展的故障诊断模型通过利用时序信息对保护设备动作事件进行置信度评价,利用多源信息的冗余度对所缺警报信息进行补充并校验所收到的警报信息的正确性,可以有效提高故障诊断的准确度和可靠性。最后,采用南方电网和江苏电力系统发生过的实际故障案例对所建立的故障诊断模型进行了验证。     

基于净负荷分步建模的旋转备用优化确定风险分析方法

由于采用净负荷预测误差模型描述风电和负荷共同预测误差,优化系统旋转备用配置的多场景概率风险分析方法尚难以全面考虑风电的不确定性,如从网络安全和经济性方面必须考虑的弃风因素以及风电功率预测误差存在的非正态分布情况。为此,基于分步建模的策略改进多场景概率风险分析方法中净负荷预测误差模型,使其在计算系统失负荷风险时能够计及弃风和考虑不同类型概率分布的风电功率预测误差,并将弃风惩罚成本引入机组组合优化模型的目标函数中,以实现风电功率的合理消纳和系统旋转备用的优化确定。采用混合整数线性规划方法,对含风电场的IEEE-RTS 26机测试系统进行仿真分析,验证了改进模型的有效性。     

智能变电站SCD应用模型实例化研究

变电站配置描述(SCD)文件是智能变电站二次系统的核心部分。针对目前智能变电站工程SCD文件应用过程中无法有效支持IEC 61850面向对象高级应用的问题,提出了一种基于全模型SCD的智能变电站二次系统可视化管理及智能诊断技术方案。该方案通过建立SCD应用模型,完整构建了一、二次设备及网络通信的拓扑关系。通过500 k V智能变电站二次演示系统的推演,验证了全模型SCD对于实现面向对象管理模式的有效性,可为变电站无人值守、调控一体化、运维一体化提供技术支撑。     

电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题，提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先，分析基站的能耗组成，建立系统能效最大化的资源分配模型；然后，采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇，从而将整个网络划分成多个独立区域，并在各个簇内单独处理高风险基站；其次，在每个簇内，基于基站的风险值对高风险基站进行休眠，并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站；最后，在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明，基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度，并且在关闭了高风险基站之后，整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

涵盖分布式新能源业务的营销服务体系研究

通过调研深入分析和研究了分布式新能源各主体的业务需求,利用移动互联网技术和大数据等先进信息通信技术,以客户为中心,从社会化服务框架、定制化服务内容和跨界信息化服务平台3个角度构建了涵盖分布式新能源各业务主体在内的新型营销信息化服务体系。其中,基于新能源运营数据信息和调研结果,研究并建立了面向各相关业务主体的社会化服务框架;根据研究得到的社会化服务框架和调研分析结果,设计了针对各业务主体的定制化服务内容;最后,基于大数据技术及各业务主体互动沟通的需要,构建了包含互动服务渠道和互动服务内容在内的跨界信息化服务平台,为相关社会主体提供快捷、流畅、愉悦兼具个性化的服务,满足了多变的市场需求。