基于大数据分析的关键输电通道区段外破风险智能评估方法研究

文章对2013-2017年间我国东部典型500kV关键输电线路外力破坏大数据进行聚合分析,总结线路外破特点规律并评估现有防外破技术有效性和适用性。对关键输电通道外力破坏的空间分布和时间分布进行总结,归纳外力破坏对于不同电压等级线路的风险特点,讨论关键输电通道外力破坏风险有效控制的理论和方法,最终提出基于气象、雷害定位和视频图像处理技术的智能外破风险预估机制,实现预估线路抗风险能力、输出线路风险评价以及线路动态状态的功能。     

含分布式能源区域电网月最大净负荷概率预测

负荷预测在电网规划和运行中十分重要,大规模分布式能源接入电网参与能量交换,可使电网用户优化其用电模式,但造成区域电网月最大净负荷特性发生根本性改变,增加了月最大净负荷预测的不确定性。为此,结合BP神经网络算法与分位数回归模型,构建了区域电网月最大净负荷的非线性概率预测模型;并利用核密度估计算法计算得到了月最大净负荷概率预测分布曲线;最后,以上海某含分布式能源区域电网为例,验证了该方法的可行性与可靠性。结果表明,该方法可准确刻画月最大净负荷波动特性,为电网规划与负荷管理提供依据。     

干式空心并联电抗器开断过程中复燃过电压研究

在35kV电力系统中采用真空断路器来开断电抗器引起复燃过电压,给电抗器的匝间绝缘造成破坏。基于上海某变电站实际电气主接线,构建投切35kV并联电抗器单相模型以及三相模型,计算出首开相产生的复燃过电压幅值为3.0(标么值)。根据后开相的过电压产生机理,计算出非工频电流过零相产生的过电压幅值为13.0(标么值),而在前两相均产生复燃的情况下,最后相产生的过电压幅值为16.6(标么值)。     

基于改进模糊有色Petri网的综合能源系统能耗动态过程模型及应用

针对综合能源系统在供能过程中的能耗动态特点,通过改进的Petri网方法,根据特定的建模规则,建立了一种基于改进模糊有色Petri网的综合能源系统能耗动态过程模型,并在Stateflow平台上利用实际算例进行了仿真分析。结果表明,所建模型合理、有效,有一定的分析计算特性和图形化表现能力,为进一步对系统需求侧规划和多能设备的合理匹配提供了理论基础和技术支持。     

干式空心并联电抗器开断过程中复燃过电压研究

在35kV电力系统中采用真空断路器来开断电抗器引起复燃过电压,给电抗器的匝间绝缘造成破坏。基于上海某变电站实际电气主接线,构建投切35kV并联电抗器单相模型以及三相模型,计算出首开相产生的复燃过电压幅值为3.0(标么值)。根据后开相的过电压产生机理,计算出非工频电流过零相产生的过电压幅值为13.0(标么值),而在前两相均产生复燃的情况下,最后相产生的过电压幅值为16.6(标么值)。     

干式空心并联电抗器截流投切过电压分析

近年来,35kV电网中真空断路器开断并联电抗器时发生了多起事故,而干式空心电抗器故障多数是匝间绝缘缺陷造成匝间短路引发的,因此干式空心电抗器匝间绝缘问题已经越来越被重视。由真空断路器分闸引起干式空心并联电抗器过电压对电抗器的匝间绝缘老化起到了至关重要的作用。基于上海某变电站实际电气主接线,构建投切35kV并联电抗器单相模型以及三相模型,并且考虑到三相模型中另外两相的工频电源对首开相产生的影响,计算由断路器分闸产生的最大截流过电压达到7.3(标么值)而同时开断三相电抗器时产生的最大截留过电压高达8.6(标么值)。     

基于自适应粒子群算法的玻璃澄清环境评价模型分析

玻璃熔制过程是玻璃生产中的高耗能单元,其过程涉及的变量复杂,在实际生产中常因难以合理调节生产参数而造成生产环境不稳定进而导致产品质量缺陷。为了评估澄清环境,基于前人对玻璃液流规律的研究,对气泡逸出难易程度和澄清时间进行定量化分析,建立澄清环境评估模型,并采用自适应变异粒子群算法对模型求解,将优化后的参数应用于实际生产调试,得到非常满意的结果,从而验证模型的正确性。     

基于自适应改进K-Means聚类算法的黑启动分区方法

针对目前黑启动分区方法中大多利用边介数法对系统进行划分并不能很好地满足系统恢复的时间性和安全性要求,在分析黑启动系统特点和分区要求的基础上,对K-Means算法进行了自适应改进,根据电网的拓扑和电气特性将系统简化为无向有权网络,利用改进后的K-Means算法对系统进行黑启动分区,并以IEEE 39节点和118节点系统为例对所提算法进行验证。结果表明,改进后的K-Means算法的分区结果更为合理,且降低了计算难度、减少了计算量。     

一种基于加窗插值FFT和Prony算法的谐波与间谐波检测方法

针对含有频率相近的谐波和间谐波成分的电网信号,提出了一种基于加窗插值快速傅里叶变换(FFT)与Prony算法的分析方法;对信号加窗并利用FFT进行频谱分析,搜索谱线确定谱峰位置,利用谱线相位差来判断主瓣干扰是否存在;若主瓣干扰不存在,利用插值算法计算谐波或间谐波的参数;若主瓣干扰存在,利用插值算法的计算结果及原信号获得残差信号,使用Prony算法从残差信号中提取受到主瓣干扰的谱峰所对应的谐波和间谐波参数。仿真算例表明,该方法能够有效分析信号中谐波与间谐波的参数。     

基于遗传算法优化BP神经网络的海上DFIG定子绕组故障诊断

针对海上双馈风力发电机(DFIG)定子绕组匝间短路故障率高的问题,由于大数据背景下的故障检测难以采用人工干预的方法识别故障,且传统的人工神经网络存在训练速度慢、误差大、试凑隐含层困难等缺陷,因此,本文提出融合遗传算法的BP神经网络用于检测海上DFIG定子绕组匝间短路故障,实验和仿真结果表明了此方法的有效性,实现了大数据背景下海上DFIG定子绕组匝间短路故障诊断。