基于实际跟踪数据统计分析的机组调节性能评价指标

针对现有机组调节性能评价中存在受参数设置影响、机组实际调节性能准确性不足以及新型调节资源的适应性等问题,通过分析固定时段内机组实际出力和目标出力的相互关系,提出了表征机组调节性能的相关性指标、延迟性指标、里程度指标和精确度指标共4个评价指标。通过这4个指标,能够全面反映机组真实的调节性能和调节效果。基于机组实际运行数据,对现有的调节速率、调节精度指标和提出的调节性能指标进行了分析和对比,对比结果验证了所提出指标的有效性。     

基于CIM/G的图形多版本管理与展示

针对智能电网调度控制系统在基于时间维度的图形管理与展示方面的不足,提出一种基于CIM/G的图形多版本管理与展示技术,使用CIM/G文件作为持久化存储介质,根据模型版本划分相应的图形版本标识,实现变化图形版本存储和图形多版本安全隔离,进而实现图形多版本的构建管理技术方案,同时给用户提供图形任意版本快速浏览、图形多版本差异集中展示的方法。该项技术已在华北电力调控分中心试点应用,可满足多项业务应用对多时态版本图形的需求,提升了调控系统对图形版本构建、存储、展示等方面的管控能力。     

基于柔性开关的配电网主动潮流调控研究

为促进分布式发电的规模化接入,配电网正朝着主动控制和主动管理的方向发展。提出了一种基于电力电子技术的新型联络开关——柔性开关,它能够应用于配电网潮流的主动调控。首先,给出了dq坐标系下柔性开关的简化数学模型,分析了所采用的双闭环控制策略;然后,应用PSCAD对柔性开关的动态响应特性进行了仿真分析;在此基础上,以柔性开关作为潮流控制单元,结合混合粒子群算法,研究了其在配电网潮流优化中的应用。以IEEE 33节点测试系统为算例并考虑不同负荷程度,对基于柔性开关的配电网潮流主动调控进行了仿真分析。结果表明柔性开关的接入应用能够有效降低网络线路损耗、改善电压分布水平。     

商务智能在电网调度控制系统数据分析中的应用

为了准确定位电网调度控制运行的异常信息,需要从电网调度控制系统的大量历史信息中获取关键信息,文中从商务智能(BI)的角度提出了海量数据统计分析的解决方案。首先阐述了BI的概念及在电网调度控制系统中推广应用困难的原因,接着介绍了BI整合到电网调度控制系统中所必备的核心软件模块,最后结合智能电网调度控制系统(简称"D5000系统")的调控业务,以实例展示如何将BI融合到D5000系统中。     

企业财务信息化环境下的内部控制管理浅谈

由于社会信息化程度的不断普及,企业间的竞争也呈愈演愈烈的态势。在面对复杂多变的市场环境,以往传统的内部控制方法,已经明显存在瓶颈。集团在内部的财务管理上,也偏向信息技术渠道,集团开始对原有的组织结构及管理模式做出了改革。其侧重点在于财务管理运营上,财务的信息化有助于于提高企业运作效率;有助于建立及维护企业核心竞争力,这是企业经营管理的直接目标。但我们要清醒地认识到,财务信息化为集团财务信息系统管理带来了内部控制新变革,同时也给集团财务内部控制带来了新挑战。     

能量约束下电力电子并网装备的最优频率控制

大规模新能源并网导致现代电力系统的旋转惯量相对减少,频率动态特性变差。为支撑系统频率,通常要求新能源发电装备具备一定的惯量模拟或一次调频等附加控制功能,但目前在新能源的最优频率支撑方面研究较少。文中以最优控制为切入点,初步探讨了当参与调频的新能源存在能量约束时,作为并网接口的电力电子装备的最优功率支撑轨迹以及近似的最优控制结构。首先,从理论上推导并给出了多机系统的频率共模分量。该共模分量主导了电网的频率跌落特性。然后,基于高斯伪谱法研究了能量约束下电力电子装备在系统频率跌落时的最优支撑轨迹。最后,探索了电力电子并网装备支撑电网频率的最优反馈控制结构,指出虚拟惯量控制加下垂控制近似于最优的控制结构,且在可调用的能量较小时单独使用虚拟惯量控制优于下垂控制。仿真验证了理论分析和所讨论的频率最优控制结构的合理性。     

状态估计研究模式设计及应用

由于实际电力系统运行工况复杂,状态估计无法避免出现不收敛的情况,反演时难以再现断面结果,在对量测方式和参数进行调整时会造成合格率指标波动,同时也会影响实时网络分析应用系统的稳定运行。分析现有状态估计运行中存在的问题及应用需求,设计实现了状态估计研究模式分析平台。首先,通过断面管理和读取功能保存状态估计计算所需的全部信息;然后,通过研究模式反演,实现断面读取、分析调试计算;最后,通过分析对比功能,为参数和量测调整提供指标参考。上述工作使得状态估计计算结果完整再现,并且分析过程独立于实时状态估计因而不影响实时合格率,自动化专业人员可以依据分析对比功能提供的指标对量测和参数问题有目标地进行分析。通过华北分中心的实际使用,证明平台功能可满足专业人员对状态估计的分析调试需求。     

联合循环机组维护成本建模及求解

为更加准确合理计算联合循环机组发电成本,在传统联合循环机组组合模型基础上,引入联合循环机组维护成本模型,该模型的难点是启机维护成本和运行维护成本在同一计算周期内的互斥关系。针对这一难点,首先将启机维护成本叠加到模式转移成本中考虑,然后通过分析联合循环机组中燃气轮机在计算周期内是否有启机,确定目标发电成本是否考虑运行维护成本,同时使用线性化技巧等价变换非线性表达为线性表达,建立MIP模型。利用系统实际运行数据对文中模型进行测试,测试表明该模型有效解决联合循环机组维护成本问题,优化结果合理。 关键词： 联合循环机组;混合整数线性规划;启机维护成本;运行维护成本;模式转移     

基于频繁模式挖掘的风电爬坡事件统计特性建模及预测

风电爬坡事件的统计特性建模和精准预测有利于电网的安全稳定运行。文中首先通过参数分辨率自适应算法对大型历史风电数据库进行爬坡事件检测,得到风电爬坡事件的历史学习集。对该学习集进行数据挖掘,建立了单个爬坡事件的起点、终点、持续时间以及爬坡间隔的多属性联合统计特性模型,并得到爬坡事件的基本模式。通过关联规则算法建立了多个相邻爬坡事件之间的自相关性统计特性模型。在此基础上,提出了爬坡事件序列预测算法的基本概念和模型。算例结果表明,所提算法能够更为直观地描述爬坡事件的统计特性,且基于事件序列的预测算法能够较好地进行日前的爬坡预测。     

基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法

故障诊断软件作为调度中心综合智能告警模块的核心软件,其综合诊断性能的提高一直是电力工程界及学术界的热点问题之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障诊断新方法。该方法首先建立基于神经网络的信息融合故障诊断新模型,即利用神经网络对于信息所蕴含的特征提取能力,实现3种人工智能故障诊断方法权重的自动确定,以期获得更高的诊断精度;然后用测试样本对其进行测试,若精度满足要求则说明历史样本数量充足,则把训练好的神经网络直接用于对于新来的信息进行相应设备故障与否的诊断;否则,说明现有样本数量不足,使得基于神经网络实现信息融合的方法在该场景下不再适用,此时文中采用对于历史样本数量要求较少的基于自适应确定权重的信息融合策略,即基于故障诊断评价指标体系及客观权重法中的拉开档次法,自适应地确定3种人工智能故障诊断方法的权重,从而使得融合之后的故障诊断具有更高的诊断精度。不同样本下的算例均证明文中所提出的故障诊断新方法的综合故障诊断能力高于其他诊断方法。