基于ARIMA的矿山电网故障暂态行波波头辨识及故障测距

由于矿山电网含有大量的整流设备及非线性负载,运行时含有稳定的高次谐波分量和高频噪声,同时矿山电网多为短距离线路,故障后产生的暂态信号与原有高次谐波混叠严重,给行波故障测距带来了极大的困难。通过分析矿山电网故障行波的时域特征,提出基于整合移动平均自回归模型(ARIMA)对行波波头到达前的高频周期信号进行预测,并结合波头到达时刻的真实波形得到波形残差,同时对残差进行平稳性校验,通过行波波头到达时刻前后残差平稳性的不同确定准确的波头到达时刻,进而实现行波故障测距。利用低压电缆网络仿真实现矿山电网故障,仿真结果表明:与小波变换与经验模态分解相比,所提方法能够准确辨识行波波头,且不易受故障状况和噪声的影响,能有效提升行波可行性及精度,尤其适用于含有整流设备及非线性负载矿山电网故障测距。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

共谋淮海区域绿色发展之计

推进电能替代不是一个新鲜的话题。在当前严峻的大气污染形势下,以电替代燃煤、燃油无疑具有现实性和紧迫性。我国每年散烧煤消费约7亿~8亿吨,主要用于采暖小锅炉、工业小锅炉、农村生产生活等领域,约占煤炭消费总量20%,远高于欧美。     

一种带电报警型接地线的研究与设计

为减少装设接地线时人力投入,避免带电装设接地线的恶性操作事故发生,保证人身和设备的安全运行,本文研究与设计一种带电报警型接地线。根据接地线接头间的尺寸,设计了带滤波功能、抗电磁干扰功能的近电感应器,并对其他模块进行选型。试验以及试用结果证明,本装置能可靠的在带电设备安全距离外发出报警信号,并有效减少装设接地线时的人力投入。     

智能社区综合能源优化管理研究

居民负荷由于用电时间集中,已成为电力峰荷的主要组成部分,同时随着智能电网技术的发展,需求侧响应作为缓解电力供需矛盾的有效途径备受关注。以智能社区为背景,结合冷热电联供(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)系统能效高、经济效益好等优势,与居民需求侧响应的潜力,提出两阶段优化模式。第一阶段,社区物业根据负荷预测及光伏出力预测,优化CCHP系统各部分出力,最大化物业净收益。第二阶段,家庭能量管理系统(Home Energy Management System,HEMS)根据CCHP系统启停及出力情况与分时电价,优化家庭负荷工作时间,最小化用户费用。最后通过对比不同案例仿真结果,证明了该两阶段优化模式能够实现供能侧与用能侧的双赢。     

培训流程及培训资源管控系统的设计与实现

企业要保持竞争力和活力,很重要一点就是提高员工素质,国家电网公司推出了人才强企战略和人才发展规划,而员工素质和能力的提高很大程度取决于企业对员工培训的培训效果。如何提高员工培训的效率,充分发挥企业培训资源是企业培训工作者必须思考的。公司的培训工作要根据自身特点和实际情况,结合公司现有的培训资源,利用内部兼职培训师的人才队伍,挖掘公司自身培训能力。     

浅谈防止输电线路外力破坏事故的对策

通过对近几年输电线路跳闸情况的统计分析,总结输电线路遭外力破坏事故的一般规律和促成条件,研究防止外力破坏事故发生的对策,提出了＂三心二意＂工作法、危险源星级管理工作法,从多个方面共同对输电线路危险源进行管控,较好地控制了危险源的出现与发展,防止输电线路外力破坏事故的发生,保证了高压输电线路的安全稳定运行。     

保证重要负荷不间断供电的配电网储能规划方法

以台风灾害为例提出了保证重要负荷不间断供电的配电网储能规划方法。首先,基于配电网韧性量化,给出了配电网应急响应期间内的年综合失负荷成本模型;其次,为描述灾害的时空特性以及灾害攻击造成的线路故障不确定性,构建了多阶段多区域配电线路故障状态不确定集;最后,考虑规划决策集、多阶段多区域配电线路故障状态不确定集和系统运行集,建立了以线路加固年投资成本、储能配置年投资成本和年综合失负荷成本最小为优化目标的两阶段鲁棒优化模型,并采用column-and-constraint generation (C&CG)算法求解。以IEEE33节点配电网算例和广东某地区实际电网算例仿真分析,结果表明所提规划方法具有较好的韧性提升效果和经济效益,能够有效保证灾害期间重要负荷不间断供电。     

基于遗传算法优化神经网络的电动汽车负荷短期预测

开展电动汽车(EV)充电负荷预测在一定程度上可以有效缓解EV充电对配电网产生的影响。提出一种用遗传算法(GA)同时优化神经网络权阈值(连接权)和结构即隐含层单元数的EV充电负荷的预测方法,并与BP神经网络预测方法进行对比。实验结果表明所提出的预测方法有较高的预测精度。