供电企业大面积停电事件应急处置机制实践

东南沿海省份强台风、特大暴雨等自然灾害易发多发,大面积停电事件时有发生。围绕电网企业在地方党委政府的统一领导下,以"保供电、保民生"为目标,形成"统一指挥、功能齐全、反应灵敏、高效运转"的大面积停电事件应急处置机制,有效应对台风以及洪涝灾害造成的大面停电事件,实现安全快速复电,为灾后社会秩序重建提供强有力的电力支撑保障。     

一种新型无线智能雷电计数仪的研发与技术应用

高压输电系统接闪雷击次数是高压输电系统雷电防护能力评价的重要指标之一,也是雷击防御整改的重要依据.针对高压输电线路运行的复杂环境和特殊气候,按照输电线路雷电防护要求,基于电力物联网架构和无线传感技术原理研制出一种低能耗、高可靠和智能化的雷击计数仪,可有效提升高压输电网的雷电防御能力,确保高压输电线路的运行安全.     

基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标优化配置

针对可再生分布式电源(DG)及电动汽车(EV)大规模接入给配电网带来的用电量增长以及电压波动问题,提出一种基于时空特性以及需求响应的DG和EV充电站多目标协调优化配置方法.通过提取城市路网的拓扑结构,监测路网流量,基于交通规划软件TransCAD进行起讫点(OD)矩阵反推,构建出行概率矩阵以描述用户的出行特性;基于蒙特卡洛方法模拟EV的时空分布特性,考虑EV、DG与常规负荷的时序特性,并基于改进K-means算法构建风-光-负荷的典型运行场景;兼顾电网侧与用户侧,以综合效益、系统负荷波动以及充电耗时成本为目标,构建DG和EV充电站的多目标联合配置模型,并采用改进粒子群优化算法进行求解.结合IEEE 33节点配电网与某城区主干道路网模型进行仿真分析,结果验证了所建模型的有效性与可行性.     

棒-板电极正直流电晕起始判据对比

将电晕效应控制在合理的水平是高压直流输变电设备金具设计的关键问题,而电晕起始判据的研究对于电晕控制而言至关重要.为此,针对正极性直流电压作用下的半球头棒-板电极结构,对比分析了Ortéga公式、Lowke公式、流注起始场强公式、流注起始临界电荷判据和气体自持放电的光电离模型等5种电晕起始判据.结果表明:气体自持放电的光电离模型计算精度最高,平均绝对百分比误差小于7%,并且物理意义明确,相对最适合作为高压直流输变电设备金具的电晕起始判据.     

电力线路状态检修技术及缺陷预测探究

随着电网的持续改造和建设,传统的电力线路检修已经难以满足现代社会的需求,基于此,电力线路状态检修应运而生。内容首先分析了电力线路进行状态检修的必要性,其次探究了电力线路状态检修技术;最后研究电力线路的缺陷预测技术,希望能提高电力线路供电的可靠性和供电质量。     

计及冰灾天气时空分布特征的电力系统主动调度

近年来冰灾天气频发易导致大规模停电事故,有必要提高电力系统的抵御和恢复能力,为此提出一种计及冰灾天气时空分布特征的电力系统主动调度模型.首先量化冰灾对元件的时空影响;然后将系统的拓扑状态转移抽象为马尔科夫链,并将系统区域网络栅格化;进而基于半马尔科夫决策过程建立了主动调度模型,综合考虑元件的恢复过程和薄弱节点脆弱度,预先在冰灾轨迹上对系统潮流重新调度.在IEEE RTS-79系统上进行算例分析.结果表明,模型具有良好的前瞻性和减少负荷削减的效果,并可有效提高系统弹性.     

基于新型柔性故障限流器的多端直流配电网故障隔离策略

针对多端直流系统故障电流峰值高、上升速度快以及无法保证非故障区域供电可靠性的问题,提出一种适用于中高压配电网的级联式新型柔性故障限流器与机械式直流断路器协同作用的故障隔离策略。首先通过微分欠压保护触发柔性故障限流器,实现极间电压箝位效果,抑制故障电流,提高直流系统故障隔离后的动态恢复特性。其次依据直流断路器的分断速度,实现故障限流器动作时间的灵活设置。利用断路器方向纵联保护信号保证故障区域换流站侧故障限流器的持续作用,直至直流断路器动作隔离故障。该策略还可避免换流站闭锁,降低断路器分断速度与开断容量要求,延长断路器使用寿命,提高系统供电可靠性。最后,在MATLAB/Simulink中搭建四端中压配电网模型,并通过仿真验证故障限流器的效果以及所提策略的可行性。     

考虑电源车协同调度的配电网应急抢修研究

配电网抢修恢复是灾后电力供应保障能力的关键,为提升配电网抢修恢复效率,本文针对配电网多重故障情况下电源车和抢修队伍的协调优化调度进行研究。考虑抢修队伍的抢修时间和转移时间,基于负荷价值构建应急抢修路径优化模型,提出应急电源车转移策略矩阵,在满足电源车转移时间和孤立网络功率平衡的条件下,以停电损失最小为优化目标,通过离散二进制粒子群优化算法对两个模型进行协同求解,得到最佳抢修恢复策略。最后,在IEEE33节点系统上验证了所提方法的合理性和有效性。     

基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的 输电线路导线断散股缺陷检测方法.首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法 完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法, 实现对输电线路导线断散股缺陷的检测.实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于 ９５％,优于对比方法,具有一定应用价值.