基于PMU实测小干扰数据的负荷闭环辨识方法

负荷建模是电力系统建模的重要部分,但是负荷模型的复杂性、非线性以及随机性增加了负荷建模的难度。提出了一种基于PMU实测小干扰数据进行负荷模型闭环辨识的方法。首先,建立了传递函数表达式下的负荷模型,并构建了应用于负荷模型辨识的闭环系统。而后提出基于预报误差法辨识负荷BJ模型的方法,通过数据预处理、模型阶次选择以及模型转换详细介绍该方法。最后,通过浙江电网220 kV华金变电站、太真变电站和清漾变电站的PMU实测数据的算例,验证了该方法在只有随机小干扰的情况下仍可以较为精确地辨识出负荷模型。     

基于TBM隧道中TRT超前地质预报技术的应用研究

TBM掘进机因其特有的优势在隧道施工中得到越来越普遍的应用,但如何有效开展超前地质预报成为隧道领域与工程地球物理学界的重点和难点。本文通过对TRT超前地质预报系统在震源激发、检波器安装等方式上进行改进创新,并在数据处理过程中引入相对坐标系统代替大地坐标系统,经过开挖验证,在TBM隧道中取得良好预报效果。     

一种改进的合成流量法及其在水文预报中的应用

合成流量法对下游站流量作出预报的关键是确定各上游站流量到达下游站的时间。在实际中常采用平均传播时间,然而不同水情下真实传播时间与平均传播时间存在一定的差距,影响预报精度。对此,提出时间窗口概念,以平均传播时间为中心,向前、后各开一个时间窗口,用上游各站时间窗口内流量的线性组合表示其到达下游站的流量,以提高模型对不同水情的适应能力和预报精度。以三峡水库2009~2015年流量数据率定参数,以2016~2018年流量数据作为预报对象,试验结果表明时间窗口法能够显著改善预报精度。