基于发电厂变电站综合自动化实训中心的变电运行学习领域设计

根据供用电专业的岗位分析设计基于我院的发电厂、变电站综合自动化实训中心的变电运行学习领域课程,该设计不仅包括了变电运行巡视检查、电气倒闸操作和常见的故障处理,还包括其他高职院校《变电运行》学习领域中忽略了的变电所工作票的填写及工作的许可和验收情境,以及综合的情境变电所运行规程的编写。该学习领域课程用在真实变电站和仿真变电站的教学中可以大大加强供用电专业学生进行变电运行工作的能力。     

动态规划算法在光伏储能协调运行系统中的应用

天气的多变性导致光伏出力具有一定的波动性和间歇性,为光伏系统配置合理的储能装置是一种常用的平抑波动、平衡负荷的方法.为此,提出一种光伏储能协调运行系统模型的动态规划算法,并以平衡负荷为目标,建立光伏储能协调运行系统的动态数学模型.该模型充分考虑蓄电池的充放电速度、充放电效率、单位控制时间长短以及剩余电量等蓄电池自身运行约束.以一组光伏发电和负荷需求数据为算例进行分析,证明该动态模型有效以及将动态规划算法应用于光伏储能协调运行系统的可行性及优越性.     

对DL/T 634.5101-2002远动规约全数据传输机制的改进

近几年,DL/T 634.5101-2002远动规约已经在我国电力系统中得到了广泛的应用,但由于该规约提供给用户的可选择配置太多,对于电力系统应用人员来说,要完全把握参数的选配以及应用功能的选择并不太容易。本文对该规约实现全数据召唤的多种方式进行了分析比较,推荐基于定时分组召唤的全数据召唤逻辑应用于低速通道。     

探讨基于P2P的数据共享方式在电力系统通信网的实现

描述了新的数据共享模式P2P技术的发展现状,并以该技术在电网继电保护信息系统的应用为例,利用新一代编程语言C#开发了一个基于P2P及开发平台VS.NET的电力系统数据共享的程序,经过测试可以实现其设计的功能,并对P2P在电力系统中的应用前景进行了介绍。     

串联补偿装置对输电线路继电保护的影响及其对策

针对装设串联补偿装置对输电线路的多种继电保护所产生的不同影响,根据各种保护装置动作行为,提出各种保护能够正确动作的条件,并进一步提出了对装设了串联补偿装置的输电线路的保护设备的选择建议。     

基于正序与离散辛普生积分均值公式的三相瞬时谐波检测算法

在三相三线制中，三相谐波瞬时无功功率理论iP-iq运算变换的正序有功电流i＋p和无功电流i＋g只含3k（k为整数）次谐波．根据这一特征，设计应用离散辛普生积分公式计算均值的算法提取正序基波电流直流分量，通过反变换得到正序基波电流分量，再从该电流分量重构得到电流谐波分量．该算法可以减少谐波检测过程的计算量，易于实现数字运算．理论分析和MATLAB仿真表明，应用该算法的信号检测有较快的动态响应特性，能实现对三相电路谐波电流的检测．     

基于最近邻用户动态重排序的协同过滤方法

在传统协同推荐方法中,相似性的度量是整个方法的核心.在数据稀疏情况下,现有相似度计算方法仅使用历史评分数据,难以准确反映用户之间的相似程度;相关改进方法在考虑用户共同评分数量对相似度的影响时,引入的重叠度参数需要手动调整,限制了方法实用性.针对上述问题,本文提出一种基于最近邻用户重排序(DRNN)的相似度方法,充分利用项目类别信息,根据不同的目标项目动态调整邻居集内用户权重,能更准确地刻画用户之间的相似性;并提出修正的重叠度因子弥补现有方法中手动调整参数的不足,增强了方法实用性.实验结果表明,该方法可以明显提升预测结果的准确性.     

基于正序与离散辛普生积分均值公式的三相瞬时谐波检测算法

在三相三线制中,三相谐波瞬时无功功率理论ip-iq运算变换的正序有功电流i+p和无功电流i+q只含3k(k为整数)次谐波.根据这一特征,设计应用离散辛普生积分公式计算均值的算法提取正序基波电流直流分量,通过反变换得到正序基波电流分量,再从该电流分量重构得到电流谐波分量.该算法可以减少谐波检测过程的计算量,易于实现数字运算.理论分析和MATLAB仿真表明,应用该算法的信号检测有较快的动态响应特性,能实现对三相电路谐波电流的检测.     

发电计划曲线实时传输在101规约中的实现

在实际工作需要的基础上,按照DL/T634.5101标准框架定义了ASDU137帧格式以及应用过程,用于电厂发电计划下发,及调度中心发电计划管理,现有采用101规约传输远动信息的系统,可以增加一个ASDU137帧格式的解析,而ASDU137帧的传输过程完全满足标准101规约中定义的应用过程,便于系统扩充,ASDU137的使用解决了电厂发电计划实时传输问题,提高了系统的工作效率和可靠性.经过1年多的试运行,系统完全满足设计要求.     

融合争议度特征的协同过滤推荐算法

基于项目的协同过滤推荐算法在电子商务中有着广泛的引用,该算法的核心是计算项目之间的相似度.传统的计算项目相似度算法仅仅通过项目间共同用户评分值差异来计算,在数据稀疏情况下,项目间共同用户评分值很少,导致此类算法性能严重下降.针对此问题,从项目间的整体评分角度出发,提出争议相似度的概念,争议相似度从项目间评分方差差异的角度衡量项目间相似性.将争议度特征融合到基于项目之间共同用户评分的传统相似度算法中,进而提出了融合项目争议度特征的协同过滤推荐算法,最终缓解了传统算法在稀疏数据情况下相似度计算不准确的问题.实验结果表明该算法在数据稀疏环境下可以明显提升推荐质量.