非全相运行对线路零序电流保护的影响分析

非全相运行是电力系统中一种常见的不对称运行状态,可能会对线路零序电流保护造成影响,使其失去选择性,发生越级动作。为此,研究了线路零序电流保护的整定计算原则,推导了发生短路故障和出现非全相运行状态时零序分支系数的计算公式,对两种情况下的零序分支系数计算公式进行了对比分析,并在此基础上分析了非全相运行状态下零序电流保护越级动作的原因,与短路故障相比,非全相运行时的零序分支系数越大,越容易发生越级动作。结合IEEE39节点系统算例,验证了非全相运行时零序分支系数的增大可能引起线路零序电流保护发生越级动作。最后,针对非全相运行时零序电流保护可能越级动作这一问题,从定值离线校验和在线管理两个方面给出了应对策略。     

浅析城市污水厂污泥脱水技术

随着城市规模的不断扩大,城市污水处理厂也相继增加,但作为污水处理后的污泥,面临着含水率高、脱水难的难题,因此,污泥的脱水问题成为了污水厂重点研究的问题。本文就污泥脱水技术进行了详细探讨,解决了污泥脱水难、脱水成本高的难题,达到了预期的目的。     

面向大坝变形监测的时空一体化预测算法

大坝变形的时空演变预测分析有助于大坝管理人员及时掌握大坝空间的整体变形状态。目前,大坝变形预测研究分为两个方面:1)通过仅对分布变形仪器部位进行时间序列预测,得出下一时刻的变形值(如BP神经网络);2)利用周围变形数据进行空间插值,得到当前时刻未分布仪器点的变形值。单独使用上述任何一种方法都无法利用历史变形数据预测下一时刻未分布仪器部位的变形状况。针对该问题,结合空间预测模型时空克里金方法(STKri-ging,STK)与神经网络模型即BP神经网络及门限循环神经网络(Gated Recurrent Unit,GRU)各自的优势,构造了一种新型时空序列预测算法(BP-STK-GRU),实现了对未分布监测仪器部位的变形值预测。主要步骤包括:1)GRU优化单个测点的历史时间序列变形值;2)BP拟合测点下一时刻数据的整体趋势;3)利用STK拟合BP预测结果的稳定部分;4)结合空间插值及BP空间整体预测值,得出未分布仪器点的变形值。实验结果表明,所提方法是有效的,并且在对未知点的变形预测稳定性及精确度方面都有很好的表现。