三维实景技术在变电站的应用

首先阐述了三维实景技术在变电站应用的必要性;其次介绍了三维实景技术在变电站应用中的各种功能和技术创新点;最后详细描述了系统架构和内容组成。三维实景技术的应用丰富了对变电运行人员技术培训的手段,便于提升变电运行人员对实际设备的熟悉程度,对提高变电运行人员的技术素质、促进操作效率、保障操作安全性具有现实的意义。     

PI数据库在电网无功平衡分析中的应用

针对电网无功在采集和分析中存在的问题,提出了运用PI数据库进行分析的优化方案,不但可以满足电网无功监视的及时性,而且还能自动分析采集到的电网数据,从而为相关人员提供可靠的统计数据和有力的分析手段,使电网的运行更加经济和稳定。     

隐性函数S-压缩贝叶斯故障识别方法

支持矢量机(Support vector machines,SVM)已经在小样本故障识别中得到了广泛应用。与之对比,由于先验知识获取和非线性识别较难实现,基于贝叶斯概率的故障识别方法应用较少。针对上述问题,提出隐性函数S-压缩贝叶斯故障识别方法(LS-BFR)。LS-BFR以高斯随机过程和贝叶斯概率为基础,以高斯回归作为隐性函数,通过S-压缩对回归输出进行变换使其具有概率意义,利用贝叶斯概率实现故障识别。为提高LS-BFR非线性故障识别效果,引入核函数方法在高维空间进行隐性高斯过程回归,并给出基于贝叶斯参数估计的核函数参数选择方法。在转子试验台上模拟了不对中和不平衡故障,并利用LS-BFR进行故障识别。试验结果表明,基于隐性函数和S-压缩的LS-BFR方法能有效地进行小样本故障识别,且识别效果优于SVM。     

基于循环风的空气预热器防堵技术研究

随着环保要求的日益严格,电厂锅炉通常进行脱硝系统改造来控制NOx排放,导致回转式空气预热器普遍存在堵灰现象,严重影响机组运行经济性和安全性。为了解决该实际问题,本文首先分析了空气预热器的堵灰机理。然后从堵灰机理出发,提出了基于循环风的空气预热器防堵灰技术。结合某电厂的实际情况,进行了基于循环风的防堵灰改造,改造内容主要包括设备改造和控制系统改造。然后通过对技术改造前后的效益分析表明:该技术不仅能提高机组运行安全性,而且在运行经济性上提高了空气预热器和锅炉的效率,为电厂运行带来较大的经济收益。因此本文提出的基于循环风防堵灰技术在实际应用中能有效解决空气预热器堵灰问题,保证机组安全经济性运行。     

考虑复杂环境特性的电网线路脆弱性综合评估与结构优化分析

现代电网中存在的薄弱环节会造成偶然事故的扩大发展,对电网及其元件的脆弱性评估对于防范大规模停电事故有重要意义。围绕电网线路脆弱性评估的问题,建立了综合考虑结构脆弱性、状态脆弱性和环境脆弱性的线路脆弱性综合评估体系。环境脆弱性部分选择具有代表性的雷击、覆冰、强风、污秽、山火和外力破坏作为脆弱性指标。随后基于IEEE39节点系统计算得到线路脆弱性评估的结果,并与其他文献方法的计算结果进行对比,验证了所构建评估方法的合理性。最后基于线路脆弱性的评估结果,进一步分析了网络结构均匀性的问题。结果表明,采用单一指标对线路进行脆弱性分析时会遗漏某些脆弱单元。综合考虑结构特性、状态特性和环境特性构建的综合指标能更好地对线路进行脆弱性评估。网络的拓展与演化存在"择优连接"的特性,高介数的线路、节点也必然形成,可以通过采用"反择优连接",比如降低节点度的最大值来促进网络结构更加均匀。     

基于IEC 61850标准电量采集主站应用研究

针对常规变电站电量采集普遍采用的IEC60870—5—102通信规约,存在信息化集成度低、共享性差、管理运营效率不高以及存在可靠性等方面的问题等不利因素,考虑将IEC61850标准应用于数字化变电站中,以提升数字化变电站的相关性能。     

实时/历史数据库技术在负荷查询及监视中的应用

PI实时/历史数据库能够快速、全面处理SCADA系统产生的众多实时/历史数据。介绍了基于PI实时/历史数据库开发的绍兴电力负荷综合查询监视系统,及在绍兴电网负荷查询、统计及监视报警等方面的应用。     

电动汽车充电谐波水平评估及治理方案研究

电动汽车的快速发展势在必行,其接入电网会产生大量谐波,且多位于配网末端,给配网电能质量提出严峻挑战,因此有必要对电动汽车充电设施进行建模仿真,评估其谐波影响水平。本文利用Matlab/Simulink设计了充电机接入电网模型与无源滤波器模型,建立了三相桥式不控整流充电机及无源滤波器的仿真模型,使用快速傅里叶变换进行了滤波前后谐波电流仿真分析。采用无源滤波器后电网侧各次谐波电流显著减少,电流总谐波畸变率和各次谐波电流含有率都有降低。     

层次分簇的无线传感网络多级优化测量

层次化的无线传感网络由骨干传感节点和普通传感节点组成.由于节点能量受限,无线传感网络跟踪测量目标时需同时考虑目标跟踪精度和跟踪方法的能效性.提出一种层次分簇的多级优化无线测量方法.将骨干节点作为簇首,采用粒子滤波算法预测运动目标位置,运用DELAUNAY三角剖分优化选择目标附近的节点作为测量节点,并根据测量节点地理位置判断是否转移簇首.在测量节点同步的感知目标后,簇首利用熵来逐次选择能效性最高的测量节点数据进行融合,实现目标定位测量.试验表明,该方法能满足目标跟踪精度,并可有效的减少网络能耗,提高无线传感网络测量使用寿命.     

无线传感网络多分类支持向量机设备状态识别

无线传感网络由大量传感节点组成,以自组织方式构成网络,通过协作测量获取监测对象的详细信息.基于无线传感网络的生产设备状态识别方法具有可靠性高和柔性好的特点.针对工业生产特点,建立分簇结构的能量异质性无线传感网络模型,并应用于旋转机械设备故障状态的监测识别.采用小波包分解提取故障特征,通过多分类支持向量机对设备状态进行识别.实验表明上述方法能有效地对旋转机械设备故障状态进行在线监测识别,并能适应监测环境的动态变化,是一种可靠性高、柔性好的监测识别方法.