基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑。该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足。仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管理,利用准确的风电功率预测,降低了极端天气下风电场功率陡降对电网的不利影响,使得风-储联合系统注入电网的功率更接近给定值。     

2021年得州大停电事故分析及其对电网规划管理的启示

2021年2月中旬,极端冰雪、寒冷天气袭击了美国得克萨斯州(简称"得州"),导致了得州电网大停电事故,近500万用户停电,严重威胁了社会生产和生活。介绍了得州电力系统基本情况和大停电事故演化过程,并从技术、管理和体制方面分析了事故发生的原因。结合电网规划发展需求,提出了防止大停电事故发生的相关建议,从加强电网安全管控、紧急事故应对、电网差异化规划、应急物质储备等方面提出了多项措施。这些建议可为电网规划运营及管理人员提供参考。     

基于天气因素和XGBoost算法的 配电线路故障停电预测

恶劣天气是引起电力系统配电设备故障的重要因素,导致配电线路故障停电事件增多。以国网某地市供电公司10 kV配电线路故障停电数据为样本,采用XGBoost算法建立了考虑天气因素的区域线路停电数量预测模型。结果表明:模型虽然对实际停电线路较多的样本预测结果偏差较高,但能够较准确地反映实际停电变化趋势;在超高温、暴雨等恶劣天气条件下,配电线路停电概率较高。这个研究成果对恶劣天气下配网运维检修工作具有较高的实用价值。     

基于文本挖掘的95598投诉工单关键信息提取分析

采用基于正则表达式和Python编程的文本挖掘方法,提取了国网各省市供电公司95598投诉工作单中客户描述的停电次数和实际停电次数的处理意见,对数据进行了分析。结果表明,文本挖掘技术可以有效地应用于从95598投诉文档中提取出非结构化文本数据,当出现两次或两次以上的停电时,客户往往会抱怨更多。     

基于极端天气情况的风-储系统平抑控制策略

提出了一种储能系统的功率控制方法,实现了极端天气情况下风电场出力波动的快速平抑.该控制框架融合了机器学习算法与模型预测控制方法,由基于在线序贯极限学习机的神经网络模型预测优化时域范围的风电功率,储能的充放电功率指令通过MPC进行滚动优化,保证储能系统的运行约束得到满足.仿真实验表明该方法能够实现储能系统的快速充、放电管...     

配电网线路要素对线路可靠性的影响研究

配电网线路属性和相关设备众多,有必要挖掘分析影响线路停电的配电网线路要素。以国网某地市供电公司10 kV配电线路相关属性数据为样本,构建了决策树算法模型,获取配电网线路相关属性权重,然后运用KMeans聚类模型验证配电网线路相关属性的模型验证结果。结果表明,在线路总长度较长以及柱上变压器总容量较高时,配电线路停运次数较频繁。     

基于改进TFID F特征加权算法的 95598投诉工单分类实现

分析了传统朴素贝叶斯算法、TFIDF特征加权算法在文本分类建模应用上的缺陷,在此基础上提出了TFIDF的优化算法,并分别采用传统朴素贝叶斯算法、基于TFIDF的朴素贝叶斯算法、基于改进TFIDF的朴素贝叶斯算法分别对某供电公司投诉工单进行了分类建模。研究结果表明,改进TFIDF算法能在TFIDF算法的基础上进一步提升分类器的性能,投诉工单分类准确率达到93.03%,较传统朴素贝叶斯算法提升了4个百分点。     

电力企业网站建设与管理技术初探

结合工作实践,介绍建设和管理电力企业网站所涉及的各种因素。重点叙述了建立发布系统、引入安全机制的技术要点及重要性。