标准电能表检定装置小电流工况下的准确度分析

针对标准电能表检定装置在小电流(10 m A及以下)工况下的检定准确度,用实验室现有的2套装置与型号为MTS320的装置进行数据对比,分析原因,并采用简易峰—峰值的方法对装置进行输出功率稳定度评定,发现MTS320能准确测试出被试品的基本误差,更能适应IR46电能表国际建议的要求。     

含风电场的电力系统协调优化调度的评价技术

针对风电并网后,如何选择发电调度模式建立了综合评价体系。该体系利用常规机组的单位发电成本、单位风电的环境效益、单位发电量的污染物排放量等指标,对调度计划的优劣进行量化评估;并采用蒙特卡罗法评估不同调度模式下,风电预测误差、负荷预测误差及机组强迫停运对系统可靠性的影响。算例采用含风电场的IEEE-RTS79系统,应用该评价体系,实现了对五种调度模式的评估。计算结果表明评价体系可行、有效,能为实际调度决策提供参考依据。     

考虑大规模间歇式能源接入的电网调频仿真模型

针对大规模间歇式能源的接入对系统调频控制带来的困难,利用MATLAB/Simulink建立了适用于大规模间歇式能源接入的互联电网调频仿真模型,对传统的调频模式调整了一次调频参数,采用了人工智能算法AGC的PI控制器和动态AGC机组的发电分配系数,并将间歇式能源预测误差计入区域控制误差中。仿真算例结果表明,改进的调频模型在系统功率大范围随机波动下的调节效果优于传统模型,更有利于系统吸纳间歇式能源,为间歇式能源接入容量和系统备用容量的选取提供了频率动态响应上的依据。     

一种基于机器学习的冲击负荷建模方法

越来越多的大功率冲击负载投入电网后,在功率发生冲击时,会引起电网母线电压波动,电能质量下降.为了对电力系统变化进行准确分析,建立合理的冲击负荷模型尤为重要.以CT机在曝光时产生的冲击负荷数据为例,分析了冲击负荷的特性.基于冲击负荷的有功功率特性,将机器学习方法(如支持向量机和长短时记忆网络)引入冲击负荷建模,通过该方法准确建立了冲击负荷的功率波形变化规律,最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于IEC61850的数字化电能计量二次设备远程校验技术

文章充分利用数字化计量系统采样数字化、通信网络化以及IEC 61850标准可扩展性的特点,基于智能变电站网络架构,提出一种数字化计量二次设备远程在线校验实现方案,该方案基于IEC 61850工程电能计量模型进行装置通信建模,采用了计量校验专用逻辑节点MSCN累计测量电能值,通过MMS服务将校验数据传输至站控层,在站内计量设备时钟同步的基础上完成非侵入式校验,具有"就地校验"与"后台校验"2种校验实现模式。在此基础上,设计开发了远程校验系统,最后通过对比试验验证了该方案的准确性与可行性。     

基于孪生分支网络的非侵入式冲击负荷辨识方法

传统边缘侧电力设备无法有效检测出对电网影响较大的冲击性负荷的设备类别与功率启停信息。为此,提出一种基于孪生分支网络的非侵入式冲击负荷辨识方法。通过总线入口处的高频采样数据提取波形的V-I轨迹特征和对角高斯谐波特征;预设多种先验信息对不同设备的冲击负荷特性进行训练,特别地,设计一种基于孪生分支结构的卷积神经网络,利用二分类交叉熵损失函数实现冲击负荷的分类辨识,同时引入最小平方误差损失函数对冲击负荷功率进行分解;使用非侵入式的方式并基于ARM Cortex-M4平台进行算法部署与识别测试。对比不同识别算法对冲击负荷的辨识能力,结果表明,当电网发生大功率冲击性波动时,孪生分支网络可以更准确地识别冲击负荷的设备类别,有效提高了对冲击负荷的辨识效果。     

考虑大规模间歇式能源接入的电网调频方式仿真研究

针对间歇式能源的波动性和随机性使电力系统传统的调频控制模式无法适应的问题,对传统的调频模式做了改进,即在传统调频模型的基础上,调整一次调频参数,采用人工智能算法的AGC的PI控制器和动态的AGC机组的发电分配系数,并将间歇式能源预测误差计入区域控制偏差中。算例结果表明,通过MATLAB/Simulink仿真,改进的调频方式在系统功率大范围随机波动下的调节效果较好,更有利于系统吸纳间歇式能源。     

荷叶活性成分及其药理功能研究进展

文章介绍了荷叶中的主要活性成分黄酮类化合物、生物碱、挥发油、萜类、多糖、有机酸等,重点综述了荷叶在降脂减肥、抗氧化、抑菌、降低血糖、保护心血管系统、保护神经系统、保肝护肝与抗肿瘤等方面的药理功效,并对其研发与应用前景提出了相关建议。     

智能电能表大容量数据安全存储的方法研究

智能电能表作为一种电能计量器具,其数据存储安全十分重要。随着OIML R46国际建议的推行和智能电能表功能越来越丰富,对大容量电能数据存储提出了新的要求。从EEPROM及Flash数据保存特点出发,结合电能存储数据的重要性,研究了智能电能表的数据存储器分配,提出了一种智能电能表的大容量数据存储方法,提高了数据的存储效率,扩展了存储器的使用寿命,并且大大提高存储数据的安全性,同时在成本上得到了有效控制。