海上风电机组低电压穿越远端检测

为解决长距离输电海缆对海上风电机组低电压穿越远端检测的影响问题,根据基于风力发电机出口端发展和制定的低电压穿越(LVRT)测试技术和标准,建立了低电压穿越分析模型,提出海上风电机组低电压穿越远端检测方法。按照现有检测方法分析了稳态、暂态情况下远端检测和近端检测的区别,得出远端检测中导致风机切机的外部原因为限流电抗与输电海缆的相互影响使机端电压升高、暂态过程延长、机端电压谐波含量增加。提出利用电力电子开关替代传统检测设备中的断路器,以便能精确控制电抗的动作时间。改进阻抗的动作时序,使短路电抗和限流电抗投入或退出电路的时间间隔最短,以避免限流电抗与输电海缆的相互作用对远端检测的影响。仿真验证了改进检测方法的有效性,为远端检测设备的研制提供了借鉴。     

微电网耦合碳捕集封存与需求响应的多时间尺度鲁棒优化调度

随着可再生能源的普及,微电网成为了一个可持续能源供应的重要工具。然而,由于其源荷多不确定性和碳排放挑战,优化调度成为了一个难题。本文提出了一种基于储液式碳捕集封存和需求响应的多时间尺度鲁棒优化调度方法,旨在降低微电网的碳排放和提高其运行性能。该方法在日前阶段以1小时时间间隔进行调度,采用鲁棒优化处理不确定性中的低频分量,同时结合碳捕集技术和需求响应以促进调度计划的低碳经济性。日内阶段以15分钟时间间隔进行调度,采用模型预测控制跟踪并滚动修正日前鲁棒经济调度计划,以应对源荷预测误差和不确定性中的高频分量,确保微电网实际功率平衡。仿真分析表明,这种方法可以显著降低微电网的总成本和碳排放量,提高了微电网的运行性能和可持续性。     

人工智能在电网调控全业务链路中的探讨

针对智能化的电网调控技术支持体系进行进一步优化和信息数据重构,本文提出了深度学习在电网调控全业务链路中的应用与探讨。构建基于调控全业务链路的三岗机器人(值长、正值、副值),构建具有智能监视、大脑思维决策、智能交互、代理操作的机器人软件,进一步提升电网调控运行的智能化水平,提高电网安全稳定运行水平。     

基于深度学习的电力服务调度工单智能处理的研究

为打造以客户为中心的现代供电服务体系,进一步提升为民服务的质量和水平,强化电力保障和优质服务,贵安供电局开展海量工单分析,从而实现服务调度业务薄弱点的发现和改进。因此,提出基于深度学习的工单识别分类技术应用,通过深度学习进行建模、工单的标签特征进行提炼、并建立训练模型进行学习、对故障单和意见单进行识别,优化投诉风险预警与管理工作,缓解服务调度工作人员服务压力。