基于负序电流比的主动配电网断线故障保护方法

随着分布式电源(DG)的大规模接入和用电需求的提高,具有主动控制、协调、管理能力的主动配电网(ADN)成为电力系统的发展趋势.然而,断线故障大大降低了ADN的效益价值,严重威胁设备与人身安全.由于受DG及灵活可调拓扑影响,目前针对ADN断线故障的保护技术较为欠缺.为此,分析了 ADN的特征及其对断线故障保护的影响;解析了分布式电源上、下游单相及两相断线下故障馈线与非故障馈线序电流变化特征;在此基础上,以负序电流比作为保护特征量,提出了一种基于负序电流比的主动配电网断线故障保护方法.理论分析和仿真结果表明,该方法不受负荷分布和故障位置影响,适用于各种网络拓扑、分布式电源容量以及中性点接地方式,具有较好的适用性和灵敏度.     

基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法

为解决目前配电网前端数据数量大、缺省多、分析复杂等问题,本文提出一种适用于主动配电网的状态估计算法来管理分析前端数据。采用了基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法,通过估计前预处理数据,对数据进行分类以及修正,使输入状态估计模型中的数据有更好的相容性。同时,本文针对分布式能源配套量测装置少的问题,建立了考虑分布式电源的状态估计模型,对分布式能源缺省数据进行补全修正,提高输入数据的质量。该方法运用到实际算例中可以看出,对比传统的状态估计,基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法有更好的估计效果以及更快的迭代速度。因此本文提出的算法能有效的运用到当前大规模分布式能源接入的配电网状态估计中。     

天然产物(E)-4''''-甲氧基-3,5-二羟基芪的合成研究

以3,5-二羟基苯甲酸为原料,通过乙酰基保护、酰氯化,生成中间体3,5-二乙酰氧基苯甲酰氯,再与4-甲氧基苯乙烯经Heck反应、甲醇钠脱乙酰基保护,得到单一的芪类天然产物标题化合物,产率66%.研究结果对于其他芪类化合物的合成具有指导意义.     

天然产物（E）-4＇-甲氧基-3,5-二羟基芪的合成研究

以3,5-二羟基苯甲酸为原料,通过乙酰基保护、酰氯化,生成中间体3,5-二乙酰氧基苯甲酰氯,再与4-甲氧基苯乙烯经Heck反应、甲醇钠脱乙酰基保护,得到单一的芪类天然产物标题化合物,产率66%.研究结果对于其他芪类化合物的合成具有指导意义.     

天然产物(E)-4′-甲氧基-3,5-二羟基■的合成研究

以3,5-二羟基苯甲酸为原料,通过乙酰基保护、酰氯化,生成中间体3,5-二乙酰氧基苯甲酰氯,再与4-甲氧基苯乙烯经Heck反应、甲醇钠脱乙酰基保护,得到单一的■类天然产物标题化合物,产率66%。研究结果对于其他类化合物的合成具有指导意义。     

计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性评估

为解决分布式电源、配网自动化系统及柔性负荷等广泛接入后的故障恢复和可靠性计算复杂问题,提出了计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性计算方法。源侧考虑分布式电源作用,建立了以最大化恢复等值负荷为目标的孤岛划分模型。网侧分析了配网自动化系统对网架联络、负荷转供的影响,并提出了基于浴盆曲线的设备故障率模型。荷侧考虑柔性负载,引入弹性系数矩阵对电价激励型柔性负载进行精确建模。最后,通过对传统可靠性计算的最小路法进行改进,提出了计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性计算方法。通过仿真分析,说明了所提模型和方法的有效性。     

对甲苯磺酸催化合成乙酸乙酯

以对甲苯磺酸作催化剂合成乙酸乙酯。探讨了影响酯化反应的各种因素,得出最佳的反应条件为:酸醇摩尔比为1︰2.5,反应时间为60 min;催化剂用量为0.013 mol。此法产品收率可达91.50%,且反应活性和选择性都很高,是一条合成乙酸乙酯的绿色途径。     

300 MW燃煤机组RB工况试验及分析

对湛江电厂3号300MW机组进行了RUNBACK(简称RB)工况试验,并从运行角度分析了RB工况对锅炉燃烧、汽包水位、主汽压力、主(再热)汽温度等主控参数的影响,提出了改进意见,可为同类机组成功实现RB功能及同类情况下的事故处理提供参考。     

计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性评估

为解决分布式电源、配网自动化系统及柔性负荷等广泛接入后的故障恢复和可靠性计算复杂问题,提出了计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性计算方法。源侧考虑分布式电源作用,建立了以最大化恢复等值负荷为目标的孤岛划分模型。网侧分析了配网自动化系统对网架联络、负荷转供的影响,并提出了基于浴盆曲线的设备故障率模型。荷侧考虑柔性负载,引入弹性系数矩阵对电价激励型柔性负载进行精确建模。最后,通过对传统可靠性计算的最小路法进行改进,提出了计及“源-网-荷”影响的主动配电网可靠性计算方法。通过仿真分析,说明了所提模型和方法的有效性。     

基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法

本文为解决目前配电网前端数据数量大、缺省多、分析复杂等问题,提出一种适用于主动配电网的状态估计算法来管理分析前端数据。本文提出了基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法,通过估计前预处理数据,对数据进行分类以及修正,使输入状态估计模型中的数据有更好的相容性。同时,本文针对分布式能源配套量测装置少的问题,建立了考虑分布式电源的状态估计模型,对分布式能源缺省数据进行补全修正,提高输入数据的质量。该方法运用到实际算例中可以看出,对比传统的状态估计,基于决策树自标识的主动配电网状态估计算法有更好的估计效果以及更快的迭代速度。因此本文提出的算法能有效的运用到当前大规模分布式能源接入的配电网状态估计中。