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1.
基于某区域电网海量频率实测数据,分析了不同年份、联网和孤网方式下频率的概率分布特性及其成因。该电网和相邻区域电网联网方式下,频率概率分布从边缘陡峭的带状分布逐渐变为双峰分布,原因是系统功率不平衡量的标准差不断增大,导致频率波动变大,机组一次调频频繁动作将频率偏差概率密度函数在死区以外的部分堆积到死区附近,形成双峰。孤网方式下,电网频率概率分布均呈现出明显的双峰分布,原因是网络规模减小导致频率波动变大,同样使得机组一次调频频繁动作。电网进一步优化频率控制工作的重点是加强超短期预测和日内计划平衡,减小系统功率不平衡量。  相似文献   
2.
针对线路中间带并联电抗器的长距离输电线路提出了基于双端工频量的非同步故障定位算法。对于等值阻抗固定的并联电抗器,采用故障前的双端相量估计并联电抗器的实际等值阻抗,从而基于故障后正序网络得到故障点位置。对于可控并联电抗器或故障前数据无法获取的情况,还提出了一种与并联电抗器模型无关的故障定位算法,根据不同故障类型的故障边界条件,利用故障点电压电流相位特性构造定位函数,分析表明该函数在相应定位区间具有单调变化特性,因而各定位区间不存在伪根,求解快速。所提算法均基于分布参数模型,双端数据不同步角采用故障前或故障后测量相量进行补偿。基于PSCAD/EMTDC和MATLAB的仿真结果表明,所提方法计算简单、精度高,对不同步角、故障类型、过渡电阻、故障位置均有较好的适用性。  相似文献   
3.
针对串联补偿线路提出了基于同步相量测量单元的自适应故障定位算法。基于串联补偿线路两侧同步相量,采用最小二乘法在线估计串联补偿线路实时参数。线路故障后,采用分布参数模型,基于故障通路电压、电流相位特性构造故障定位函数,无需串补模型。理论分析及仿真表明,所构造的故障定位函数在定位区间具有单调近似线性变化的特性,采用二分法或弦截求根法即可快速精确求解故障点。基于PSCAD/EMTDC和Matlab的仿真结果表明,故障定位方法实现简单,计算速度快、精度高,对不同的故障类型、过渡电阻和故障位置均有较好的适用性。  相似文献   
4.
为进一步提高智能电网调度语音识别的准确率,本文将深度学习技术引入了电力调度语音识别领域,提出了基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的电力调度语音识别技术。针对电力调度专用术语以及某区域电网习惯调度用语,建立了电力调度语音识别基础语料库。通过应用深度神经网络-隐马尔可夫模型(deep neural network-hidden markov model,DNN-HMM)进行声学模型训练,并对电力调度语音材料制作,语音模型训练过程、端点检测、与D5000系统交互以及语音转文字的整套流程进行了论述。实践结果表明,采用DNN-HMM的电力调度语音识别性能要显著优于传统语音识别框架,即高斯混合-隐马尔可夫模型(gaussian mixture model-hidden markov model,GMM-HMM),采用所提方法进行电力调度语音识别准确率达94.63%。基于所提方法开发的电力调度语音识别系统在某区域电网调控中心的应用实例表明了所提方法的可行性与优良性。  相似文献   
5.
针对从可靠性的角度准确快速评估广域测量系统(WAMS)的可观性问题,提出一种基于节点概率可观性的WAMS可观性评估方法。分析了影响节点可观性的因素,并提出虚拟同步相量测量单元(PMU)节点的处理方法有效计及零注入节点对可观性的影响。计及PMU及线路的可用率,计算节点失去可观性的概率。从节点概率可观性的角度评估WAMS的可观性,并分析了其在PMU优化配置中的两种典型应用:一是多组解的优化选取;二是满足WAMS可观性后进一步配置PMU提高系统的可靠性。IEEE 14节点系统及IEEE 57节点系统的仿真结果表明:所提的节点及WAMS可观性评估方法有效、可行,较现有方法具有计算准确、计算量小的优势;在PMU优化配置中应用所提的WAMS可观性评估方法,能够进一步提高WAMS可观的可靠性。  相似文献   
6.
计及阻抗匹配平衡牵引变压器的电网短路计算方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
深入分析了阻抗匹配平衡牵引变压器的接线形式,分别提出了基于对称分量法的计及阻抗匹配平衡牵引变压器的电网短路计算方法以及基于相分量法的短路计算方法。给出了各种类型的故障计算公式。并将两种方法相比较,结合算例验证了方法的正确性和实用性。与基于相分量法的短路计算方法相比,基于对称分量法的短路计算方法更容易与现有普遍应用的基于对称分量法的电力系统故障计算程序相结合,只需在程序中添加相应的短路计算模块即可对阻抗匹配平衡变压器短路故障进行计算。利用所提基于对称分量法的计算方法开发的软件包已用于实际工程。  相似文献   
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