基于加权分布熵的配电网电动汽车并网运行风险分析

针对电动汽车负荷接入配电网的运行风险分析问题,提出带有放大系数的损失严重度;以分布熵来量度配电网状态变量分布不确定性引起的风险,利用损失严重度对分布熵进行加权以建立加权分布熵,基于加权分布熵建立了电压风险指标和潮流风险指标;以元件重要度对加权分布熵进行加权求和来评估网络的电压风险和潮流风险,并综合2类风险建立了配电网运行风险综合评估指标。最后,以接入风电和光伏的改进IEEE 33节点配电系统为例,通过动态概率潮流仿真计算分析了加权分布熵相对于传统风险指标的优越性以及运行风险综合评估指标的合理性,并研究了运行风险随电动汽车负荷的接入位置和容量的变化情况,从而验证了所提指标和模型的有效性。     

深度学习在泛在电力物联网中的应用与挑战

泛在电力物联网是智能电网发展的高级应用形态,对电网的数据处理能力和计算能力提出了更高的要求。近年来,深度学习技术取得了突破性的进展,为泛在电力物联网的实现与发展提供了强大的支撑。基于此,总结了现有深度学习模型的主要组成及技术特点;从泛在电力物联网应用的技术需求出发,综述了深度学习在数据处理、边缘计算以及态势感知方面的技术特点与应用场合;基于泛在电力物联网应用的典型场景,深入分析了深度学习在泛在电力物联网中的具体应用,为泛在电力物联网的建设与研究提供参考。     

基于W-BiLSTM的可再生能源超短期发电功率预测方法

针对现有新能源超短期预测方法难以有效挖掘和分析数据的固有波动规律,且当时序过长时易丢失重要信息等问题,提出了一种基于注意力(Attention)机制的小波分解-双向长短时记忆网络(W-BiLSTM)超短期风、光发电功率预测方法.首先,利用小波分解提取输入时间序列的时域信息和频域信息.随后,考虑双向信息流,采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)进行预测,引入注意力机制,通过映射加权和学习参数矩阵赋予BiLSTM隐含状态不同的权重,有选择性地获取更多有效信息.最后,通过实际数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提模型与现有模型相比,具有良好的预测性能.     

低压智能配电箱的研究与设计

针对传统配电箱结构布局不合理，密封性差，箱内设备容易进水腐蚀，配电箱进出线通用性差，环境适应性差，智能化程度不高等问题，对配电箱进行了改进，主要改进包括：按照标准化和模块化原则对配电箱结构进行重新设计，采用新型304无磁不锈钢底座及外壳和非金属SMC组合板件的模块化箱体，在实现配电箱具备极大机械强度和超强耐腐蚀、隔热等性能的基础上，提高了配电箱密封性，外壳防护等级达到IP55；箱体结构重组布局实现一二次接线安全隔离；通过研究箱体进出线方式，充分合理利用箱体空间，实现至少一主一备式的两种进出线布局，提升现场接线通用性；通过对配电箱的配电和控制装置优化，完善了配电箱的智能化功能；使配电箱具有环境高适应性、小型化、模块化、智能化、高安全性等特点。     

视频图像智能识别技术在输变电系统中的应用研究综述

电网的数字化建设催生海量的数据,视频图像智能识别技术在输变电系统中的设备环境视频监控、无人化巡检等应用场景中,以强大的图像数据价值萃取能力引起广泛的关注。因此,首先介绍视频图像智能识别技术的基本概念和基本研究框架,总结在电力输变电系统中常用的图像识别技术;然后从面向电网设备和环境安全监测的智能巡检以及面向人身安全监控的智能巡查2个角度出发,对视频图像智能识别技术在输变电系统中的四大应用研究场景分别进行综述;在此基础上,探讨视频图像智能识别在电力输变电系统应用中所面临的三大挑战,并针对挑战提出可能的解决方案与研究思路,给出若干点建议。     

园区能源互联网的规划与运行研究综述

园区能源互联网作为"源-网-荷-储-充"协调互补的能源系统,具有多能耦合互补的特性,有助于降低社会供能成本,提升能源利用效率.首先阐述了园区能源互联网的内涵,对其进行结构划分,并讨论了园区能源互联网的功率平衡模型与电-气-热网潮流模型;然后分别从设备规划、多能流优化调度、负荷侧多类型响应和计及储能的优化调度4个环节对该领域的研究现状进行了综述;最后对有待深入研究的方向进行了展望,分析了园区能源互联网在广义规划、智能优化以及市场交互方面的研究前景,以期为园区能源互联网规划与运行未来的研究提供参考.     

响应面法优化黑米红枣活性乳酸菌发酵工艺

以黑米和红枣为主要原料,预处理后添加蔗糖、脱脂乳粉,通过乳酸菌发酵制成含有活菌的发酵饮品。在单因素试验的基础上,通过4因素3水平的响应面分析法,发酵饮料的配方进行优化。结果表明:响应面法优化的黑米红枣发酵饮料最佳配方为黑米汁红枣汁体积比3∶2、蔗糖添加量5%、乳酸菌接种量(保加利亚乳杆菌∶嗜热链球菌体积比3∶2)3%、脱脂乳粉添加量3%。该条件下制得的产品感官评价得分为89.60分,色泽、口感和质地均较理想。