基于多源异构数据与深度神经网络的电量预测系统

电力负荷与电量消耗的预测是电力系统中不可或缺的一部分,对资源调度与电力安全起着至关重要的作用。在多源异构大数据的环境下,文中收集了半个月内固定区域内的电力资源消耗数据、气象数据和人群移动数据,通过设计深度网络结构对特定区域内的总用电量变化趋势进行准确预测。文章设计了堆栈式去噪自编码器对大型异构数据进行特征提取,然后使用长短时记忆神经网络对特征进行预测模型的训练。通过实验验证,去噪自编码器可以很好地学习到异构数据的深度特征表示,长短时记忆神经网络可以从历史时间维度上捕捉特征之间的潜在关联并得到具有低误差的预测模型。最终,本中证明了利用多源异构数据集可以更好地反应特定区域的用电习惯,并给出高精度的电量预测模型,为供电部门进行更好地电力资源管理与调度。     

电力调度操作网络发令系统的研究与应用

随着电网规模的不断扩大,传统的电力网络调度电话发令模式逐显弊端。为此,本文充分利用网络信息技术方便快捷等优势,建立了电力调度操作的网络发令系统;通过对电力调度操作网络发令系统的组织架构及关键技术进行介绍,阐明电力调度指令如何安全且自动地送至受令单位。该系统的实际运行效果表明其能够确保电力调度指令操作的安全性,并能有效提升电网的工作效率。     

电动汽车充换电站参与电网AGC功率分配的成本一致性算法

搭建电动汽车充换电站参与电网自动发电控制(AGC)功率分配的框架,并建立其优化数学模型。在此基础上,提出电动汽车参与AGC功率分配的成本一致性算法。智能体间采用虚拟一致性变量作为一致性交互计算信息,同时以真实一致性变量确定电动汽车的AGC功率,提高算法的应用灵活性。某电网模型仿真结果表明:成本一致性算法可以减少电网调节成本,提高区域电网的控制性能标准,且能有效实现电动汽车参与电网AGC功率分配的自律调频。     

基于图卷积神经网络和格拉姆角场的电能质量扰动分类

由于新能源系统的广泛加入,系统中的电能质量扰动数量和种类也相应增加,而传统电能质量扰动（PQD）分类方法存在准确率和效率不高的问题,难以适应现有包含高新能源渗透率的电力系统的电能质量管理。因此,提出了一种基于图卷积神经网络（GCNNs）和格拉姆角场（GAF）的电能质量扰动分类方法。首先,对原始的PQD信号进行归一化和极坐标转化处理;然后采用GAF对不同种类的PQD一维信号进行图形化转换,生成包含不同PQD特征的二维图片;最后,采用GCNNs对不同种类的PQD图片进行训练和分类,实现不同PQD的分类。实验部分采用IEEE-39节点系统仿真并模拟不同种类的PQD曲线,对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法可以自动地进行特征的提取和优化,满足PQD识别和分类的高效性和准确性。     

家庭智能用电管理系统软件设计

在家庭能量管理基础上,结合智能电网的负荷调度,基于Android和Java编程设计了面向家庭用户的家庭智能用电管理系统。基于云端储存和通信技术,采用典型C/S架构,搭建了客户端APP、服务器后台程序及数据库和小型智能监测装置三方构成的系统框架,并设计了相应的通信和数据接口。详细介绍了软件程序的各功能模块,展示了面向用户的各类用电信息图线。结合主动配电网概念,通过包含微电源、负荷、储能设备的典型家庭实例,分析了智能用电管理对于降低家庭用电峰谷差的积极作用。应用效果证明,家庭智能用电管理系统能对新型主动家庭负荷进行综合优化调度,具有广阔发展前景。     

大容量特高压多端混合直流实际运行关键特性分析

大容量特高压多端混合直流涉及多端、混合、双阀组等多种技术特点,设计难度大,运行特性复杂.结合南方电网系统特性及安稳策略,首先提出了适用于昆柳龙特高压多端直流工程的交直流故障穿越策略,并明确了穿越及恢复特性要求.接着分析了工程实际运行情况,重点对直流线路故障穿越特性、交流故障穿越特性和第三站在线退站特性等关键运行控制性能...