500kV变电站主变压器中性点直流抑制措施应用研究

分析主变压器中性点直流电流抑制措施,通过实例介绍了基于补偿电流法的直流电流平衡装置和中性点串联电容设计的电容隔直装置,探讨了这两种抑直措施在变电站的应用.     

RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。     

基于负荷变化的配电网重构研究

研究了配电网的动态重构方法.把动态重构问题分解为重构次数和时间间隔的确定,使动态重构算法更具有实用性.提出了时间间隔确定的启发式规则,并建立相应的指标来指导时间间隔的合并.采用启发式算法对各时段进行静态重构,不需计算网络潮流,大大缩短了重构的时间.实际算例表明该算法运算速度快,能够有效降低网损,可以用于开关操作表的制定和配电自动化的日运行调度分析.     

500kV罗洞变电站防误闭锁功能的实现

在电力生产运行中,由误操作事故带来的人身伤亡、设备损坏或电网停电等恶性责任事故占据了一定比例,因此,如何防止电气误操作一直都是困扰本行业的一个重要问题.随着计算机技术和网络技术在电力系统的普及应用,电力系统自动化技术水平有了质的飞跃,传统变电站逐渐被综合自动化变电站取代,变电站生产、运行、管理向网络化、信息化、智能化方向发展.随之而来,对防止人为误操作的重要技术手段——变电站防误闭锁技术也提出了更高的要求,一体化五防也逐渐替代微机五防成为变电站防误操作的技术手段.     

改进的模糊聚类算法在负荷预测中的应用

针对传统的c均值模糊聚类算法易陷入局部最优解、初始值c值的给定存在着很大的人为因素以及在整个计算过程中无法自我调节的缺陷,利用遗传算法的全局寻优能力并采用一种新式的双码染色体编码方法对传统的c均值模糊聚类算法进行了改进,同时将这一自适应的SFGO(Sampling Fuzzy c—means with Genetic Optimization)算法运用到电力系统的中长期负荷预测中,得到了比较好的效果。