基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法

低压配电网的线户关系自动识别是智能低压配电网实现的基础。通过分析低压配电网中负荷节点电压所呈现的空间、时间以及时空特性,依托"互联网+"智慧能源发展带来的海量电网运行数据,提出了基于数据驱动的低压配电网线户关系识别方法。通过建立基于基尔霍夫电流定律的优化模型,并将其转化为二次规划问题求解,实现低压配电网线户关系识别。同时为了提高求解效率并解决空房用户的识别问题,提出了一种基于电压时空特性的电能表聚类方法。73用户算例系统和多个试点台区应用效果验证了所提方法的有效性,并分析了电能表计量误差、数据长度对识别结果的影响。     

基于电气特性分析的台区拓扑变化辨识方法

低压台区拓扑关系识别是支撑配电网智能化、数字化的关键基础.当前台区相序识别多从静态识别角度研究,缺少拓扑变化识别方法,就此提出了基于电气特性分析的台区拓扑变化辨识方法.对台区每天的用电数据设置滑动窗口,首先判断每一帧滑动窗口的电流数据的拟合偏差是否超过阈值;然后在拓扑变动较大的情况下直接启动拓扑计算程序,对台区用户重新计算相序拓扑关系,而在拓扑发生小变动的场景下,启动拓扑变动辨识程序,进一步分析了拓扑变动的电气特性并提出辨识方法;最后通过算例表明所提方法可以有效发现并辨识出相序拓扑变化的用户.     

基于最小二乘估计融合的分布式电力系统动态状态估计

随着电力系统规模不断扩大,分布式状态估计是解决集中式状态估计计算维数过高和量测大数据处理难等问题的可行策略之一。文中以容积卡尔曼滤波算法作为区域本地估计算法,在协调中心侧采用最小二乘估计融合技术协调估计区间边界状态。根据边界状态协调估计值,各区域通过带等式约束的卡尔曼滤波算法进一步修正区域内部状态的本地估计值。算例仿真表明,所提方法估计精度与集中式估计相当,相比集中式估计具有更好的实时性,且所需数据通信量少,易于实现。     

静止同步补偿装置在中山电网的应用

对广东中山电网220 kV迪光变电站±8 Mvar静止同步补偿装置(static synchronous compensation,STATCOM)的工程实践进行研究。从容量选择、系统接入方式、主电路结构、安装方式、散热和保护等方面介绍了STATCOM的设计方案,并分析其控制策略。通过实测10 kV母线的工作日电压曲线和STATCOM的开环、闭环响应特性曲线对STATCOM的应用效果进行分析,STATCOM参与调压后母线电压能稳定于10.4 kV,STAT-COM能在一个周期内达到满载,能立即响应电压的变化且在306 ms后达到稳态值。应用效果表明STATCOM具有响应速度快、调节平滑连续等优点,是实施电能质量调控的理想设备。     

基于反向传播神经网络的失流故障智能识别研究

为解决传统方法识别主网电流失流故障准确率低的问题,本文提出了一种基于反向传播神经网络的失流故障智能识别方法。本文利用反向传播的神经网络算法,通过梯度下降的方式反向修正各层权值,使网络输出误差达到可以接受的程度,从而达到对失流故障识别具有很好的自学习自适应能力的目的。首先根据对主网失流故障特征的研究,将失流故障分为持续失流与断续失流两种,构造对应指标,综合所有指标构建失流故障特征提取体系,最后建立反向神经网络来拟合失流故障提取体系。对数据进行识别,建立专家样本库,利用反向神经网络进行离线训练,训练完成后固定权值用于失流故障识别,从而准确输出失流故障事件。经实例验证,所提方法在识别准确率和识别效率优于一般分类识别方法,可实现失流故障的就地识别。     

过量表达棉花GDSL脂肪酶提高甘蓝型油菜油脂含量的研究

GDSL脂肪酶作为一种脂质水解酶具有广泛的底物特异性,在植物的油脂代谢、生长发育等众多生理过程中发挥着重要作用。利用RT-PCR技术从发育的陆地棉种子中克隆得到棉花的GDSL脂肪酶基因的cDNA,该基因开放读码框为1 068 bp,编码含有356个氨基酸的蛋白质。对棉花种子发育不同时期进行半定量PCR分析的结果表明,在种子发育15~20 d时,GhGLIP基因的表达量较高。将该基因构建到真核表达载体pCAMBIA2300中,转入农杆菌GV3101后转化甘蓝型油菜野油19,通过筛选和鉴定获得转基因阳性油菜株系。转基因油菜的GDSL脂肪酶活力获得了显著提高,转基因油菜种子的油脂含量比野生型油菜提高了8.68%,提高比率为24.3%。     

基于加权最小二乘法的低压配电台区拓扑自动识别方法

低压配电台区的拓扑关系信息对线损分析、窃电预警、故障定位以及优化运行等方面都具有重要意义.针对目前低压配电台区拓扑关系缺失或不准确问题,本文首先基于高级量测体系,建立了支持低压配电台区拓扑识别的系统架构.然后,提出了基于加权最小二乘的低压配电台区拓扑识别方法,该方法需要采集多时段的变压器低压拓展采集单元和用户侧智能电表的有功电流值,并根据电流值数据建立最小二乘法求解拓扑关系的矩阵方程,对时间较近的数据施加较大的权重,以达到能够尽早发现发生改变的拓扑关系的目的.最后,本文还提出了反映加权最小二乘法计算性能的拓扑改变发现率指标以及反映测量误差忍受限度的允许误差率指标,并在算例仿真中依据这些指标对本文所提识别方法进行了分析.     

采用有限时间平均一致性协议的电力系统分布式状态估计

随着基于相量量测单元的广域量测系统在技术上的成熟与推广应用,利用WAMS量测可实现电力系统线性状态估计.本文基于广域量测系统提出一种全分布式状态估计算法.首先根据拉格朗日乘子法推导了多区域约束加权最小二乘估计模型,然后引入有限时间平均一致性协议,得到系统量测正常情况下的分布式状态估计算法.考虑了系统量测存在异常数据情况,根据最小二乘估计的几何意义扩展推导出修正算法,使其在各区域剔除异常量测后,无需改变信息矩阵,只需执行若干次有限时间平均一致性协议能收敛至信息矩阵修正后的集中式估计值.最后,理论分析和实验结果证明了算法的有效性.     

数字化变电站安全自动装置的几项关键技术

数字化变电站的推广给包括安全自动装置在内的二次自动化设备带来了新的挑战,也带来了新的机遇。重点介绍了安全自动装置应用于数字化变电站过程中的4项关键技术,包括稳定控制和备自投功能一体化设计,CT量程智能切换,旁代状态智能识别,以及多测试仪的协同测试技术。这些新技术的采用,使数字化变电站的技术优势在安自装置的实际应用中得以充分发挥,同时为日后该类型安自装置在数字化变电站大规模铺开应用打下坚实的技术基础。     

基于机组实测相频特性的PSS参数整定

提出一种电力系统稳定器(PSS)参数优化整定方法:以机组有补偿相位特性在整个低频段满足要求为目标,确定PSS相位补偿环节时间常数;在临界增益法的基础上,以振荡过程中机组电磁功率振荡最小为目标,整定PSS控制增益;采用最大-最小蚁群算法求解优化模型.采用该方法,基于机组实测无补偿相位特性,对南方电网辖区多台机组PSS参数...