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在分析智能配电网常见供电模式进行的基础上,对配电双环网的特点进行探讨。以一个配电双环网供电模型为例,对其电网结构特点、运行模式等方面展开分析。针对该模型,研究双环网供电模式中的各种故障类型、故障区域,并得出相应类型故障的最佳处理方案。 相似文献
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为了满足牵引变电站的两路输电线的供电安全要求,以奎屯电网内四棵树电气化铁路牵引变电站为例,分析了不同运行方式对电气化铁路供电系统的影响,通过仿真分析校核分析结果,并结合电网规划及电网管理等方面提出完善电网网架结构、加强接入方案设计、加大隐患排查及用户侧管理等相关应对措施。 相似文献
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摘要: 随着特高压输电工程和皖北大电源集中投产,短路电流成为困扰安徽电网安全稳定运行的重要因素。在华东电网“十二五”规划网架下,对安徽电网2014年、2015年短路电流超标厂站进行分析,并从调整运行方式、改变网架结构和串联电抗器3方面提出短路电流限制措施。通过BPA仿真计算,从短路电流限制效果、静态安全分析及供电可靠性3方面考虑,得到最佳方案。 相似文献
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配网运行检修管理能够保障供电可靠性、提升供电质量、提高电网安全性和提高运行管理效率。因此,本文从技术方面的入手,设置断路器等保护装置、设置消弧线圈,从管理方面入手,设计站点串联控制和监控、明确划分职责任务、制定电网专项规划、制定典型供电区域的差异化目标与建设标准、制定区域网专项规划,进一步强化配网运行检修管理成效,为提高电力系统运行质量奠定坚实基础。 相似文献
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分布式电源及微网对中压配电网
接线模式影响 总被引:1,自引:0,他引:1
对分布式电源及微网接入中压配电网的影响进行研究,从可靠性、经济性2方面定量评估分布式电源及微网对中压配电网典型接线模式的影响,协调分布式电源及微网接入与中压网架建设之间的关系,确定最优的接入位置,探索适用于分布式电源及微网接入的中压配电网的网架建设模式和发展思路。研究结果表明:微网接入架空辐射状电网时对供电可靠性的提升作用较为明显,且远端接入的可靠性提升作用最优;同时,需提高分布式电源及微网接入的经济性。 相似文献
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传统配电网网架规划目标单一,导致规划效果不理想且费用较高,提出引入微电网的分布式电源配网网架多目标规划方法。构建选址优化模型实现对配电网电源的规划,规划配电网内部自设设备故障、外部环境故障、设备过负荷以及反向潮流四项因素引起的故障。通过建立配电网最低年投资运行成本目标函数,构建配电网网架规划模型,实现微电网运行域分布式电源配网网架的多目标规划。实验结果表明,微电网运行域分布式电源配网网架多目标规划方法,可以提高配电网运行的可靠性和经济性,优化后的网架结构具有较高的实际工程参考意义。 相似文献
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为保障电网安全,电网提出当省网220kV回路故障时,由联合循环电厂独立承担局部地区供电任务。本文是对联合循环机组正常运行时,如果电网系统突发故障,联合循环电厂如何调节,才能使局部供电稳定,在技术方面进行探讨。 相似文献
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为了实现智能电网“源-网-荷-储”协调互动优化运行的目标,需要对发、输、变、配、用“物理一张网”进行数字建模,构建为各个业务部门提供数据服务的“电网拓扑结构关联一张图”。文章在介绍智能电网构成和云雾边技术架构的基础上,提出了基于变电站自动化系统和智能台区分别建设能量管理系统的雾节点和边节点,对“电网一张图”提供在线维护和自动更新的策略,然后讨论了这一策略涉及到的图数据库与电力图计算、电网图模型在线更新、低压配电网拓扑结构辨识等关键技术。此策略将“源-网-荷-储”各种环节以“电网一张图”的形式紧密连接,为智能电网的高效运行提供了技术基础。 相似文献
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Modeling and Control of Grid-Connected Voltage-Sourced Converters Under Generalized Unbalanced Operation Conditions 总被引:1,自引:0,他引:1
《Energy Conversion, IEEE Transaction on》2008,23(3):903-913
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负荷预测在电网规划和运行中十分重要,大规模分布式能源接入电网参与能量交换,可使电网用户优化其用电模式,但造成区域电网月最大净负荷特性发生根本性改变,增加了月最大净负荷预测的不确定性。为此,结合BP神经网络算法与分位数回归模型,构建了区域电网月最大净负荷的非线性概率预测模型;并利用核密度估计算法计算得到了月最大净负荷概率预测分布曲线;最后,以上海某含分布式能源区域电网为例,验证了该方法的可行性与可靠性。结果表明,该方法可准确刻画月最大净负荷波动特性,为电网规划与负荷管理提供依据。 相似文献
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提升火电机组的一次调频能力辨识有助于辅助电网的调度,保证电网的安全稳定运行。提出一种基于贝叶斯优化算法(Bayesian optimization, BO)的长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)一次调频能力辨识方法,实现火电机组的一次调频能力精确建模。首先对机组机理及参数之间的相关性进行分析,确立模型的输入特征变量,再利用贝叶斯算法对LSTM网络结构进行优化,得到一次调频能力辨识模型。以某600 MW燃煤火电机组为研究对象,将该模型与传统BP神经网络模型、未优化LSTM网络模型进行对比。结果表明:所提出的网络模型均方根误差分别降低了66.51%和34.83%,具有更高的模型精度。 相似文献