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针对现有电阻低频噪声测试技术的不足,提出了基于直流偏置和电流取样调制的噪声测试新方法。采用跨阻前置放大器对被测电阻噪声电流取样,采用交叉开关对取样的噪声电流进行调制。前置放大器的低频噪声电流和噪声电压不会受到调制,被测电阻低频噪声被调制到较高频率处。采用高通滤波有效抑制放大电路的低频噪声,以便提高放大电路的增益。采用同步相敏检测和低通滤波,进一步抑制放大电路的低频噪声,从而准确地检测被测电阻低频噪声。理论和实验结果表明:所提出的方法能够获得较高的电阻低频噪声测试分辨率,并准确地反映直流偏置下的电阻噪声特性。 相似文献
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电力无线专网将成为解决电网“最后一公里”通信连接问题的关键技术,助力泛在电力物联网实现万物互联、人机交互,全面深入应用电力无线专网对泛在电力物联网的建设具有重要意义。首先介绍了泛在电力物联网的基本概念与特征、分析了泛在电力物联网业务对通信的需求,研究了电力无线专网架构、技术和特点。其次,深入分析了电力无线专网在泛在电力物联网中的三大典型应用场景,即控制类业务、采集类业务、移动类业务。基于应用场景指出了电力无线专网建设过程中存在的通信干扰、网络安全、业务连续性以及基站选址等问题,并结合建设实际提出了针对性的解决措施。最后给出了泛在电力物联网环境下电力无线专网建设方向,在业务针对性、业务发展需求、业务扩展性以及业务安全性等方面进行了探讨。 相似文献
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构建泛在电力物联网作为支撑建设坚强智能电网以及能源互联网的重要内容,对保障电网弹性安全运行、实现异质能源友好接入、服务用户精细化用能具有重要意义。配电网作为电力系统连接产-销两端关键中间环节,依靠泛在电力物联网技术将全面提升其深度感知与精细控制能力,促使配电网由传统的“源→荷”单向供能模式向“源荷”双向能量流动模式转变,并赋予配电网能源数据共享、服务提供的新型角色。文章从泛在电力物联网基本概念、体系架构、典型功能、关键技术,以及泛在电力物联网在配电系统中的典型应用等方面进行综述,并对泛在电力物联网未来的发展和挑战进行讨论。 相似文献
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随着人工智能、物联网、通信技术的发展革新,电网形态不断向着智能化、信息泛化的方向变革,更能适应泛在电力物联网建设需求与客户侧实时互动性业务的HPLC通信技术应运而生。通过分析HPLC技术特点以及电网客户侧典型业务应用需求,提出了基于HPLC的低压用电设备电压监测方法、停电事件类型研判方法、电能表错误接线识别方法。通过改进HPLC通信单元硬件电路、扩展相关通信协议,实现了基于HPLC的智能抄表技术的深化应用。对高层居民小区和城乡结合部等典型应用场景下的测试实例进行了论述分析,验证了方法的有效性和先进性,为电网营销、调度、运检等专业提供广泛的业务支撑能力。 相似文献
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电力物联网是建立以新能源为主体的新型电力系统的关键技术之一。电力线载波物联网(PLC-IoT)作为能量与信息融合的物联网技术的成功实例,不仅能够利用现有电力线资源进行数据传输,还能提高电网深度感知的能力,适合作为电力物联网网络层的通信方式之一,并促进电网与通信网的深度融合。首先介绍了电力物联网的发展概况,分析了能量与信息融合的物联网技术的可行性和关键问题,并结合PLC-IoT的关键技术和应用优势,探讨了PLC-IoT在电力行业的应用场景和发展方向。最后提出了建设更普遍的多能流多信道泛在能源物联网的愿景。 相似文献
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泛在电力物联网释义与研究展望 总被引:5,自引:0,他引:5
能源互联网是以电力能源为中心,多种能源协同,消费协同,集中式、分布式协同,大众广泛参与的新型生态化能源系统,主要表现为坚强智能电网与泛在电力物联网深度融合。其中,泛在电力物联网还处于起步阶段,是能源互联网建设的关键一步。泛在电力物联网的建设对提升用户体验、提升电网运营水平、促进新能源消纳和培育新兴业务有明显的积极意义。从物联网概述、泛在电力物联网特征、支撑泛在电力物联网的关键技术以及典型应用场景几个层面对泛在电力物联网进行释义,最后对泛在电力物联网的发展进行了分析和展望。 相似文献
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泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路 总被引:10,自引:0,他引:10
智能感知是泛在电力物联网的数据入口,在泛在电力物联网建设中扮演着极其重要的角色。该文通过抽象化泛在物联网的信息论表述,量化比较了泛在电力物联网在数据传输容量上的优势,综合估算了智能感知网络规模,预测需要在此基础上解决海量异构多源数据融合、信息安全防护等问题。探讨了泛在电力物联网边缘算法的可分解性与下沉系数,定义了描述边缘算法可分解程度的范式,举例电力常用算法在泛在物联网边缘分解后的计算效率。讨论了智能感知在时空、类型、准确度的信息增益,以此为数学前提分别叙述了泛在电力物联网智能感知技术在通信网络、边缘计算、深度感知3个维度的发展思路,在此基础上讨论了泛在电力物联网的实际应用场景。 相似文献
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泛在电力物联网的建设对感知层设备提出了新的要求。针对目前小容量配电变压器无法感知高压进线侧信息的不足,提出了一种用于配电变压器的智能感知终端设计技术。该智能感知终端包括高压感知本体和智能测量终端两部分,高压感知本体可实现对配电变压器高压进线电压、电流的精确感知。智能测量终端则可通过边缘计算有效实现对配电变压器状态的监测以及对配电线路多种信息的检测。对高压感知本体传感的关键技术进行了分析,并对其传感准确度进行了测试。对智能测量终端的常用边缘计算技术进行了分析。该智能感知终端有效满足了电力物联网对配电变压器的感知要求,具有广阔的应用前景。 相似文献
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能源供应压力不断增大和大量多种类型分布式能源不断接入给电力系统的经济运行、安全管理和应用服务提出了前所未有的挑战。国家电网有限公司提出了打造泛在电力物联网的构想,拟通过物联网技术赋予电力系统灵活感知、实时通信、智能控制和可靠的信息安全等能力,不断提升电网运行控制和调度的智能化水平,持续深入提高各种类型能源之间的互动能力,将现有的电力系统转变为更高效、更安全、更可靠、更具弹性和可持续性的智能网络化电力能源系统。对泛在电力物联网的基本概念、主要特点、关键技术和典型应用进行说明与分析,在此基础上给出泛在电力物联网建设面临的主要挑战,为相关研究的深入开展提供有益的参考。 相似文献
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通过物联网平台的部署,海量的用户侧灵活可控资源能够以泛在接入的方式聚合成虚拟电厂,参与电力市场交易,为系统提供需求响应服务,缓解系统的错峰压力。针对虚拟电厂用户参与实时交易的即时性、分散性、自治协同等特征,提出了适应虚拟电厂参与的实时能量市场模型,并采用了用户与边缘节点协调的分布式调度方法,实现海量虚拟电厂用户对实时中标功率的自主响应。首先,虚拟电厂基于各边缘节点聚合的响应能力,将响应功率通过射影函数分配到各边缘节点,再由边缘节点通过交替方向乘子法与各用户进行迭代通信,计算出各用户的响应功率。最后,通过实际算例验证所提算法的有效性。结果表明,用户与边缘节点协调互动的分布式调度方式,能够满足海量虚拟电厂用户进行实时响应的即时性、高效性要求。 相似文献
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An Luo Lu FangShuangjian Peng Chuanping WuHouhui Fang 《International Journal of Electrical Power & Energy Systems》2011,33(2):322-331
This paper analyses the negative sequence equivalent circuit of DSTATCOM in unbalanced distribution networks. A new control model of negative sequence voltage without current sensors based on instantaneous power balancing algorithm is deduced. To compensate for balanced and unbalanced voltages, a new cascade voltage loop control strategy, in which the negative sequence voltage control loop is parallel to the positive sequence voltage loop, is proposed. Then the mathematical model of the new cascade loop voltage control method is discussed. The DSTATCOM output voltage command is directly obtained from the bus voltage at the Point of Common Coupling (PCC) and the DC-side voltage via a simple algebraic algorithm based on power balance equation. In addition, the implementation costs can be reduced since current sensors are not required in the proposed control strategy. Simulation and industrial application results are presented to verify the validity of the proposed control strategy. It is successfully implemented in the DSTATCOM installed in the Lianyuan Iron and Steel Corporation in Hunan province of China. 相似文献