同塔双回线路架空地线电能损耗影响因素分析

为降低架空地线电能损耗,用电磁暂态程序(the alternative transient program-electormagnetic transient pro-gram,ATP/EMTP)建立了输电线路架空地线感应电流计算模型,仿真分析了同塔双回输电线路的导线相序、线路电流、线路电流不平衡度、线路长度、档距、导地线的平均高度、导线相间距离和地线间距等因素对架空地线感应电流以及电能损耗的影响,得到:同塔双回输电线路同相序排列时,地线感应电流主要以地线-大地为环流回路,电能损耗最大;逆相序时,地线感应电流主要以地线-地线为环流回路,电能损耗最小等方面的结论。     

基于直流线路参数的50 Hz谐波放大评估方法

针对近几年现场运行暴露出来的变压器空投时50Hz谐波电流流经直流线路出现放大的问题,提出了一种通过直流线路参数来评估直流工程50Hz谐波放大的方法。首先,推导了长距离直流输电线路50Hz参数计算方法;其次,依托于某在运高压直流工程进行直流线路50 Hz参数计算,并以此深入研究了直流线路出现50Hz谐波放大的本质原因以及谐波放大的极值点,进而提出了用于评估直流谐波放大水平的指标;最后,通过EMTDC仿真平台验证了所提方法的正确性,并应用于实际工程进行谐波评估。结果表明:通过50Hz参数计算方法评估的直流谐波放大水平与实际工程一致,所提出的谐波放大极值点计算和放大评估方法不依赖于详细直流模型和EMTDC仿真。     

光纤复合架空相线在中低压架空输电线路中应用

光纤复合架空地线(OPGW)既可作为地线,又可作为光纤通信,具有良好的技术和经济效益,在110 kV及以上高压架空输电线路中获得了广泛的应用;35 kV及以下中低压架空输电线路,只需在进入变电所(站)之前局部长度上架设地线,进行防雷保护,又称为进线保护,因此,通常采用同杆架设的全介质自承式光缆(ADSS).论述了能替代...     

单回输电线路架空地线感应电流分布规律及电能损耗影响因素研究

利用ATP-EMTP建立了某实际输电线路架空地线感应电流计算模型,经过仿真结果与实测结果的对比,验证了其可行性。基于这一模型,仿真分析了输电线路的导线电流、导线电流不平衡度、线路长度、档距、导地线的平均高度、导线相间距离和地线间距等因素对架空地线感应电流以及电能损耗的影响,为降低架空地线能量损耗,采取有针对性的防治措施,提供了技术依据。     

变压器谐波损耗计算及经济性评估

随着先进的基于微电子控制技术的自动化生产流水线大量应用于现代工业,企业的生产效率不断提高;与此同时企业对电力系统的电能质量问题也越发关注.为了掌握谐波对企业造成的损失情况,携带电能质量分析仪——Fluke435对该企业的每个测量点进行了24小时连续不间断的测量;在实测数据的基础上,结合变压器谐波损耗的经典理论对谐波造成的直接损失和间接损失进行了经济性评估.对工业用户评估及计算电力系统谐波造成的经济损失有一定的指导意义和参考价值.     

基于GA-SVR模型的配电网线路参数辨识

准确的线路参数对于配电网运行与控制具有重要意义,而配电网线路参数因受到环境、工况与温度等因素的影响而改变,同时,由于配电网结构复杂度、随机性与波动性日益加强,难以对配电网建立精确的参数辨识模型。提出一种基于GA-SVR模型的配电网线路参数辨识方法,实现配电网线路参数的准确辨识。通过遗传算法（GA）对支持向量回归（SVR）机的惩罚因子与核函数参数进行优化,解决了传统支持向量回归机采用默认参数导致模型预测效果不佳的问题。采用不同阻抗参数下的配电网潮流值对回归网络进行训练,构建改进型SVR参数辨识模型,实现对配电网线路参数的辨识。通过33节点配电网算例的验证,表明该改进型SVR参数辨识模型与传统SVR参数辨识模型相比,能够实现更高精度的配电网线路参数辨识。     

可再生能源电源的电能传输线路损耗评估模型分析

针对可再生能源电源因线路长且分支多导致电源负荷受时间影响,无法通过独立元件损耗方法评估电能传输线路损耗,研究了可再生能源电源的电能传输线路损耗评估模型.通过失衡度界定可再生能源电网,确定可再生能源电网范围后,采用基于电量法的传输线路损耗评估方法,将线路等值电阻、线路均方根负荷电流、线路有功供电量、线路无功供电量、线路平...     

基于贝叶斯网络的架空输电线路运行状态评估

为了详尽及时地掌握架空输电线路的运行情况,提高线路运行的可靠性,提出了一种基于贝叶期网络的架空输电线路运行状态评估方法.贝叶斯网络可以灵活地表示变量的随机不确定性和相关性,还能方便地进行不确定性推理.基于贝叶斯网络建立的架空输电线路运行状态数学模型,不仅能够得出架空输电线路及其各部件的3种运行状态的状态概率,而且还可以动用贝叶斯网络的双向推理技术方便地求解架空输电线路各部件对整条线路运行状态的影响,得出整条架空输电线路的薄弱环节,通过实例计算表明了此方法的有效性和实用性.     

基于GA和PSO的电动客车锂离子电池SOC估计

以广州某巴士企业电动公交在实际运行和停车充电状态下的电压、电流和荷电状态(SOC)的数据,分别建立基于支持向量回归机(SVR)的锂离子电池放电和充电的SOC估计模型,并利用网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行参数优化,对比估计精度和拟合优度.处理放电阶段数据时,基于PSO优化后的SOC估计模型...     

基于预估的用户谐波评估方法

谐波源接入电网投产试验,根据小容量试验数据来预测满载时谐波发射水平有助于现场评价负荷电能质量问题,预控电网设备安全风险。该文提出了以负载容量为参数的变化谐波源通用预测模型及其求解步骤,并引入稳健回归算法对参数寻优以提高模型精度。在预测过程中,利用多个预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型构成预测模型群,对谐波电流数据进行拟合。该方法把建模对象当作黑箱,不考虑内部机理,可用于其他非线性负荷建模中。此外,通过对不同电网等值谐波阻抗参数辨识方法进行比较,提出统计回归方法有较好的准确度。最后,通过实例证明了该文提出的通用预测模型能较好地平衡拟合和外推,可以满足电能质量现场评估需求。     

基于健康指数的架空线路运行状态评价方法研究

针对现有架空线路运行状态评估存在的问题,提出一种基于健康指数的架空线路运行状态综合评估方法。该方法结合架空线路运行特点,综合考虑线路本体及天气、环境等外力因素影响,系统地研究了影响线路健康状况的各级关键因素及其影响系数。考虑不同影响因素重要程度,采取定性、定量相结合的方式,提出了层次分析法、优劣解距离法、专家研讨法三者相结合的线路健康指数计算方法。利用该方法对南京某实际110 kV架空线路运行状态进行现场验证,证明了所提方法的有效性。所提方法不仅适用于架空线路健康状态的评估,也可为其他电力设备的健康状态评估提供参考。     

基于数字化三维模型的架空输电线路设计

架空输电线路三维模型设计是开展输电线路施工、运行仿真模拟的基础,文中介绍了输电线路模型组成,包括导地线、绝缘块、杆塔等多种子模型,并针对工程实际案例进行设计研究,利用智能航测系统进行航空采集,建立输电线路走廊DOM及DEM数据,同时采用BIM技术对输电线路建模,形成完整三维模型。最后将研究成果与实测结果对比,研究表明该输电线路三维设计有利于开展路径优化工作,使工程测量更加快捷准确,具有一定应用价值。     

新型电压控制式有源电力滤波器(APF)的设计

随着越来越多的非线形电力负荷投入使用,使城市电网中的谐波分量猛增.为降低谐波对电力系统的危害,更有效地抑制揩波,提出与传统的电力有源滤波器不同的新型设计思路,并设计实现了小功率单相新型谐波抑制装置,取得比较好的谐波抑制效果,体现了该装置功能多、性能好、克服了常规LC无源滤波器不足等特点.     

基于EMD-SA-SVR的超短期风电功率预测研究

针对风电功率的高随机和强波动性,提出一种基于EMD-SA-SVR的风电功率超短期预测方法。采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)提取风电功率序列的不同特征。将原始序列分解为多个更具规律的模态,针对每个模态序列建立各自的预测模型,以消除不同特征之间的相互影响。鉴于支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)好的泛化能力,研究建立基于SVR的各模态预测模型。进一步采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法对SVR参数进行优化以解决模型选择的多极值复杂非线性问题,获得各模态分量的最优模型,进而汇总各模态分量的结果得到风电功率预测值。在某风电场历史数据上的对比分析表明,EMD-SA-SVR模型可以有效提高风电功率超短期预测精度。     

基于纵横交叉算法的波浪发电装置最大功率跟踪控制

针对波浪能最大功率点跟踪控制中,浮子水动力模型的非线性,使传统群智能算法存在局部最优问题,提出纵横交叉算法(CSO)控制方案。CSO的纵向交叉算子,在纵向交叉概率判定下进行个体维变量间的算术交叉,保证种群能够脱离局部最优状态; CSO的横向交叉算子完成个体间的随机配对与算术交叉,并将解空间全体分割成若干个子空间,每个子空间以配对个体为对角顶点,搜索子空间内部及邻域,实现精细的局部搜索能力。通过纵、横交叉算子的交替作用,任何有益于实现全局最优的信息,都将被迅速地分发到种群的各变量中,用以改变搜索路径。仿真表明,在波浪周期发生变化时,纵横交叉算法能够实现最大功率点跟踪,并提高收敛速度。     

免疫支持向量机在故障测距中的应用

针对支持向量机参数选择难的问题,提出了一种免疫支持向量回归机进行故障测距.该算法运用免疫算法来优化支持向量回归机的参数,减少人为选择参数的盲目性,提高了SVR的推广预测能力.与标准支持向量机算法相比,文章的参数选择具有更明确的理论指导,加速了参数的寻优过程.大量仿真表明:该算法测距精度高,适应性强,训练样本少,测距结果...     

基于支持向量回归模型的电力系统谐波分析新方法

当前电力系统中的谐波问题日益严重,对谐波的准确检测和分析是抑制谐波畸变的重要依据。将基于改进的SMO算法的支持向量回归模型应用于电力系统谐波的检测,该算法克服了常规算法计算规模大和建模复杂的困难,通过引入一个中间因子,将原来问题的计算规模减半,并利用迭代算法求解中间因子,使得该算法简单可行。对三相桥式整流电路交流侧产生的特征谐波和非特征谐波电流进行了分析,仿真结果通过与FFT算法和ADALINE神经网络的检测分析结果对比,表明该方法无论是在理想情况下还是在考虑了各种影响因素的情况下,都具有很高的检测精度,可以满足电力系统的谐波分析的要求。该方法的不足之处是计算量会随着输入量分辨率的提高而增大。     

粒子群优化的支持向量回归机计算配电网理论线损方法

针对配电网理论线损精确计算,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量回归机(SVR-PSO)的理论线损计算方法。SVR-PSO方法将理论线损计算抽象成多元回归分析,理论线损的若干影响因素作为自变量,理论线损值作为因变量,SVR-PSO通过对已知理论线损线路的数据样本训练学习生成配电网理论线损计算模型,进而利用该模型完成未知线路的理论线损计算。在SVR-PSO训练过程中,利用粒子群算法动态地搜索支持向量回归机的最优训练参数,提高了SVR-PSO的计算精度。最后横向对比实验证实了基于SVR-PSO的配电网理论线损计算方法的有效性,与传统方法相比,SVR-PSO方法在计算精度和运算耗时方面拥有更好的性能。     

基于鲁棒能量模型LS-TSVM和DGA的变压器故障诊断

鲁棒能量模型最小二乘双支持向量机作为最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)的改进算法,训练速度快、鲁棒性好且泛化能力强。将其引入到变压器故障诊断中,并提出一种鸡群算法优化鲁棒能量模型LS-TSVM的变压器故障诊断模型。在该模型中,结合二叉树和鲁棒能量模型LS-TSVM构造多类分类器用于变压器故障类型识别,并采用搜索性能较强的鸡群算法对鲁棒能量模型LS-TSVM的参数进行优化,以使模型的诊断性能达到最佳。基于DGA的变压器故障诊断实例表明,该方法故障诊断模型精度高,诊断效果优于PSO-SVM模型。     

基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测

为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。