变电运行中存在的故障及排除分析

变电运行是电网系统的重要环节,关系到供配电的实际应用。随着电网系统的大规模发展,变电运行中表现出大量的故障隐患,本文通过对故障进行研究,分析故障排除的方法。     

桑根氧化白藜芦醇的分离、稳态化包埋及其酪氨酸酶活性抑制作用研究

氧化白藜芦醇是一种重要的活性天然产物,是反式二苯乙烯类天然产物白藜芦醇(Resveratrol)的2'-位羟基化衍生物,具有美白、抗癌、保肝、抗氧化、抗衰老、抗炎等作用。本研究在建立了精确检测氧化白藜芦醇高效液相色谱(HPLC)方法基础上,以桑根为原料,研究了氧化白藜芦醇的提取分离、稳态化包埋及对酪氨酸酶活性的抑制作用。结果表明:以80%乙醇为提取溶剂,在提取温度70℃,时间1.5 h,液料比4:1,提取次数3次条件下,氧化白藜芦醇提取得率为94.32%;在固形物含量为40%,进风温度为190℃,雾化盘转速为16000 r/min,进料速度为1.78 L/h条件下,氧化白藜芦醇微胶囊稳态化包埋率为98.91%;氧化白藜芦醇标准品、氧化白藜芦醇微胶囊样品具有对酪氨酸酶活性抑制作用,且抑制强弱呈剂量依赖型。     

适用于二极管钳位型三电平有源滤波器的母线电压数字控制方法

传统两电平有源电力滤波器(active power filter, APF)由干功率开关耐压水平和载流能力的限制,难以实现对高压大容量非线性负载的谐波补偿。在高压大容量系统中,二极管钳位型三电平变换器得到了广泛的应用。对三电平APF进行研究,提出一种母线电压闭环数字控制策略。在同步旋转dq坐标系下,将三电平APF母线电压控制系统分为电压外环和电流内环2部分。在电压外环中,采用自适应滤波器求出直流侧电压平均值,采用PI控制器产生有功指令电流维持直流侧电压恒定。在电流内环中,针对三电平APF直流侧中点电位不平衡问题,从空间矢量PWM调制方法的角度出发,对中点平衡问题进行仔细研究,提出一种简单的中点电压平衡控制策略,只需检测各相电流和中点电压波动的方向,对小矢量进行取舍实现APF中点电位平衡控制。实验结果表明了所提出算法的正确性和有效性。     

社会节能环境下电力客户价值评估研究

从当前客户价值和潜在客户价值两个方面建立指标体系,加入了社会节能对电力客户的影响因素。采用改进的模糊层次分析法计算指标权重,以减少专家评分的不确定性。通过对客户价值细分方法的比较分析,选用了利益细分方法和聚类技术中的K-均值法对电力客户从当前价值和潜在价值两个维度进行聚类,并选取云南省某市级供电企业进行了实证分析。     

虚拟仪器在水泵性能参数采集系统中的应用

本系统为了采集水泵的性能参数采用了研华(NI)公司生产的PCI-1711数据采集卡,把虚拟仪器技术引入了水泵性能参数的采集系统当中,基于LabVIEW实现了对水泵的流量、进出口水的压力、温度、转速等参数的实时测量和模拟显示。结果表明把虚拟仪器引入水泵性能参数采集系统当中不仅节约了成本,还大大缩短了开发周期。     

多源数据融合的调度操作风险评估与辅助决策系统设计

智能电网和能源互联网的发展对电网信息处理能力提出了更高的要求,多源异构数据融合的辅助调度决策系统将成为电力调度员的重要智库。为提高电网调度操作过程风险辨识的效率和准确率,设计并开发了一套实用的电网调度操作过程风险评估与辅助决策系统。系统构建了标准化的接口平台,融合了操作票系统、能量管理系统、生产管理系统、调度员管理系统、继电保护系统、发电厂管理信息系统等数据源,实现多源异构数据的自动整合;通过不同设备操作过程的风险建模对每一项单项令分别进行风险量化评估,根据风险指标给出调度操作的决策建议。所开发的系统能够提高调度人员对于复杂调度操作过程潜在风险的预测和控制水平,指导调度人员进行科学的调度决策。     

考虑机组分类的海上风电短期功率预测-校正模型

数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)对风电功率短期预测起着重要作用,考虑风电场周围多个位置的NWP信息,提出利用聚类分析与机器学习相结合的方法对海上风力发电短期功率预测进行研究.同时考虑风电场内部空间差异,通过层次聚类分析将机组内多个风机风速划分为若干组代表风速,基于优选机器...     

基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法

卷积变换学习(CTL)结合了无监督学习与卷积神经网络的优点,通过无监督的方式训练卷积核,是一种新兴的稀疏表示方法.现有的单层CTL模型仅通过一层稀疏编码,不仅难以有效提取输入信号的深层语义信息,并且,基于l₀范数的CTL模型得到的稀疏解虽然稀疏度强,但它的求解是一个NP-hard难题,而基于l₁范数的CTL模型则存在稀疏度不足和参数过度惩罚的问题.针对以上问题,本文提出了一种基于log正则化函数的多层CTL模型(CTLlog):为了提取输入信号更具鉴别性与丰富语义的稀疏特征,对单层的CTL模型进行多层拓展,同时使用稀疏度强,偏差性小的非凸log正则化函数作为CTL模型的稀疏约束方法.通过使用近端凸差分方法对模型的非凸优化问题进行优化求解,开发出基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法.实验表明,本文提出的基于近端凸差分方法的多层卷积变换学习算法所使用的log正则化稀疏约束效果优于现有的CTL模型,且多层CTL-log的特征提取效果相较于单层取得了提升,在支持向量机(SVM)分类器的分类精度提升了2个百分点左右.     

广西风电出力的时空分布特征及机制分析

为提高风电功率预测准确性，提升日前多种电源互补优化调度水平，拓展负荷低谷时段新能源最大化消纳空间，合理评估负荷高峰时段电力平衡，笔者利用2020年11月至2021年10月广西风电运行数据研究分析风电出力的时空变化规律，得出结论为：1）风电装机速度越快，风速与风电出力相关系数越小；2）广西全年逾90%的时间风电出力小于风电装机容量的一半；3）广西7—9月风电出力最小，1—2月出力受限，3—6月及10—12月出力较大；3）日内风电出力呈现较强的反调峰特性；4）极端天气下可能形成风速与出力负相关的情形。     

基于半监督学习的航空导线切断标识图像识别

针对航空线束自动布线过程中导线切断标识图像漏识别及误识别问题,提出一种基于多特征及最小重构误差标签传递的加权K近邻(Minimum Reconstruction Error Propagation K-nearest Neighbor,MREP-KNN)半监督切断标识图像分类方法.利用改进OTSU阈值分割方法分割出前景目标,提取前景目标旋转不变模式LBP纹理特征及几何特征作为目标特征向量,将目标特征向量输入训练好的MREP-KNN分类模型进行分类.对比实验结果表明,MREP-KNN能够在已知标签训练样本较小的情况下,利用最小重构误差将已知样本标签传递到未知样本,扩大训练样本,最后达到更好的分类效果.在标签数为12时,分类正确率达93.69％.