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能源互联网接入设备是用能设施接入能源互联网的媒介。文中阐述了适用于多元用户互动的能源互联网接入设备的基本概念和特征,并基于计算机领域"通用串行总线(USB)"的理念,研发了信息—物理融合的能源互联网接入设备,即能源USB系统(EUSBS)。首先,阐述了EUSBS的信息—物理融合内涵和功能,并设计了总体架构和应用拓扑结构。基于此,对其软硬件系统进行研发,重点介绍了其中的硬件架构搭建、五类主要能源USB装置研发和实验测试。软件研发则简要介绍了其总体架构和主要功能模块。此外,以某商业楼宇为对象,通过安装EUSBS和配置分布式设备,对其进行了能量管理分析,初步验证了EUSBS可对接入设备进行实时监测和协调控制,实现了能量流和信息流的双重流通。最后,对EUSBS未来应用进行了展望。 相似文献
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“双碳”目标和新型电力系统建设背景下,新能源的高渗透率接入导致电力系统随机性显著增大、运行方式的分布复杂多样,传统单任务深度强化学习难以自适应源荷两侧的高随机性,调度决策难以满足新型电力系统对风光消纳、功率平衡需求。为此,该文提出融合电网运行场景聚类的多任务深度强化学习优化调度方法。该方法离线训练时利用空间聚类和决策树辨识海量调度运行数据的典型运行场景与重要特征,并构建甄别场景类别的多层感知机分类器;再依据场景类别建立和划分融合聚类多任务深度强化学习模型,从数据源到状态动作设计差异化训练各子任务学习器与模型;在线决策时利用分类器辨识有限运行数据的场景类别,调用模型快速求解实时调度任务,实现高随机场景下的多任务快速迁移学习,保证电力系统优化调度决策的最优性。该文通过算例验证了该方法的解的可行性与经济性。实验结果表明,融合电网运行场景聚类的多任务深度强化学习优化调度算法较单任务算法能够明显提升调度决策经济效益。 相似文献
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针对大用户低压侧配电管理和电能质量改善问题,设计了一种基于高档双ATmega128L型高速AVR和Zigbee无线通讯协议的电能质量智能诊断仪,详细介绍了其硬件接口电路设计,硬件程序设计和其在改善电能质量中的应用,并通过现场试验验证了其可行性。利用ATmega128L丰富的片内资源和外围扩展电路,以及高精度同步瞬时采样芯片MAX125,对现场信号进行同步采集,计算分析,实时显示,SD卡存储和结果记录,再利用Zigbee无线通讯方式实现测量数据定时上传和上层系统软件实时进行电能质量分析,从而加强专线用户用电管理,有效提高电能质量,实现节能降耗。该仪器具有易便携、成本低、测量精度高、抗干扰能力强、易推广等优点,可有效满足专线大用户低压侧电能质量管理的需求。 相似文献
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基于单片机的周期信号波形识别与测量的方法及实现 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种以测量周期性信号有效值为基本功能的数字式多用表的设计方案。该设计选用ADC0809作为数据采集器件,以Intel89C51单片机为核心,以HD7279A作为键盘/显示接口,不仅能够测量周期性的有产值值,还能测量信号的频率,基波分量以及总谐波分量,并能进行正弦波、方波、三角波等常见波形的识别 。 相似文献
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现有的电能质量预警方法通常是依据各类国家电能质量标准的限值设置预警阈值从而判断是否需告警,而此类预警阈值的设置在许多应用场合会显得比较僵硬。针对此缺点,提出了一种有效利用模糊聚类的电能质量预警方法来改善预警阈值的灵活性与适用性。首先对预警对象的电能质量指标值进行模糊聚类分析,得到其动态聚类图,并将各指标水平相近的预警对象划分为同一类型:然后考虑到同类型预警对象的指标值比较接近,选取指标值的算术平均值设为阈值,使阈值的设置更具灵活性,能充分反映真实数据所隐藏的规律;最后在判断是否"超国标"的基础上,根据所设的阈值挖掘电能质量指标在"超标"和"不超标"两种情况下的变化规律,并作告警判断,做到因情而异。通过实例分析,验证了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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针对传统中长期电量预测方法思路单一,忽视不同层次电量预测之间的内在联系而影响中长期电量预测精度的问题,提出了一种基于用电行业分类的新型中长期电量预测方法。首先,设计了适用于电量预测的用电行业分类原则和方法;然后,以8种特性互补的预测方法为基础,建立优选组合预测模型,对待预测区域整体以及各用电行业的电量需求分别进行年度和季度的预测;最后,运用多级预测协调理论建立了一个二维二级协调模型,对上一步的电量预测值进行修正,改善预测精度,得到上下级统一的区域整体以及各行业未来年度和季度的电量预测值。以实际的电量数据进行了算例分析,验证了该方法的有效性。 相似文献