基于时序差分学习的充电站有序充电方法

电动汽车有序充电是智能用电领域的重要议题。传统的模型驱动方法需对充电行为建模,但受相关参数的强随机性等影响,相关模型不能完全反映充电行为的不确定性。考虑到数据驱动下的无模型强化学习(MFRL)具有不依赖先验建模、适应强非线性关系样本数据的优势,提出将其应用于充电站的有序充电负荷优化。针对性地构建以用户充电需求能否获得满足为状态的马尔可夫决策过程(MDP),并利用充电完成度指标和满意度惩罚项改进代价函数。具体采用增量式的时序差分学习(TDL)算法训练历史数据,以保证数据规模下的计算性能。算例以充电站实测数据为环境,结果表明,在无需对充电行为进行先验建模的情况下,所提方法能够准确、快速地制定充电站有序充电计划。     

小电阻接地配电网线路保护单相高阻接地分析

给出了国内20 kV线路保护现状,针对中性点经小电阻接地系统,分析了零序过流保护和零序功率方向保护的优缺点和适用范围.通过理论计算和对人工接地试验结果的分析,阐述了保护存在单相高阻接地时的拒动作问题.在仿真分析的基础上,提出了提高线路保护耐单相高阻接地能力的措施.     

江苏电网实时数字仿真系统介绍

针对江苏省电力试验研究院有限公司与中国电力科学研究院合作开发的基于电力系统全数字实时仿真装置(ADPSS)的江苏电网实时数字仿真系统,详细介绍了该仿真系统的结构和主要功能,以及基于仿真系统开展的现场事故分析和试验研究工作。该仿真系统功能齐全、仿真规模大、可扩展性强,对大规模的电力网络能同时进行机电和电磁暂态的混合实时仿真。     

弱电侧选相元件的探讨

相电流差突变量选相元件和电流序分量选相元件在数字式高压线路保护中得到了广泛的应用,但在弱电源系统中存在电流量自身无法克服的困难而不能正确工作。该文利用某电网一端为弱电源的220kV线路发生单相故障的录波数据,通过仿真计算,分析比较了3种电流突变量选相元件的性能,同时分析了目前弱电源识别方法存在的问题。在理论分析和仿真计算的基础上,提出了有效识别弱电系统的方法,并给出了弱电侧选相问题的解决方案。     

多负载远距离无线电能传输系统研究

针对一类既需多级输出又能延长传输距离的无线电能传输(WPT)场合,从磁耦合谐振基本原理出发,结合多中继结构与多负载结构的优势,设计了一种新型三线圈双负载WPT系统.该系统选用LCC-Multi-S型补偿拓扑,在传统双线圈系统中加入一级特殊的接收线圈,设计了两级接收线圈结构,推导了系统双负载恒压输出条件,实现了两级负载端的相同功率输出,同时系统WPT距离得到延长.仿真和实验验证了提出的方案的可行性.     

基于双回线环流的时域法故障定位

该文提出了一种利用双端电流量实现双回线故障定位的时域测距算法。该算法利用双回线环流网与两侧系统无关且两端电压为零的特点，只用线路两端的电流量，就可计算出环流网的沿线电压分布，并根据从两端计算得到的电压分布差值在故障点处最小的原理实现测距。由于避免了使用电压量，故该测距原理不受电容式电压互感器(CVT)不能传变高频电压暂态信号的限制，该算法能够利用故障全过程的任何一段数据实现测距，且该算法所需数据窗短，只要略大于被测线路传输时问的2倍即可。该算法采用分布参数线模，克服了忽略线路电容带来的误差，适用于高压长距离输电线。仿真结果表明：测距误差将小于0．15km，且测距精度不受故障类型和过渡电阻的影响。     

电容器组反时限过电压保护的实现

在电容器组发生过电压的情况下,传统的定时限过电压保护在固定时限内断开电容器组,这使得电容器组的设备裕度得不到充分的利用.文中借助相关标准中的数据,通过曲线拟合的方法得到过电压保护的反时限特性方程.基于该方程在微机保护装置中实现了电容器组的反时限过电压保护,在实际工程应用中取得了较好的效果.     

不受TV和TA传变特性影响的同杆双回线故障定位方法

通过对双回线环流网沿线电压分布的频域表达，推导出基于两端电流量的双回线故障定位方法其能够准确定位故障的前提是两端电流量从一次到二次的传变具有相同的传递函数。由此可得到如下结论：当两端电流互感器（TA）具有相同的频率特性时，可获得精确故障定位；当两端TA传变能力不同时，可以通过选择二者具有相同频率特性的频带或者通过补偿来实现精确故障定位；且单频率信号也能用来进行故障定位。仿真和现场录波数据验证了结论的正确性。     

基于幅值线性变化模型的频率测量新算法

基于短时间内电流幅值线性变化模型,提出了一种用于精确测量电力系统瞬时频率的新算法,为系统提供实时状态变量。算法假设连续4个采样点对应电流的幅值线性变化,经过严格的数学推导,再结合泰勒展开和数学等比定理计算系统的瞬时频率。定性分析了幅值线性变化模型带来的误差,给出了泰勒展开和A/D转换引起的频率测量误差。该算法具有实现简单和测频速度快等优点,不需要采用数字滤波技术。该测频算法用于系统正常运行、没有振荡的单一频率情况时,理论误差接近于0。仿真结果表明,不论系统是否振荡、振荡是否剧烈,该测频算法都有很高的测量精度,且对电流中的随机噪声具有很好的适应性。     

基于BP神经网络的线圈定位技术研究

随着人类社会电动汽车普及化程度的提高,电动汽车无线充电作为一种更为方便快捷的充电方式也逐渐投入使用。电动汽车无线充电过程中发射线圈与接收线圈的对准与否直接关系着充电功率与充电效率,本文提出了一种基于BP神经网络的接收线圈定位技术,通过建立以探测线圈感应电压为输入层、接收线圈二维坐标为输出层的神经网络实现定位功能,并通过仿真和实验验证了所提出的定位方法。该技术有助于指引驾驶员或自动驾驶系统驾驶车辆对准发射线圈,对电动汽车无线充电技术的发展与推广应用具有积极意义。