分布式实时资源数据采集装置的设计

电力系统在线安全分析、电能质量监测、电量数据采集,环境因素分析都需要数据采集装置,为了及时掌控实时数据以便精准分析,要求数据采集装置时延性小,采集精度较高,抗干扰能力强等诸多特点.因此设计一种具备上述功能的数据采集装置较为重要,本文基于STM32F103ZET6设计一款数据采集电路,可实时采集各模块数据,并将数据联网处理为电站及时得到运维提供依据.     

基于和声搜索算法的多机系统PSS参数协调优化

电力系统稳定器(PSS)是抑制低频振荡的重要装置。在多机电力系统中,PSS参数设计要满足两方面的要求:既要能够改善本机强相关振荡模式的阻尼,也要能够避免导致其余机组的阻尼明显恶化。在此背景下,以特征值分析法为基础,从发电机组的角度构造了反映其强相关模式阻尼情况的指标并建立了能够反应系统整体小干扰稳定水平和机组间阻尼分配情况的目标函数。采用了近年来发展的和声搜索(Harmony Search)这一高效启发式优化算法来求解这一优化问题。最后,根据实际工程需求设计和开发了相应的软件系统。对10机39节点新英格兰系统和64机305节点福建电力系统的PSS参数协调优化结果验证了所发展的模型与方法的可行性和有效性。     

高比例水电孤网的振荡抑制与快速调频协调策略

研究了在满足电网频率要求前提下高比例水电孤网的振荡抑制与快速调频的协调策略.首先定义了水电机组调频优先级指标,为水电机组的调频优先级进行排序.其次基于调频优先级指标提出了非调频水电机组的选取方法,确定了调频机组的调频控制策略.然后提出了机组的紧急控制延时计算方法,定义了调频机组的频率放大系数修正公式.最后利用实际算例验...     

计及保护和断路器误动与拒动的电力系统故障诊断解析模型

当电力系统一次设备发生故障时,如果发生保护和/或断路器拒动或误动的情况,则会导致停电区域扩大,进而增加故障诊断的复杂性.现有的电力系统故障诊断解析模型是在保护和断路器正常动作的基础上建立的,没有系统地考虑其误动或拒动的情况.在此背景下,以现有的电力系统故障诊断解析模型为基础,通过系统地计及保护和断路器发生误动与拒动的可能性,发展了故障诊断问题的新的数学模型.该模型不仅能够诊断出故障设备,还可以识别出误动或拒动的保护和/或断路器以及漏报或误报的警报.开发了相应的实用软件系统,并用实际电力系统发生的故障案例进行了仿真测试.     

基于DSCADA和μPMU数据融合的配电网运行拓扑辨识

在配电网安装了配电网数据采集及监视控制系统（distribution network supervisory control and data acquisition, DSCADA）和部分节点安装少量微型同步相量测量装置（micro-synchronous phasor measurement unit, μPMU）情形下,提出了一种基于DSCADA和μPMU遥测数据融合的配电网运行拓扑辨识方法。首先,基于μPMU节点电压相位量测构建配电网拓扑变化时刻辨识模型,确定拓扑变化的时刻;然后,基于拓扑变化前后的节点电压变化,借助DSCADA和μPMU的遥测数据构建可能拓扑判据,缩小重构后可能拓扑的范围;最后,使用加权最小二乘法将DSCADA和μPMU遥测数据进行融合,估计出可能拓扑下的节点电压相位,并利用构建的拓扑相似度辨识模型辨识出实际拓扑。算例中考虑μPMU和DSCADA不同量测误差组合,对该算法辨识的准确性进行验证。     

基于MATLAB的车辆组件模型库的设计与实现

结合研究车辆动力学控制参数模型的需要,提出了开发车辆组件模型库系统的设想。并设计了车辆组件模型库的功能结构和面向对象的系统层次结构体系。采用MATLAB仿真平台,运用软件可重用技术,构造了车辆动力学仿真领域模型库。使用C语言编写了车辆所有总成的S函数块,利用MATLAB提供的虚拟现实VRML工具箱,实现了车辆仿真视景。应用实例表明,所提出的车辆组件模型库系统具有较好的实用价值。     

基于云计算的电力系统快速静态安全分析方法

电力系统静态安全分析是提高电网安全性的关键计算.随着当前静态安全分析的计算规模日趋增大,合理设计并行算法和任务分配算法利用云计算技术海量存储和计算能力的特点可满足电网对静态安全分析的计算资源和效率要求.提出基于云计算的快速静态安全分析方法,包括潮流方程分裂并行算法和云计算任务分配算法.通过对雅可比矩阵的分裂和子系统的划分实现多重分裂并行计算;综合考虑运算时间和相互间通信时间,进行合理的子过程划分,进而将任务依次分配给各子过程,实现计算任务分配.通过对IEEE33节点、IEEE292节点算例在阿里云上进行云平台实验计算,结果表明,所提算法能够有效利用云计算的优势实现静态安全分析潮流方程的快速计算,同时具备良好的扩展性.     

广东电网事故处理智能辅助决策专家系统开发

在讨论智能故障诊断算法、恢复决策推理原理及实现算法的基础上,介绍广东省电力调度中心和华南理工大学开发的智能电网事故处理辅助决策专家系统及其实际运行情况。该专家系统采用信息一体化技术实现了与EMS、SCADA以及故障信息系统间的信息交互,提供综合了专家知识的故障后恢复决策,使调度员在面对复杂故障和非常见故障时,能够更快速定位故障源。     

线性神经网络及模态声发射在时差定位中的应用

分析了影响时差定位法精度的主要因素,将线性神经网络方法和模态声发射理论应用于突发声发射定位中,并在板结构上进行实验验证。实验结果表明,达到了精确定位的预期要求,定位不确定度由1.89%降至0.45%,较好地满足了工程实际需要。该方法不仅适用于突发声发射时差定位,也为连续声发射时差定位奠定了基础。     

基于群灰狼优化算法的双馈感应电机最优控制

设计了一种新颖的群灰狼优化算法(Gathered Grey Wolf Optimizer, GGWO),用于整定双馈感应电机(Doubly-fed Induction Generator, DFIG)的比例-积分控制器(Proportional-integral, PI)最优参数,从而实现变风速下的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)并提高系统的故障穿越能力(Fault Ride-through, FRT)。GGWO在原始灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)的基础上引入分组机制,将灰狼分为相互独立的合作狩猎组和随机侦察组。其中,随机侦察组中的灰狼负责进行广泛的全局搜索,而合作狩猎组的灰狼实现深度的局部探索。同时,设计狼群间的角色互换机制,可根据当前适应度函数,在下次迭代中对不同分工的狼进行角色互换,进而平衡全局搜索和局部探索的矛盾。通过阶跃风速、随机风速和电网电压跌落三个算例对GGWO的优化性能进行了研究。仿真结果表明,与遗传算法、粒子群算法、飞蛾扑火算法和GWO相比,所提算法具有更好的全局收敛性、MPPT精确性和FRT能力。