计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法

故障过程中双馈风机Crowbar投入与不投入的暂态响应特性差异明显,因而在风电场等值中场内机组Crowbar状态是一个良好的机群划分指标。然而,双馈风电场与单台机组间故障特性的差异性,使得现有采用单机模型来识别场内机组Crowbar状态的方法存在识别不准确的问题,从而降低风电场等值建模精度。为此,该文提出一种计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法。通过分析风电场故障特性,构建Crowbar状态特征向量;收集风电场各工况下的样本数据,建立基于支持向量机(support vector machine,SVM)的识别模型。在新工况下,依次以Crowbar状态识别结果和输入风速为分群指标对场内机组进行机群划分,从而建立风电场等值模型。仿真算例结果表明,该文提出的基于SVM的Crowbar状态识别方法在各个故障场景下相较于传统方法均有较好的识别效果,所建立的等值模型与详细模型故障暂态特性十分吻合,等值方法合理有效。     

考虑连锁故障的覆冰灾害下输电线路脆弱性分析模型北大核心CSCD

虽然电网鲁棒性日益增强,但部分输电线路经过区域极易遭受覆冰灾害,导致该地区发生一次故障的概率大幅增加,而一次故障将会导致电网发生二次连锁故障。针对此问题,文中首先通过蒙特卡洛法判断覆冰灾害引发的输电线路一次故障脆弱性,然后通过自组织临界理论判断由一次故障引发的输电线路二次连锁故障脆弱性,从而建立综合考虑覆冰灾害和电网物理特性的输电线路脆弱性分析模型,以潜在事故链的形式展现了电网覆冰灾害下的故障演化进程,为运维人员甄别覆冰灾害下区域电网的输电线路薄弱环节提供重要决策依据。最后通过对IEEE-39节点电力系统实例进行仿真与分析,验证了所提出模型的可行性。     

湿法烟气脱硫浆液氯离子质量浓度模拟计算与优化运行

脱硫浆液氯离子质量浓度一直是电厂脱硫系统的重要控制对象,实验测量浆液氯离子质量浓度不仅耗时费力,而且无法实时测量。根据浆液排出泵启停情况及电厂DCS监测数据,基于传统物料衡算模型及迭代算法,建立了脱硫浆液氯离子质量浓度计算模型,并根据机组实际运行工况模拟计算浆液氯离子质量浓度的变化情况。结果表明:模型计算结果基本与实验测量值吻合,平均误差为4.44%,一定程度上验证了模型的有效性;随后,结合电厂实际运行情况,分析了该机组氯迁移情况,并针对吸收塔氯的来源和去向两个角度进行情景分析,给出了优化运行建议。本模型能够实现吸收塔浆液氯离子质量浓度的实时模拟,对电厂脱硫系统适时补水排污,减少脱硫废水排放量,保证脱硫系统稳定运行。     

基于模型预测控制算法的供热机组负荷控制

为提高对磨煤机故障的事前预知能力,结合深度学习方法的优势,在传统长短时记忆（LSTM）神经网络的基础上,提出基于卷积神经网络-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM）的磨煤机故障预警方法。选择与磨煤机堵煤故障相关的测点作为模型的输入量,进行多元时间序列预测。得到模型输出预测值与磨煤机正常工作状态下的运行数据之间的偏离度函数,运用核密度估计方法确定预警阈值,实现磨煤机堵煤故障预警。以某660 MW火电机组的中速磨煤机为研究对象,建立CNN-LSTM模型并进行故障预警试验。试验结果表明,该模型可以精确预测磨煤机多个测点参数的变化趋势,相较于LSTM神经网络模型具有更高的精确度。该方法能够提前对磨煤机堵煤故障做出有效预警。     

冷绝高温超导电缆绝缘层设计研究

通过对冷绝缘高温超导电缆绝缘层的设计、评测及研制工艺过程分析,总结了绝缘失效的原因及研制工艺的缺陷,提出绝缘层研制工艺优化改进的措施及操作方法,可为冷绝缘高温超导电缆的研究提供一定的参考。     

各国架空导线设计风荷载计算对比分析

对比现行国内外架空导线风荷载设计规范,结合具体算例分析了各国规范间的差异。相对于其他国家规范,我国规范风荷载设计值偏小,这主要是风振系数的差异造成的;在部分工况下,我国规范风振系数的计算值小于1,这意味着总的风荷载低于平均风荷载。     

基于直接数字频率合成的电弧发生方法研究*

低压交流故障电弧信号是低压交流故障电弧特性研究的基础,为此提出一种基于直接数字频率合成的故障电弧发生方法,并根据该方法设计并实现了故障电弧产生电路。该方法以Cassie电弧模型为基本模型,通过直接数字频率合成技术产生电弧信号,电弧信号经功率放大电路放大后耦合到负载电路,进而用于研究故障电弧特性。将实际电路输出数据与仿真模型数据进行对比,实验采集到的电弧电流信号与仿真电弧电流信号基本吻合,验证了该故障电弧发生方法的可行性和准确性。该电弧发生方法解决了传统电弧发生仪器操作繁琐、风险大、成本高等问题,方便了对低压交流故障电弧特性的研究,提高了实验效率及可重复性。     

光伏功率扰动下的水电机组海鸥优化模糊PID控制研究

光伏发电机组输出功率的随机性和波动性影响着供电系统的安全稳定运行。为了提高水光供电系统的频率稳定能力,根据水轮机调速系统的数学模型,结合海鸥算法的寻优能力和模糊控制的推理能力,提出基于海鸥优化模糊PID（SOAFPID）控制的水电机组控制策略,使其能够快速调节光伏和负荷波动引起的系统频率偏差。通过搭建Simulink仿真模型,分析其在不同扰动工况下的频率稳定能力。仿真结果表明：与传统PID控制方法相比,采用SOAFPID控制的水电机组在光伏和负荷功率扰动下具有更小的超调量和更快的稳定速度,在水光供电系统中表现出了优越的动态调节性能。     

数据驱动的中大型能源用户多类型用能特性画像及评价方法

针对传统电力用户画像无法全面反映综合能源用户的多类型用能特性,提出了一种数据驱动的中大型能源用户多类型用能特性画像方法。首先,从用电负荷水平、用电稳定性、用电互动能力、用热特性及用冷特性5个方面构建中大型能源用户用能特性综合评价体系。其次,采用客观权重赋权法(criteria importance though intercriteria correlation,CRITIC)对各项指标进行加权计算,分别从短期和中长期两种时间尺度对用户进行评价,实现用户综合用能画像。最后,通过算例分析表明所提方法能全面反映不同类型能源使用特点,为用户用能趋势预测、用能行为优化等业务开展提供了有利条件。