离心泵泵叶的改造

离心泵在工业、农业及日常生活中的应用非常普及,在工业上,特别是在化工厂内,离心泵所消耗的功率往往占设备总功率的很大比重。 在现场应用中,我们需要的扬程和流量往往和所能选用的泵的性能参数有一定差距。根据经验我们所选的泵的参数与实际参数相比总要偏大一些,这样就会造成效率降低,浪费能量。下面介绍一种通过对泵叶进行切     

配电网高级应用软件及其实用化关键技术

配电网是发展智能电网的重要组成部分,也是短板所在。文中基于配电网实际的自动化水平、运行调度需求和模型特点,分析了配电网高级应用软件的关键技术。介绍了配电网高级应用软件的体系结构和功能组成;梳理了包括三相建模、三相状态估计、三相潮流计算、无功电压控制、网络重构、恢复控制和安全评估等高级应用功能的算法特点和基本思路。简要介绍了现场系统的集成架构,以及若干工程应用功能示例。     

考虑最大风电容量接入的带禁止区间实时经济调度模型

发电机在其可行运行区域的某些区间范围内,由于自身物理条件的限制,可能使得轴承振动放大,因此需设置一些禁止区间,而禁止区间会使经济调度模型连续可调的发电机出力变成分段连续调节量。另一方面,发电机需要留有一定的备用容量以应对大规模风电资源接入电网后的不确定性,但禁止区间在一定程度上会降低系统的备用容量。因此,建立了以发电机成本最小和风电接纳量最大为目标的带禁止区间的经济调度模型,并采用混合整数二次规划方法进行求解。分别以6机、15机和多机系统进行仿真验证,结果表明所提方法能够快速有效地得到最优发电机出力和最大风电接纳量,可以较好地适用于实时经济调度系统。     

关于城市污水处理厂污泥处置的思考

污泥是污水处理过程中的必然产物,处置不当将会造成二次污染,因此必须慎重处理。本文介绍了污泥的种类和性质,及污泥处置、利用的方式,并概述了国外污泥处置的发展现状     

暂态稳定仿真计算的分解协调计算模式

电网互联为一体，而电网调度却分层分区，需要在线进行电网分解协调稳定分析计算。文中将暂态稳定分解协调计算的各种计算策略统一在计算模式-协调计算方式-外网等值的三维坐标图中，并论述了相互间的演进关系；研究了协调算法、计算速度、通信等问题；设计了一种实用的暂态稳定分解协调计算算法; 引入时窗和移窗技术提高算法收敛性，减小通信开销。算例表明，这种算法具有收敛性好、计算结果精度高、对通信质量依赖性低以及对迭代初值的误差不敏感等优点。     

实时网络分析中开关电流和功率的计算

提出一种用于实时计算开关电流及功率分布的模型和方法，此法适用于具有任意复杂 开关结构的电网；给出了数学模型、算法公式和实现方法；报道了在河南电网ＥＭＳ中的应 用结果。     

图计算在电网CPS中的应用场景研究

信息技术的广泛应用使得电力系统一次侧和二次侧形成了典型的信息-物理耦合系统(cyber-physicalsystem,CPS)。电网CPS的出现促进了新的建模方法、安全评估方法以及问题场景的出现。同时,由电网CPS导致的问题规模扩大、关联复杂性提升也对计算技术和分析方法形成了新的挑战。图计算作为计算机领域出现的一种新的并行计算框架,在处理海量图结构数据和复杂关联性问题时具有很大的优势。该文在详细阐述图计算特性的基础上,对图计算在电网CPS建模及耦合计算、网络结构脆弱性研究等场景的应用进行了分析,并提出了基于电网业务的图数据建模方法和电网CPS业务风险评估的图计算算法。最后利用实际的图计算系统进行了算例分析和应用展示。为电网CPS中相关场景的研究和实际应用提供了一种可行的图数据存储、分析和可视化技术方案。     

协调二级电压控制的研究

总结了协调二级电压控制(CSVC)的基本思想,提出了一种新的CSVC模型。在优先考虑中 枢母线电压偏差最小的前提下,利用多余的控制自由度保证本区域发电机运行在无功裕度更大、出 力更均衡的状态。仿真结果显示在分级电压控制体系中,如果二级控制环节采用所提出的CSVC 模型将有利于提高系统的电压稳定裕度。基于该CSVC模型的二级电压控制模块已经在国内某 省级电网得到实际应用。     

现代能量控制中心的运行风险评估研究初探

该文通过定义的分析比较，提出运行风险评估和传统电力可靠性的数学模型本质上是一致的，其区别之处在于应用场景不同。该文分析了运行风险评估在可靠性原理、调度自动化技术和实际部门运营管理三方面的基础，将运行风险评估定位于架构在EMS／DTS平台上的一种随机性定量分析工具。该文在继承、发展可靠性和调度自动化研究成果的基础上，提出运用非序贯蒙特卡罗仿真和层次加关系的电网模型进行状态选择；分别运用动态潮流和暂态时域仿真进行概率充分性和概率稳定性分析；同时定义了新的运行风险指标，克服了现有运行风险指标中的遮蔽现象等缺陷。应用该文所提方法对WSCC-9系统、IEEE-39系统和浙江金华电网的计算表明，该方法可以用于调度部门的发电出力计划调整、拉闸限电方式选择和自动重合闸配置等工作。     

面向变化场景的输电断面极限评估主动迁移学习方法EI北大核心CSCD

深度学习由于其强大的非线性建模能力,在输电断面极限传输容量(total transfer capability,TTC)评估问题中具有良好的应用前景。然而,由于电力系统的时变性和不确定性,需要快速更新数据和模型以满足在线应用需求。为充分利用历史场景数据并减少在线更新的计算代价,提出一种基于主动迁移深度学习的输电断面TTC评估方法。该方法包括两个阶段:第一阶段引入迁移学习预训练,推导了迁移泛化误差界以及最优经验误差组合权重,用于指导预训练阶段得到具有最小泛化误差的新场景模型;第二阶段引入主动学习和模型微调,基于TTC评估网络灵敏度进行重要样本主动查询,显著降低了模型更新所需的新样本标注时间,并利用模型微调进一步提升了新场景模型的性能。算例分析表明,所提方法与传统的深度模型训练方法相比,大幅降低了将模型应用于新场景的标注样本需求与时间成本,提升了模型迁移的效率。