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智能变电站多级数据交换及数据共网延迟分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于IEC61850的变电站数据传输是智能变电站过程总线通信的重要组成部分。智能变电站中所有的控制、保护以及电流、电压信号都是在网络中传递的。通信网络作为智能变电站信息交换的枢纽,其性能对控制和保护系统功能起了决定性作用,是智能变电站安全、可靠运行的基础。分析了通用面向对象变电站事件(GOOSE)的网络传输及其延迟,并对系统网络性能进行了测试。着重研究了线路传输延迟、存储转发延迟、交换机固有延迟、排队延迟等问题。根据网络流量,定量分析了网络延时对智能变电站系统性能的影响,测算了总延迟,验证了GOOSE网跳闸方法的有效性、可靠性。 相似文献
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指出设计流程管理是工程勘察设计行业的关键性业务,项目设计流程管理系统是设计院信息化建设的核心。设计院迫切需要利用该系统,对项目的计划、设计、控制及质量等进行有效地管理,以期建立完整、协调的设计工作环境,规范企业管理,提高企业的管理水平。 相似文献
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从光功率的角度,分析了卫星间长距离和出射光束发散角产生的空间传输损耗,当传输速率增加、误码率上升时,接收机灵敏度下降;讨论了不同卫星数目时传输损耗与激光束发散角的关系,在考虑其他光功率开销后,得出了发射光功率,发散角和接收灵敏度相互制约关系。 相似文献
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分布式光伏短期功率预测缺乏同时空气象数据。传统方法直接借助邻近集中式光伏站点数据进行功率预测,忽略了地理位置偏移带来的气象信息时移,难以满足预测精度要求。文中提出了一种考虑气象信息时移的混合预测方法。在机理驱动模型中,采用最优时移对气象数据进行偏移修正;在数据驱动模型中,引入时间模式注意力机制削弱气象数据偏移的影响。然后,通过Stacking集成学习框架将两种方法进行融合,形成机理-数据混合驱动模型,进一步提高预测稳定性及准确率。基于分布式光伏和公共气象站点实际数据进行的案例分析表明,所提方法能够有效利用偏移地理位置的气象数据,实现更高精度的分布式光伏发电功率预测。 相似文献
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城市电网新型电力系统中多元资源增多,数据采集难度加大,导致数据随机缺失率升高,难以满足精细化分析决策需求。为了解决新型电力系统中配网量测数据在采集与传输过程中频发的缺失问题,本文提出了一种基于波动互相关分析算法(FCCA)和改进型生成对抗网络(GAN)的电网缺失数据填补方法。首先,融合FCCA提出强相关性电网数据多维特征提取方法;其次,基于核主成分分析(KPCA)对多维特征数据集进行降维处理;最后设计改进型GAN结构,融合电网数据多维特征对低维向量进行重构,实现缺失数据填补。算例采用真实电网数据进行算法验证,并在某城市电网试运行,结果表明所提方法比传统数据填补方法具有更高填补精度。所以,在新型电力系统中量测数据连续缺失和缺失量较大的情况下,融合强相关性特征进行数据填补,对提升量测数据的完整性和可用性有明显优势。 相似文献
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SFB98D变密度测井仪是通过测量全波列来衡量套管井固井质量的一种仪器.2004年度变密度测井仪多次出现基线干扰过大现象,针对SFB98D变密度测井仪基线干扰过大现象,我们从基线干扰的产生原因,如何降低干扰的可行性分析,信号输入前置放大电路分析,降低基线干扰的方法四方面对基线干扰进行研究探讨,解决生产中的实际问题,确保仪器正常使用. 相似文献