10kV开关柜交接试验的探讨与改进

通过对变电站高压室内10 kV开关柜交接试验工作的探讨,确定了影响10 kV开关柜交接试验工作效率的三点主要因素:短路、接地导线简陋,交叉工作人员过多和试验方法设计不当。根据实际情况,提出了三项改进措施:更换标准线夹,制订相关试验制度,设计新的试验方法,使10 kV开关柜交接试验的工作时间大大减少,提高了工作效率。     

单相多极开关磁阻发电机设计及性能仿真

分析中低速开关磁阻发电机运行及控制特点，提出一种基于准线性模型的设计方案和步骤，该方法克服了类比法的盲目性。编制了计算机设计仿真程序，给出了一台样机的设计结果和仿真曲线，结果表明方法合理，具备一定的精度，能满足工程设计的要求。     

基于实物期权理论的碳捕集系统最佳投资时机决策模型

为了改善发电厂碳捕集系统投资价值评估的适应性和可靠性,结合碳捕集系统风险投资的期权特征,基于实物期权理论提出了碳捕集系统最佳投资时机决策数学模型。在考虑了系统投资决策的不可逆性和可延迟性以及碳价和碳减排成本的不确定性的基础上,得出了投资时机临界值和开发发电厂碳捕集系统的最优投资策略。数值算例分析表明,该模型合理地评估了风险投资的机会成本,最大限度地挖掘了系统的潜在价值。与传统净现值评估方法进行对比,该方法克服了净现值法低估风险价值的缺陷,有效地指导了碳捕集系统风险投资时机的选择,而不是做出立即投资或者是选择不开发的简单决策。该模型为发电厂碳捕集系统的投资提供了量化分析的数学工具和科学的参考依据。     

适用于全过程动态仿真的光伏电站有功控制模型

随着光伏电站大规模接入电网,电网仿真分析对光伏电站模型准确性提出了更高的要求。光伏电站在有/无调度指令、正常/故障工况下采取不同的有功控制策略,表现出多时间尺度的动态特性。为了研究其动态特性,提出了一种适用于全过程动态仿真的光伏电站有功控制模型。该模型以光照强度/温度的持续波动、调度总站的限功率指令作为输入,通过站级AGC控制模型和逆变器控制模型实现对光伏电站有功功率特性的仿真。该模型在大型电力系统分析软件包的全过程仿真程序(PSD-FDS)中得到了实现,并利用宁夏电网实测数据对光伏电站在不同系统工况下的特性进行了模拟。仿真算例表明,该模型可为光伏电站的并网动态特性研究提供有效的仿真手段。软件包的全过程仿真程序(PSD-FDS)中得到了实现,并利用宁夏电网实测数据对光伏电站在不同系统工况下的特性进行了模拟。仿真算例表明,该模型可为光伏电站的并网动态特性研究提供有效的仿真手段。     

太赫兹共振隧穿二极管探测器研究进展及应用

太赫兹波独特的性质使其在物理学、生物学、医疗诊断、无损检测、无线通信等领域有着广阔的应用前景。共振隧穿二极管(RTD)是一种基于量子隧穿效应的半导体器件,利用其负微分电阻和直流非线性特性,可以分别实现太赫兹波的产生和探测,近年来获得越来越多的关注。基于RTD的太赫兹探测器具有可室温工作、体积小、易集成、灵敏度高等特点,使其在未来短距离、超高速的太赫兹无线通信及万物互联等场景具备优势。本文将重点介绍太赫兹RTD探测器的研究进展及其应用进展,并对后续技术发展进行展望。     

抽水蓄能机组继电保护配置研究

阐述了抽水蓄能机组对继电保护的要求,介绍了目前蓄能电站的典型保护配置方案及各种配置方案的优缺点.分析了不同蓄能机组保护在电气换相问题所采用的各种策略.针对抽水蓄能机组的发电机、主变压器差动保护在可靠性、保护范围配合、闭锁逻辑等方面进行探讨.最后,对抽水蓄能电站保护设计中存在的普遍问题进行分析、总结.     

应用可控源音频大地电磁法的土壤电阻率测量

采用准确测量土壤电阻率设计的地网可使设计误差达到最小,对电力系统的可靠运行具有重要意义。可控源音频大地电磁法(controlled source audio-frequency magneto-telluric,CSAMT)是一种成功应用于煤、油、气等资源探测的物探技术。基于CSAMT法及Schlumberger法基本原理建立了测量土壤电阻率的模型,在均匀半空间条件下,利用接地分析软件CDEGS实现了土壤电阻率的仿真测量。结果表明,CSAMT法所测土壤电阻率在很宽一段频率范围内基本保持不变,且与真实土壤电阻率的误差很小,表明所测土壤为均匀土壤;而Schlumberger法所测结果与真实值误差较大,且在频率较高时所得结果完全不可信,证实了CSAMT法测量土壤电阻率的高准确性。     

基于生成对抗网络的小样本数据生成技术研究

基于数据驱动的深度学习技术成为新一代智能电网的应用趋势,该技术对电网中有标注训练数据的量级提出更高的要求。为了获取更多有标注的智能电网样本数据,文章提出了一种基于改进的生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的训练样本生成算法。该方法通过交替训练改进GAN的生成模型与判别模型,无需先验知识的指导,自主学习原始样本的分布规律,生成新的数据样本。然后采用人工神经网络作为基础分类器,计算样本分类的准确率,检验生成样本的有效性。实验表明,改进GAN模型可以有效学习样本的分布规律,提升谐波分类的准确率,该方法同时具有良好的抗噪性和泛化性,对深度学习技术在智能电网中的深入发展具有重要意义。     

矩阵变换器输入滤波器的多目标优化设计

在深入分析滤波器对系统物理本质影响的基础上，选取了适当的滤波器结构，归纳、总结和完善了矩阵变换器输入滤波器的设计原则。提出一种输入滤波器的多目标优化设计方法。该方法以确保系统稳定、谐波总畸变率低、避免开关频率谐波电流造成滤波器谐振为约束，以工程费用、基频压降、基频相移、功率稳定裕量和阻尼电阻功耗为目标。从矩阵变换器系统稳态数学模型出发，推导出各项性能指标及约束条件的解析表达式。提出采用基于Pareto最优的非劣排序遗传算法（NSGA-II），并对此算法的约束处理作了改进。开发了通用的基于Pareto最优的输入滤波器的多目标优化算法软件，给出了具体优化实例，并对优化结果进行了分析。     

基于甲烷水蒸气重整的SOFC耦合系统性能研究

甲烷水蒸气重整固体氧化物燃料电池(SOFC)系统主要包含了甲烷水蒸气重整制氢/供气单元、SOFC电堆单元、电化学测试单元等,系统通过换热器将SOFC电堆单元的余热回收再利用,可实现能源的梯级高效利用,具有良好的发展前景.针对系统中影响因素较多的甲烷水蒸气重整供氢单元进行了研究,通过调整重整反应的不同重整温度、水碳比等影响因素,对比分析了不同工况下CH4转化率的变化规律;在最优工况下,实现了甲烷水蒸气重整制氢/供气单元和SOFC电堆单元的直接耦合,对SOFC电堆进行了性能测试,并对比分析了耦合后的系统性能,提出进一步的优化方案.