基于漏电流测量的配电网电缆高精度状态感知技术研究

作为配电网中能量传输的主要载体,地下电缆的安全、可靠运行已逐渐成为配电网可靠性的关键。目前的研究集中于对电缆故障的及时切除以避免连锁故障的发生,然而仍然难以避免部分区域的停电,属于“被动”的保护方式。该文提出一种配电网电缆高精度状态感知技术。选择配电网中的共模漏电流为表征电缆绝缘状态的特征参数,并提出基于磁屏蔽原理的共模漏电流传感技术。在传感技术的基础上,进一步研究了基于共模信号注入的监测方法和电缆局部老化定位方法,实现对电缆老化状态的在线、定量估计和对多种局部老化情况的高精度定位。通过样机试验和仿真验证了所提方案的有效性。应用所提技术可以实现对老化电缆的针对性检修,实现配电网电缆运维模式由“被动”向“主动”的转变,减少绝缘故障,提高配电网的可靠性。     

基于三相电流型PWM整流器的换流特性研究

电流型脉宽调制(PWM)整流电路通常需要在桥臂上管和下管之间加入叠流时间,以保证电流型PWM整流器(CSR)直流侧电流的连续性,然而叠流时间的引入会给网侧电流带来额外谐波,影响网侧电流的波形质量。针对三相CSR的换流过程进行了详细分析,指出了母线电压、负载电流、叠流时间等对开关管换流的影响,并通过双脉冲实验对上述影响因素进行了实验验证,最后给出了叠流时间设置的注意事项和优化方法。     

考虑双向能量交换型负荷的配电网最大供电能力模型

在电动汽车这种双向能量交换型负荷接入配电网背景下,提出了计及用户与电网之间电能双向传递的最大供电能力(TSC)计算模型。首先,基于负荷时序特性建立了包含负荷可持续中断供电时间和响应费用约束的柔性负荷需求响应模型。然后,提出了能计及双向能量交换型负荷需求响应的TSC模型和计算方法,以量度需求响应费用与TSC之间的量化关系。最后,通过算例计算了不同响应费用约束下的TSC分布情况。分析结果表明,相比于单向能量交换型负荷以负荷削减方式参与需求响应,双向能量交换型负荷以放电方式参与需求响应使TSC进一步增大。     

侧边机组故障对泵站前池流态的影响

为研究侧边机组故障对泵站前池流态的影响,本文建立了某泵站引渠、前池、进水池与吸入管三维数值模型,并基于VOF模型开展了数值计算。然后,根据计算结果分析了不同侧边机组故障情况对前池和引渠内流态的影响。最后,引入了流速分布均匀度作为量化指标,阐述了不同侧边机组故障情况对中间机组的吸入管进口流速分布的影响规律。结果表明:侧边单台机组故障时,前池内部流速分布相对无故障变化较小,但故障机组吸水池内产生大尺度漩涡,进而导致前池出口断面流速畸变,发生流速掺混现象;侧边机组全部故障时,前池内部产生大尺度涡系,造成前池出口断面流速严重掺混现象,且范围更大,并显著影响中间机组吸入管进口流态,造成进口流速不均匀分布,进而对中间机组运行产生不利影响。     

基于服务调用和消息队列的营配数据集成方法及实现∗

随着国家电网公司 “建设具有中国特色国际领先的能源互联网企业”战略目标的推进,营配调数据贯通质量、调度运行感知能力面临着更高的要求.数据查询、实时数据发布是异构系统数据集成的需求;跨语言、跨平台交互是系统贯通面临的挑战.将面向服务调用的SOAP和 REST融合,配合 Kafka实时消息流发布订阅用于营配数据集 成,可有效解决上述问题.清晰规范的自描述服务定义可减少接口联调时间,不依赖第三方服务框架,便于问题定 位,提升稳定性.较低的系统介入程度,可降低改造复杂度.经现场工程测试验证,此方法实际有效地支撑了多省地 营配系统贯通业务.     

电网能量流-经济流耦合分析

依托于同一电力网络的电气源流间的能流信息和市场主体间的交易信息,存在某种天然耦合关系。若不能正确处理,则易导致相关经济流分布信息掌握失准,从而影响系统运行的效能和市场运作的公正性。为此,基于电力网络电能追踪方法正确提供的实时能流信息,考虑上述耦合特性,分析了沿网络源-流对电能配送路径链分布的经济流信息,建立了核算各项费用的实时电价关系式;针对链首和链末2种能量计费方式,提出了具有广泛指导性的费用核算一致性原理,并指出：若不考虑电网实时运行状态影响而直接以上网价、过网价和政府性基金价之和作为下网电价核算相关费用,则会出现不完全满足一致性原理的现象。最后,针对典型交易模式及与其关联的多个网络源-流对,给出了量化其经济流分布的关系式。算例表明,基于考虑耦合特性的实时电价信号分析的经济流,符合核算一致性原理,可为进一步揭示交叉补贴内因提供理论依据。     

6.6 kW双向AC/DC T型三电平变换器研究

针对动力电池充电第一级AC/DC电路,采用了T型三电平结构实现双向能量传输,其中正向使用数字单周期控制以简化控制算法。分析了电路工作原理与双向控制方式,推导了正向系统传递函数,并进行仿真,最后搭建6.6 kW试验平台,结果验证了电路结构与控制方式的可行性。     

基于CNN-BiGRU-Attention的非侵入式负荷分解

随着智能电网的迅速发展,为了有效提高电能的使用率,合理规划电能资源,建立全国范围内的智能用电和负荷监测系统,非侵入式负荷监测(NILM)和分解问题一直受到广泛关注。为提高非侵入性负载分解性能,提出一种基于耦合神经网络的非侵入式负荷分解方法。首先,对数据集进行归一化和预处理。其次,构建一种将卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的混合深度学习模型,对数据的空间特性和时序特性进行充分挖掘,并加入注意力机制,关注重要信息,剔除冗余特征。最后,采用国内自测数据集进行试验,使用不同的评价指标对该耦合神经网络进行评估,并与其他的常用分解模型进行对比。试验结果表明,所提方法的均值绝对误差与绝对误差和相较于其他分解方法都有所降低,均值绝对误差平均下降了35.9%,绝对误差和平均下降了39.9%。     

高压油纸电容式套管的多重设计优化研究

油纸电容式套管是一种常见的高压设备,目前在我国60 kV及以上的输变电设备中广泛被采用。随着我国超、特高压电网建设的高速发展,油纸电容式套管的故障率也逐渐增大。针对近年来在运油纸电容式套管出现的各种质量问题,同时结合国家电网有限公司和南方电网有限公司的最新反故障举措的相关规范,以252 kV常规油纸电容式套管的设计为基础,从电气结构、载流结构、机械结构、密封结构、运行维护、运输储存6大角度对油纸电容式套管的传统结构进行优化改进,以适应新形势下的电网安全需求。此外,为应对电气设备智能化的大趋势,也对传统套管结构如何加装智能量测装置进行了探索。     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。