基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案

随着多种可再生能源电力的接入,电力系统正在向更智能、更灵活、交互性更高的系统过渡。负荷预测,特别是针对单个电力客户的短期负荷预测在未来电网规划和运行中发挥着越来越重要的作用。提出了一个基于异构数据的电力短期负荷大数据预测方案,该方案收集来自智能电表和天气预报的数据,预处理后将其加载到非关系型数据库中进行存储并做进一步的异构数据处理;设计并实现了一个长短期记忆递归神经网络模型,用于确定负荷分布并预测未来24 h的住宅小区用电量;最后利用一个住宅小区的智能电表数据集对提出的短期负荷预测框架进行了测试,并使用均方根误差和平均绝对百分比误差两个指标,对比了预测模型与两种经典算法的性能,验证了所提模型的有效性。     

数据治理标准化发展现状与启示

全面梳理了数据治理标准化工作的发展趋势、标准化组织和典型数据治理标准,阐述了数据治理标准化的概念内涵和现有挑战;分别论述了标准化基本方法在数据治理中的应用,以及数据治理对标准化工作的支撑作用,并提出了后续工作建议。     

面向负载均衡的高铁路网列车开行方案优化方法

针对当前高速铁路运营过程中存在的运输需求与运力资源不匹配现象,面向负载均衡原理研究了路网条件下运能可适配的高速铁路旅客列车开行方案优化与评估方法.首先,针对路网条件下列车开行方案优化,构建以提升经济效益、社会效益和网络负载均衡为目标的非线性混合整数规划模型,并设计基于遗传算法和粒子群算法的两阶段混合搜索求解算法.在此基础上,考虑开行列车在高速铁路网中的抗干扰能力,建立了面向网络化运营场景的开行方案综合评估指标体系,揭示了故障场景下高速铁路网络性能的演化规律.最后,以实际高速铁路线路数据和运营数据为场景进行仿真实验,本文提出方法在保证运输需求和路局收益的同时能够有效地提升8.66%网络整体负载均衡性,增强发生故障时网络的抗干扰能力.     

Adaptive relay co-ordination using a busbar splitting approach for a system integrity protection scheme

Power system faults can often result in excessively high currents. If sustained for a long time, such high currents can damage system equipment. Thus, it is desirable to operate the relays in the minimum possible time. In this paper, a busbar splitting approach is used for adaptive relay setting and co-ordination purposes for a system integrity protection scheme (SIPS). Whenever a fault occurs, the busbar splitting scheme splits a bus to convert a loop into a radial structure. The splitting schemes are chosen such that the net fault current is also reduced. Busbar splitting eliminates the dependency upon minimum breakpoints set (MBPS) and reduces the relay operating time, thus making it adaptive. The proposed methodology is incorporated into the IEEE 14-bus and IEEE 30-bus systems with single and multiple fault conditions. The modeling and simulation carried out in ETAP, and the results of the proposed busbar splitting-based relay co-ordination are compared with the MBPS splitting-based relay co-ordination.     

绝缘子污秽等级的高光谱特征优化识别技术研究

为解决传统污秽检测方法对输电线路绝缘子污闪防治的局限性,采用非接触式、高分辨率的高光谱成像技术对污秽在线检测技术进行研究。为有效提取反应污秽度的光谱特征并削弱冗余与干扰信息的影响,提出一种小波包能量谱特征优化的绝缘子污秽等级识别技术。首先,对不同污秽度的绝缘子样品的光谱图像进行背景分割,提取均匀覆污区像素点光谱均值曲线;其次,对不同图像的光强均匀度差异、环境噪声进行预处理,并通过导数变换提升不同污秽等级间的可区分性。再次,对预处理后的谱线进行小波能量谱特征提取。最后,基于所提特征建立基于支持向量机(support vector machines, SVM)的污秽等级识别模型。实验结果表明,相比于采用全波段数据或PCA特征数据作为输入,基于小波能量谱特征建立的支持向量机(SVM)污秽等级识别模型对样品识别准确率达到99.8%。#$NL关键词：关高光谱成像;绝缘子污秽等级;小波包能量谱;支持向量机#$NL中图分类号：TM933     

基于高斯混合模型的海洋能发电资源优化配置研究

针对海洋能资源丰富的海岛电网,提出了以消纳率最优为目标的海洋能发电资源优化配置方法。首先,采用高斯混合模型描述海洋能发电的随机波动性,并生成出力场景;然后以海洋能消纳率最优为目标构建了海岛电网的海洋能发电资源优化配置模型;最后,对渗透率、消纳率及源荷匹配度三个指标进行综合分析,获得最优配置方案。基于实际海岛负荷、波浪和潮流数据构建了海洋能发电资源优化配置算例,并重点分析了资源优化配置过程中渗透率约束的取值范围。结果表明,在不同的渗透率约束下,源荷匹配度呈现先升后降的趋势。因此,可以根据最大的源荷匹配度,确定资源优化配置模型中的渗透率约束取值范围。此外,在最优渗透率约束取值范围内,高斯混合模型出力场景与实测数据场景的优化配置结果相差不大且趋势一致,验证了高斯混合模型生成海洋能出力场景的有效性。     

极地环境含风氢储混合微电网容量优化配置

极地环境复杂多样,常年低温且伴有极夜现象。为了合理配置极地环境微电网系统容量,提高极地环境微电网系统的供电可靠性,文中以中国南极科考站——中山站为研究对象,根据极地环境特性,提出利用富余风电制氢,并配置蓄电池储能装置的风氢储微电网容量优化配置模型。综合考虑极地低温对风机出力、蓄电池容量以及电力负荷的实时影响,以年度平均成本最小为目标,全年负载缺电率为约束,对极地环境下微电网供电系统的容量进行优化配置。算例仿真结果表明,风氢储系统不仅可以提高系统经济性和供电可靠性,还能有效减少能源浪费。     

发用两侧参与调峰的现货市场联合出清模式设计

针对新型电力系统下新能源装机容量大,发电侧调峰资源紧缺,弃风、弃光现象严重的问题,文中设计了一种考虑发用两侧参与调峰的现货市场联合出清模式,将发电侧深度调峰、柔性负荷调峰、新能源消纳与现货市场相结合,充分发掘发用两侧的调峰能力。首先,将独立储能和用户作为用户侧调峰资源,并根据用户是否具有实时跟踪调度指令的能力,将其分为灵活调节用户和非灵活调节用户,在此基础上设计了发用两侧参与调峰的日前市场和实时市场出清模式并建立出清模型。其次,综合考虑各市场主体的贡献和受益程度,设计了调峰辅助服务费用的结算与分摊机制。最后,通过算例验证了所提市场模式对于新能源消纳的有效性和合理性。算例分析中,文中所提市场模式相比仅发电侧参与调峰的模式可降低17.3%的弃风弃光量。     

固态功率控制器感性负载下的续流特性分析

本文结合我国空间站用固态功率控制器保护特性,对其在不同关断模式下的续流特性进行了理论分析,并通过建模仿真给出了不同感性负载下关断电流对功率回路MOSFET、二极管关键半导体器件的电、热应力影响,最后给出了固态功率控制器感性负载下的使用注意事项,对固态功率控制器安全性设计及使用具有一定的参考意义。     

考虑电能质量优化的MMC-SST输入级控制策略

针对配电网中固态变压器（SST）网侧电压三相不平衡以及谐波污染时,电流负序分量激增影响网侧电流波形质量进而危及系统正常运行等问题,在SST输入级提出了一种可有效抑制电流负序分量的新型双序控制策略。文中首先介绍了模块化多电平变换器型固态变压器（MMC-SST）的运行原理及输入级数学模型,采用改进型二阶广义积分—正交信号发生器（SOGI-QSG）对网侧电压、电流等电气量进行正、负序分量的分离与提取,通过引入正交中间变量建立了比例复数积分（PCI）控制器的数学模型,并且在两相静止坐标系中的正、负序模型下提出了一种基于PCI的新型双序控制策略,对网侧电流的正、负序分量进行分序控制。最后,在MATLAB/SIMULINK中搭建了MMC-SST的仿真系统,并与传统的PI控制、改进的PI双序控制进行对比分析,结果验证了所提双序控制策略的可行性与优越性。