非线性负荷扰动模拟系统设计

构建了一种基于双逆变桥结构的非线性负荷扰动模拟系统,介绍了系统的构成和电气拓扑结构,分析了系统交流测负荷电流的跟踪策略和控制方法、系统直流侧全控型器件通断稳压控制方法。通过仿真模拟产生高次谐波电流、冲击电流等典型非线性负荷实际运行,实现了较好的预期效果。同时,电能回馈部分将扰动产生的谐波、无功滤除,并反馈回电网,从而让大部分电能可以在试验中得到循环利用。     

10kV高压电能计量装置整体校验台的校准

高压电能计量装置的现行检定方法是对其组成环节电能表、电压互感器和电流互感器等分别检定,然后用理论计算得到的综合误差来衡量其准确度等级,这种评定方法不符合IEC关于电能表和电能表检验装置规定的基本原则,因此高压电能计量装置的整体校验台成为研究热点.本文介绍了用标准电压互感器、标准电流互感器和标准电能表组成高压标准电能计量装置,来校准新型高压电能计量装置整体校验台的方法,并对测量结果的不确定度进行了评定.     

一种基于安装式标准电能表的智能电能表误差在线检测比对方法研究

文章针对不同厂家生产的单相智能电能表在线使用时计量准确性问题,在相同实际负载条件下进行相关试验。通过一种新型的高精度单相安装式标准电能表模拟用户实际使用情况,采用多种不同功率的负载对单相智能电能表在实际运行中的基本误差、电量走字误差进行测试。与实验室参比条件下检定装置测试的数据进行比对,验证分析单相智能电能表在参比条件下检定装置测试数据的可靠性和一致性。通过实验数据分析表明,该方法可以真实反映单相智能电能表在实际使用中基本误差和电量误差的情况,可以作为单相智能电能表在线检测的一种新的方法。     

基于改进k-means算法的海量智能用电数据分析

针对智能用电数据挖掘面临数据量大、挖掘效率低等难题,进行Map-Reduce模型下基于改进k-means的海量用电数据分析研究。以家庭用户为例,建立了家庭用户用电信息的家庭用户号、房屋面积、家庭成员数、每天用电量、峰谷电量、家用电器数等的数据维度模型,利用k-means算法简单、收敛速度快的优势,克服其容易陷入局部最优解的缺陷,综合考虑初始聚类中心的选择及聚类个数的选取2个因素,以数据对象密度的大小作为初始聚类中心的选取标准,将簇间距离及簇内对象的分散程度作为聚类数目选择的重要参考,对k-means算法进行改进;为提高数据处理效率,进行Map-Reduce处理模型下的海量家庭用户用电数据的并行挖掘。通过在Hadoop集群上进行实验,结果证明提出的算法运行稳定、高效、可行,且具有良好的加速比。