基于电力远动技术供电段电力自动化分析

通过对国家整体供电段电力装备、技术系统管理工作现状、以及自动化处理流程的标准内容等进全面而细致的分析和研究,并结合整体设计框架的理念,提出了相关的提高运输效率的对策,为铁路现代化科学管理工作体制的不断完善,以及促进现代化智能工作处理标准提供参考。在自动化处理工作效益能效的积极发挥。     

基于CEEMDAN-BO-LSTNet的风电出力短期预测

为提高风电出力预测精度,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-贝叶斯优化(BO)-长短期时序网络(LSTNet)对风电机组输出功率进行短期预测。清洗数据,采用CEEMDAN对清洗后的原始功率数据进行分解,得到若干个子序列;将分解得到的子序列输入至LSTNet模型,通过对LSTNet的超参数使用BO算法优化,输出子序列的预测结果;将各序列的预测结果进行叠加重构得到最终预测结果。通过对渭南某风电场机组实测数据进行实例仿真,设置消融分析和对比分析,结果表明文中所提方法相较于其他模型,预测精度得到有效提升。     

基于幅值和斜率变化的配电线路故障录波数据同步方法研究

配电线路双端数据是否同步对于故障测距、故障特征分析等准确性具有很大影响。为了简单、准确地识别配电线路两端录波数据的故障前首个过零点,提出了一种基于故障信号幅值、斜率变化特征的故障前首个过零点的识别方法：以过零点为分段标志,计算各段信号的有效值及各点斜率平方和,利用有效值、斜率平方和这2个判据的识别结果自动调整判别系数,并结合斜率值比较来最终确定故障前首个过零点。仿真结果表明,所提识别方法可动态调整判别系数,对故障幅值、点斜率变化敏感度高,不受其他无效过零点的影响。     

电力自动化系统中的Web技术

随着科技的不断发展,电力自动化的水平也得到了提高,为整体电力系统的发展做出了突出的的贡献。近些年Web技术也投入到电力自动化系统的应用中,加强了系统的科技含量和自动化水平,相信在未来技术的不断革新中,会取得更大的成功,带动电力自动化领域的长足发展。