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可再生能源是全球能源转型和低碳发展的重要解决方案,含高比例可再生能源是未来电力系统发展的必然趋势,而高比例可再生能源电力系统的核心骨干网架直接关系到系统在灾害条件下的生存性、可靠性和可再生能源的消纳率。分析了高比例可再生能源电力系统的核心骨干网架的特征。随后结合电力网络中不同类型节点的特点,基于拓扑特性和电气参数分别构建各类节点的重要度评价指标体系,并采用熵权-理想解法评价各类节点的相对重要度。根据节点的相对重要度,构建了两阶段核心骨干网架优化模型:第一阶段模型针对重要负荷节点进行网架优化;第二阶段模型针对电源节点进行优化,最终得到包含风电场、光伏电站和常规机组的核心骨干网架。修改后的含高比例可再生能源的IEEE-118节点系统的仿真结果表明,文中策略能够较全面地评估高比例可再生能源电力系统的各类节点的相对重要度,优化得到的核心骨干网架能够保障对重要负荷的供电,且具有较高的可再生能源渗透率与利用率。 相似文献
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准确识别电力系统中的关键线路并对其进行优先加固,对于减小大停电事故发生概率进而提高系统运行的安全性与可靠性具有重要意义。在此背景下,针对复杂的区域电力网络,基于其拓扑结构和运行特性,提出了辨识关键线路的5个指标,包括网络凝聚度变化率、网络生成树变化率、线路连接重要度、网络传输效能变化率和线路加权潮流介数。这些评价指标较为全面地考虑各种相关因素对关键线路辨识结果的影响,克服了单一评价指标的局限性。接着,采用CRITIC(criteria importance through intercriteria correlation)法来确定指标的客观权重,并利用熵权和肯德尔相关系数分别衡量指标内部的对比强度和指标之间的冲突性。然后,提出了采用夹角度量法的线路综合评价方法,以筛选出电力系统中的关键线路。最后,采用广东某区域电力系统验证了所提关键线路辨识方法的有效性。 相似文献
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结合湖北省黄石市某建筑物工程地质勘察实际,依靠钻探取样、土工试验及物理化学试验等手段,分析了基岩接触变质带上角岩的物理力学性质、化学成份组成和有关的工程特性,分析了由于基岩接触变质带的存在对其上建筑物基础所产生的影响。 相似文献
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构建抗灾型骨干网架并对其进行差异化加固,可以保障极端灾害下电网安全运行和重要负荷供电。在此背景下,提出一种计及多阶段抗灾性能的骨干网架多目标优化模型。该模型定量评估了电网中节点和线路的拓扑和运行重要度,并提出基于核主元分析的综合评估方法。在满足投资限制的基础上,以最大化网架生存性、抗毁性和系统可恢复性为目标对抗灾型骨干网架进行优化。然后,采用嵌入图论修复策略和档案学习策略的改进全面学习粒子群优化算法求解优化模型,以扩大可行解空间。最后,某区域电网仿真算例验证了该模型的有效性。 相似文献
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电力系统的发展对我国的经济建设具有重要的促进作用,电力系统主要是由发电、输变电、供配电和用电等环节组成,供配电在其中占有重要的位置,与工业生产及居民的日常用电密切关联。随着经济建设的快速发展,用电需求量逐渐增加,对于供配电系统产生了巨大的压力,为了积极的响应我国低碳节能的号召,在供配电系统实施节能措施具有重要的意义。文章对于供配电系统中实施的各项节能措施进行了阐述,对于我国电力系统的发展具有重要的意义。 相似文献
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准确识别电网中的重要线路并对其进行优先加固,可以提高台风条件下电力系统的安全可靠运行水平。为了有效辨识重要线路,综合考虑了线路在拓扑结构和运行状态中的地位、线路故障后的经济损失、线路参数及外部环境对重要线路辨识结果的影响,提出了加权线路介数、改进潮流熵、局部变化量、经济损失度、线路故障率这5个线路重要度的多维度评价指标。这些多维度评价指标能够综合考虑复杂电力系统的关键特征参数,克服了单一维度评价的局限性。然后,采用以集成权重与主客观权重间的离差平方和最小为目标的最优组合权重模型来确定指标权重,兼顾决策者的主观性和数据内在联系的客观性。在此基础上采用基于雷达图法的线路评价方法,能够科学形象地对线路进行综合评价。仿真结果表明,所提方法能够综合考虑影响重要线路辨识的各项因素,较好地反映台风条件下线路在电网中的重要程度。 相似文献
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为增强极端自然灾害下电力系统的供电能力和抗灾能力,提出一种抗灾型骨干网架的多目标规划方法。该方法在满足负荷保障率、电力系统安全运行和网络拓扑连通性约束的基础上,综合考虑差异化规划加固费用、灾害后恢复全网供电的效率和骨干网架抵御灾害的能力,构建以最大化经济性、系统可恢复性和网络抗毁性为目标的抗灾型骨干网架优化模型。采用嵌入图论修复策略的全面学习粒子群优化算法求解模型,增大了算法的可行解空间。引入混合策略纳什均衡来选取算法所求得的帕累托解集中具有最优联合均衡值的前沿解作为最优的骨干网架方案,从而能较好地兼顾各个目标函数的利益。广东某区域电网的仿真结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
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如何快速准确地对继电保护压板的异常状态进行识别,是变电站二次设备巡检工作中亟待解决的技术难题。基于深度学习的通用目标检测算法在向诸如继电保护屏压板检测等特殊化场景的迁移中,不能够充分利用保护屏场景中的规范透视先验特征;此外,人工标注大数据集的困难性一直以来都是通用检测模型迁移至特殊场景时的挑战。针对上述问题,提出了一种适用于保护压板规范化分布特征的半监督目标检测模型,该模型根据压板识别场景的特点对模型框架进行了一系列适应性改进。在模型的半监督训练阶段,使用一致性正则化方法生成伪标签,并基于保护屏压板图像特征,以边缘吸附和点阵行列拟合等方式,优化或剔除伪标签,从而突破了数据标注困难性带来的限制。改进后的模型达到平均精度均值为98.12%的应用级精度,并额外输出图像的逆透视变换参量。该模型被应用于便携式智能终端,辅助工作人员进行继电保护压板状态的巡检工作;模型输出的逆透视变换参量,也可为3D人机交互等下游视觉任务提供技术支撑。 相似文献
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制定公平合理的电力管线进入城市地下综合管廊的有偿使用费分摊方法,对于提高电力管线的入廊积极性有着重要的意义。采用考虑多元主体利益均衡的离差最小化法来建立电力管线入廊的费用分摊模型,对各管线单位的入廊费和日常维护费进行分摊。该费用分摊模型以各管线的占用空间、直埋成本和直埋运维成本为比例因子,所有管线单位对费用分摊结果的满意程度为群体满意度因子,综合考虑各管线单位的分摊意愿和独立第三方的评价意见来平衡电力企业与其他管线单位间的利益诉求。最后,以某市的综合管廊案例进行验证,算例结果说明了该方法的有效性和实用性。 相似文献