基于四阶电路模型的特高压变压器雷电冲击电压试验波形调试研究

雷电冲击电压波形正确与否对于雷电冲击电压试验的有效进行至关重要.本研究利用EMTP软件搭建接入变压器后的四阶雷电冲击电压试验回路,分析波头电阻选取对波前时间和峰值过冲系数的影响.讨论将四阶系统电路简化为三阶电路时变压器等效电感和电阻选取的限值.针对波头电阻选取存在的困难,分析阻尼装置对电压波形参数调整的作用.研究结果表明:波头电阻的增加能够有效抑制雷电冲击电压波形的振荡,降低峰值过冲系数;当且仅当回路内部电感和负荷电容都较小时,存在波头电阻选择区间使得波前时间和过冲系数同时满足标准要求,否则波前时间或过冲系数难以同时符合标准要求,回路中需要额外增加阻尼装置.阻尼装置时能够有效降低峰值过冲系数,使得产生的波形更加容易达到标准.当变压器等效电感和电阻处于一定限值区间内时,四阶雷电冲击电压试验回路能够转化为三阶电路以简化分析.     

电抗器类低电感负载雷电冲击耐压试验研究

为确保电抗器类低电感负载的雷电冲击耐压试验的有效进行,需要建立精确等值电路模型,从而产生标准的雷电冲击电压波形。分析了负载电感对雷电冲击的电压波形的影响。利用矢量匹配法结合小脑神经网络对电抗器等值电路参数进行了拟合预测,从而建立了考虑不同频段阻抗特性的电抗器模型。利用电磁瞬态计算程序(EMTP)仿真软件产生雷电冲击电压仿真波形,并讨论了仿真波形特征参数的有效性。传统的Marx冲击回路接入电抗器类低电感负载时会导致冲击电压波形波尾时间严重缩短。采用Glaninger冲击发生回路可以减轻受低电感负载影响的程度。利用矢量匹配法结合小脑模型连接控制器(CMAC)网络预测出电抗器电路参数值。由该值仿真得到的冲击阻抗特性曲线与实测曲线较为一致。仿真得到的冲击电压波形特征参数均符合标准规定要求。     

智能电网环境下电能计量大数据智能多维分析

针对目前现有的电能计量数据分析系统处理效率低下、计算周期过长和性能差等问题,设计出一套基于大数据技术的计量装置智能多维分析系统。该系统SQL分析通过Spark SQL实现,来弥补复杂HQL转换成Map Reduce任务后计算时间长的问题;数据采集预处理方面采用基于合区聚合法ETL技术,解决了传统ETL技术处理效率差的问题;多维分析方面则采用基于关联规则的What-if分析方法,解决了传统多维分析性能差的问题。实验表明,该方案具有效率高、编程简单、易操作、性能好等优点,保证了电能计量数据分析系统稳定性。     

基于用电信息大数据的时间序列分析研究

智能电表是用电信息采集系统的核心设备,能够以较高时间分辨率(例如每5分钟、15分钟等)测量客户的能源消耗,因此数据量非常庞大,使得数据管理非常复杂。为此本文基于100个匿名商业建筑智能电表数据集,深入探讨了不同行业电力用户的用电量时间序列规律,采用相似日法建立了用电量的预测模型,该方法可用于分析由智能电表产生大量的用电数据,以优化发电、配电和用电。研究结果表明本文提出的方法可以帮助电网公司改善能源和服务管理,支持智能电网控制,做出准确的用电预测或检测用电异常。     

基于森林算法的电力计量终端通信故障识别

针对当前电力计量终端通信故障识别存在识别正确率、召回率较低的问题,引入森林算法,尝试开展对其故障识别方法的设计研究。通过对电力计量终端通信数据预处理、基于森林算法的故障的识别随机森林模型构建、电力计量终终端通信故障识别与排查,提出一种全新的故障识别方法。通过实验的方式将新的故障识别方法和基于样本均衡与特征交互的识别方法应用到相同环境,验证表明新的识别方法具有更优的正确率和召回率,进而促进识别精度提升。