基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法

随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。     

一起发电机转子接地事故分析

某电厂的一台300MW双水内冷发电机,在运行中发生转子接地事故,造成转子绕组绝缘部分烧损、大轴磁化.通过对发电机抽转子后的现场分析和大轴退磁,阐述了可能的事故首发原因和事故发展过程,同时提出为防止类似事故发生应采取的措施.     

智能变送器在发电机保护中的研究及应用

介绍一种新型智能变送器,其具有良好的暂态性能,无论在暂态或稳态的情况下都可快速准确地反映电压、电流及功率信号,避免传统变送器由于没有良好的暂态性能,而导致汽机保护误动,甚至跳机的情况。     

基于分裂最优乘子重要抽样的电网可靠性评估

提出一种按系统中各元件对系统可靠性影响不同而使用不同最优乘子的重要抽样技巧,以加快系统的蒙特卡罗模拟速度。针对影响程度不同,提出基于元件最大容量和无效度的简便的元件重要度识别方法。在对系统进行蒙特卡罗模拟前快速识别出对系统可靠性影响较大的元件,并对它们进行重要抽样;对剩下的元件进行一般的蒙特卡罗抽样。其间,用黄金分割法在系统蒙特卡罗模拟的同时进行最优乘子的求取,得到最优乘子后继续抽样直到满足预定的收敛准则。通过对IEEE-RTS 79可靠性测试系统的验算,证明该方法在传统的重要抽样法基础上进一步提高了蒙特卡罗模拟的收敛速度。     

大型汽轮发电机静态励磁产生的轴电压及其抑制策略仿真研究

随着静态励磁在大型发电机中的广泛应用,其产生的轴电压成为一个严重问题。这种轴电压过大时,会击穿轴与轴承之间的润滑油膜,造成电蚀,损害轴承等部件。分析了发电机静态励磁轴电压的产生及危害,通过对一台大型发电机励磁系统建模仿真,对轴电压防范措施进行仿真分析,验证其有效性。     

发电机进相能力的RBF神经网络模型

发电机进相运行是调节电网电压、改善电能质量的一种经济性、技术性皆优的先进手段。由于发电机是一个多变量、强耦合的非线性系统,基于传统分析方法难以精确建立其进相能力分析模型,本文提出基于径向基函数(RBF)神经网络的发电机进相能力模型,以发电机有功功率和无功功率为输入,以发电机功角、电网电压为输出,采用江苏电网某600MW发电机进相试验数据训练和测试RBF网络,并探讨了基宽、神经元数的选择对RBF网络收敛精度的影响。研究表明本文所建立的发电机进相RBF模型具有速度快、精度高的优点,具有良好的泛化能力,其性能优于BP神经网络模型。本文提出的方法能有效克服传统进相分析方法的局限性,适用于发电机进相运行实时控制,有推广应用价值。     

基于恒无功控制策略的双机进相运行研究

提出一种恒无功控制策略,基于该策略设计了恒无功控制器;分析了机组有功出力对进相的影响和无功分配对静态稳定性的影响。仿真结果表明恒无功控制策略和恒无功控制器是有效和正确的;随着机组有功出力的增大,最大进相深度减小,调压能力减小;有功出力平均分配有利于提高最大进相深度;在总体进相深度确定的条件下,按无功与机组有功出力成反比的分配方案有利于提高电力系统整体静态稳定裕度。     

贵州电网调度操作模式优化探讨

介绍了贵州电网调度操作模式现状及存在的问题,分析了贵州电网调度操作模式优化研究的内容和关键技术,并在贵州电网新型优化调度操作模式可行性分析基础上,提出了优化调度操作模式的实施方案,包括整体要求、管理规定和注意事项等。     

回转窑弹簧板制作工艺优化

<正>0概述回转窑弹簧板在大齿圈与窑简体之间起到纽带作用,弹簧板与简体连接的准确度确保窑整体运转平稳,减少振动,保证大、小齿圈啮合的准确性,因此弹簧板在连接中起到了重要作用。由于筒体、连接板、弹簧板均为单独制作,整体组装时装配尺寸链易出现偏差。根据现场反馈,弹簧板安装后容易出现翘头或是根部与简体贴合间隙过大的现象。本文根