高比例分布式电源对配电网运行的影响及应对措施

随着国家“双碳”政策的提出,分布式电源呈现“点多面广、局部高密度并网”的发展态势,分布式电源大规模接入,将加速有源配电网形成,给配电网安全稳定运行带来较大影响,通过分析高比例分布式电源对四平地区配电网电压控制、电力电量平衡、负荷预测、继电保护及安全运行风险等影响,提出了分布式电源对配电网运行影响的主要原因,并结合现场实际工作经验,在分布式电源承载力、电压调整、分布式电源出力预测、继电保护及安全自动装置、配电网运行安全风险等方面有针对性地提出应对措施。

基于Spark集群的火电机组经济性挖掘

以电厂经济性为挖掘目标,把供电煤耗率作为机组的评价指标,通过最大信息系数法对影响机组煤耗率的运行参数进行特征选择。对基于Spark的并行Mini Batch K-means算法对外部约束条件进行工况划分以及数据离散化,采用并行FP-growth算法挖掘出机组全工况的强关联规则,进而得到机组重要参数的运行优化指导方案。以某电厂机组为例,结果表明,该方法能够提高数据挖掘效率并完成电厂参数最优值的确定,根据挖掘结果可以更好地对机组人员进行指导。

基于CNN-BiGRU的高压直流输电线路故障识别

针对高压直流(high voltage direct current,HVDC)输电线路故障暂态行波具有时序性和强非线性的特点,导致高过渡电阻情况下故障识别率低的问题,提出基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双向循环门单元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)的HVDC输电线路故障识别方法。首先,采用故障后整流侧的双极暂态电流行波作为特征向量,利用CNN提取全局特征,并从中剔除噪声和不稳定成分,完成对数据的降维处理。然后,采用BiGRU来捕获CNN提取到特征的前后时间信息,进一步提取数据中的时序特征,以实现HVDC输电线路故障识别。仿真结果表明:该方法可在不同故障地点以及不同过渡电阻下对单极接地、双极短路、雷击故障、雷击干扰共四种故障实现准确识别,可靠性高,具有较强的耐受过渡电阻能力,同时具备一定的抗噪性能。

自适应模糊神经网络多信息融合串联型电弧故障检测方法

针对低压交流串联电弧故障因其特殊性难以识别的问题,在实验室建立了实验平台,采集不同负载下的正常和电弧故障的电流波形数据,提出一种自适应模糊神经网络(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)多信息融合串联型电弧故障检测方法,通过多层次特征参数提取,对自适应模糊神经网络进行训练、测试。结果表明,该方法可以有效地克服反向传播(back propagation,BP)神经网络故障诊断中收敛速度慢、误差精度大的缺点,得到更为精准、理想的诊断结果。

光伏电站接入配电线路单相接地故障分析

针对光伏电站接入中性点经电阻接地配电线路后,配电网单相接地故障特征发生显著变化即电网侧故障电流增大、光伏侧短路电流因受控而受限的问题。结合光伏电站控制策略进行单相接地故障分析,利用叠加原理和三序网络推导出电网侧和光伏侧三序电流,得到光伏侧零序电流不受光伏控制器控制策略影响、电网侧检测不到零序电流并且负序电流显著增大的故障特征。最后,用Matlab/Simulink仿真验证了所开展故障分析的正确性。

基于改进粒子群算法的分散式电采暖负荷模型参数辨识

分散式电采暖负荷是一种具有巨大调节潜力的需求响应资源,但是,用户行为差异、太阳辐照度等随机因素为建立精确的分散式电采暖负荷模型增加了一定难度。首先,结合具体应用场景,搭建基于气候模拟平台的分散式电采暖负荷实验平台,采集负荷建模实验数据。然后,针对分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型方程较为复杂的问题,以仿真温度与实测温度之间的误差最小为目标,提出基于改进粒子群算法的模型参数辨识方法,建立分散式电采暖负荷模型。最后,通过改变数据采样周期,对负荷模型进行优化。结果表明,所提参数辨识及建模优化方法可以有效地提高分散式电采暖负荷二阶等效热参数模型精度。

基于数据不均衡的CART决策树用电异常检测方法

针对现有的用户用电行为数据量庞大,且正负样本不均衡从而导致用电异常检测准确率低的问题,通过合成少数类过采样技术算法增加样本数据,构建正负样本相对均衡的数据集。然后,通过分类回归树决策树模型对重平衡后的样本数据集进行特征提取,从而获得分类结果并对其进行可视化,通过五折交叉验证对该算法进行仿真实现,分析模型的可靠性及稳定性。结果表明,提出的方法提高了用户用电行为异常检测准确率,有效消除了数据不均衡对异常检测准确率的影响。

考虑风电消纳的热电联供微电网系统协同优化策略研究

针对新能源的波动性和随机性使其在电力系统中的消纳存在困难,弃风、弃光现象频发,提出一种考虑风电消纳的热电联供微电网源-荷-储协同优化技术。以微网的运行总成本及风电消纳水平为优化目标,在调节热电联供机组出力的同时,结合蓄热式电锅炉储热系统及储能系统的灵活调节能力,进行微电网运行的协同优化。所提出模型通过非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)进行求解,并基于某园区微电网数据进行了验证,相较于单一灵活性资源的优化调度,所提的源-荷-储协同优化模型能够在兼顾成本的同时保证较高的风电消纳水平。

某地区220kV输电线路雷害事故分析及差异化防雷改造

针对某地区220kV输电线路发生的雷害事故,建立输电线路反击和绕击的计算模型,结合典型雷击事故,进行事故复现,分析已有防雷措施的有效性,发现该地区由于接地电阻超标造成的反击跳闸事故占总雷击跳闸的43.75%。并针对故障杆塔给出防雷改造方案。

基于多能互补热电联供系统优化调度

考虑系统整体稳定性和经济性,以风力发电机组、光伏发电机组、燃气轮机以及抽水蓄能单元构建了多能互补热电联供系统模型。在满足约束条件的情况下,建立了以燃料成本、运行成本和燃气轮机启停成本最小为目标的优化调度模型,并通过改进粒子群算法对模型进行优化求解。仿真结果表明,风电出力最多,大约为1450 MW,光伏和燃气轮机出力分别在420 MW左右和400 MW左右,负荷总需求大约为2240 MW,抽水蓄能可以合理分配其他时刻富余电量。该模型能够在合理安排各分布式电源最优出力的同时最小化系统总运行成本,使得多能互补热电联供系统的综合效益最大化。

基于改进模糊层次分析法的新型电力系统建设成效评估方法研究

随着新能源渗透率逐渐升高,如何根据地域能源禀赋和负荷特性,准确全面评估新型电力系统建设成效是当前亟待解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于改进模糊层次分析法的新型电力系统建设成效评估方法,并以四川省某市区发电系统为例进行了方法可行性验证。实验结果表明,该方法可以高效全面地评估新型电力系统建设成效,评估方案能够有效提升新型电力系统的能源综合利用效率。

基于主成分分析和长短期记忆神经网络的光伏功率区间预测

针对光伏发电功率的随机变化,提出一种基于主成分分析和长短期记忆神经网络的光伏功率区间预测方法,有效实现了光伏功率的区间预测。首先,将用于训练模型的输入数据进行主成分分析法降维,在提取数据特征的同时降低数据维度;然后,将降维后的数据与真实光伏功率一同输入基于分位数的长短期记忆神经网络预测模型中迭代训练,得到训练完毕的预测模型;最后,在对比仿真中验证了所提方法的有效性。

计及化工生产过程的综合能源系统优化运行研究

综合能源系统在提高可再生能源利用率和为系统提供灵活性方面具有一定优势,如何厘清其物料流与能量流复杂耦合关系,建立优化运行策略是亟待解决的问题。以甲醇化工园区为例,构建甲醇化工园区综合能源系统(Methanol Chemical Park Integrated Energy System, MCPIES),运用序贯模块法对甲醇生产过程进行模块化处理,通过依次求解生产过程中关键的物料流,确定甲醇生产过程的物料流平衡关系,在此基础上建立量化甲醇生产单元物料流与能量流耦合关系的数学模型,从而实现其优化运行调度;同时考虑MCPIES的生产柔性可调节特性,设置多个算例对比验证其柔性可调节特性对其日常生产运行经济性的影响。仿真计算结果显示,该策略可有效地降低园区的用能成本。

基于改进P-中位的电动汽车充电站选址定容方法研究

针对现有电动汽车充电站选址定容研究中未充分考虑用户充电体验以及未考虑充电负荷的弹性需求的问题,提出一种基于改进P-中位电动汽车充电站选址定容方法。首先,基于P-中位模型,以用户路损成本、充电站固定投资成本和运行维护成本最小为目标,建立电动汽车充电站选址定容数学模型。然后,通过松弛非线性约束,求出充电站最优选址。最后,基于改进排队论考虑充电负荷的弹性需求来优化选址定容模型,得到充电站最优容量。以某地电动汽车充电站规划进行仿真分析,验证了所建模型能够保证充电站规划的可行性和经济性。

基于限流电抗器电压特性的直流线路保护研究

高压直流配电网保护是柔性直流配电网亟待解决的关键问题之一。基于限流电抗器的电压特性设计了一种新型的多端柔性直流线路保护方法。计及线路边界特性,提出了故障快速、可靠识别的方法,利用直流电抗器电压变化判据实现了保护的方向性。搭建了复合式环状结构的高压直流配电网模型,验证了所提方法能够满足直流配电系统保护速动性、可靠性和选择性的要求。

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引言的写法

作为论文的开场白,应以简短的篇幅介绍论文的写作背景,如目前生产(设计、基建等)中存在的普遍性问题,作者工作的意义及写此文的目的,引出本文的主题;再以本厂(局、工程、试验、研究等)为例进行详细论述。注意要言简意赅,突出重点,实事求是,不要与摘要或结论雷同,避免一事一议。

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