基于点烟器及USB的直流配用电方案研究

探讨了当前直流电器的现状,并对使用点烟器接口的直流电器进行了测试,直流电能质量好、无须无功补偿等优势日益显著。特别关注了利用点烟器接口的PD(Power Delivery)快充技术为手机和笔记本电脑供电的能力,指出点烟器接口可以作为常规直流电器的一个有效补充。在此基础上,给出了基于点烟器与USB的直流配用电拓扑图,为低压直流配用电系统设计提供参考。

基于网络等值的直流配用电系统可靠性评估方法研究

当前普遍采用的直流负荷供电方案有2种:交流配用电系统的直流化和新建直流配用电系统。针对2种供电方案,文中提出基于网络等值的直流配用电系统可靠性评估方法,与传统故障模式后果分析(FMEA)法相比,该方法避免配用电系统故障状态重复、繁琐的枚举过程,在提升可靠性评估效率的同时,最大限度地确保可靠性评估结果的准确性。基于IEEE-RBTS测试系统的算例研究结果表明,直流配用电系统的可靠性远高于交流系统的直流化改造。因此,面对快速增长的直流负荷,建议新建直流配用电系统为直流负荷供电。

智能电网下的配用电模式研究

配用电环节是电力系统最重要的两个环节,通过它们可将用户和电网链接起来。提出了智能电网下的配用电新业务预测,并针对大中城市的中压通信接入网提出配用电复合通信网解决方案。

基于计算负荷预测的配用电终端算力供需动态均衡方法

配电网侧海量分布式对象的持续涌入令配用电终端基于确定边界配置转变为柔性资源配置,该转变是在终端有限资源的基础上适应更广泛对象接入的可行保障。为此,提出一种基于计算负荷预测的配用电终端算力供需动态均衡方法,在配用电终端柔性配置转变下最大限度地降低配用电业务与终端供需配合时的计算负担影响,提高终端针对计算负担的平衡能力与稳定能力,实现资源的充分挖掘利用,以适应未来更广泛的对象接入。根据配用电业务的时移特性与调整策略,建立计算负荷模型;基于配用电业务计算负荷曲线的“季节性”特征,构建结合三次指数平滑与迭代马尔可夫链修正的区段预测模型;根据算力资源的交互关系,并结合业务调整策略的划分特点与计算负荷曲线特点,建立配用电业务算力资源均衡模型。算例结果表明:所建预测模型所获区段标准差值满足预测精度要求,所提均衡方法有效降低了算力资源的不平衡度,表现出良好的计算负担削减能力。

肼类燃料变色活性材料及载体配用测试

以肼类燃料泄漏可视化原位检测为研发目标,共筛选制备了13种活性材料,进行了变色性能测试。其中1号和8号2种活性材料对肼、甲基肼及偏二甲肼3种肼类燃料(简称三肼),分别具有不同的变色响应能力,对体积分数为50×10^(–6)的三肼气体可在5 min内发生变色。应用这2种活性材料分别制备变色硅胶和变色涂料,其中1号活性材料制备的变色硅胶及变色涂料可用于肼及甲基肼的检测,在体积分数1%肼气体中3 min可发生明显变色,在体积分数1%甲基肼气体中10 min可发生明显变色;8号活性材料制备的变色硅胶及变色涂料可应用于对3种肼类燃料的检测,且在体积分数1%的三肼气体中均可在3 min内发生变色。变色硅胶和变色涂料都可通过变色效果清晰的指示泄漏具体位置。变色硅胶对甲醇、甲醛、甲烷、氨气及二甲胺均不具有反应活性。以变色硅胶和变色涂料为代表的可视化泄漏检测方式,测试结果良好,可有效促进肼类燃料泄漏检测技术的进一步发展。

配用电物联网的异构无线网络终端接入策略

论文提出了一种面向配用电物联网(PD-IoT)的异构无线通信网络最佳适配性动态接入策略。首先,引入网络属性效用函数,并基于聚合效用建立量化PD-IoT业务终端与无线网络适配性的评价模型;其次,综合考虑PD-IoT业务通信需求和通信网络性能来完成业务终端对各网络属性的动态定权;再次,引入网络切换控制机制以确保终端与无线网络间可靠的通信连接和通信质量;最后,通过案例仿真验证了论文异构网络接入选择策略的有效性。

基于机器学习的配用电场景信号覆盖优化技术

配用电场景是电力系统的重要组成部分,其无线网络设计对于提高配用电终端的信号质量、实现全面监测和管理、提升电力系统效率、支持智能化决策和控制,以及促进能源管理和节能减排具有重要的意义。本文面向配电网典型场景,提出基于机器学习的配电网场景覆盖优化技术。首先,根据实际电力业务终端和需求,建立配用电典型场景环境模型;其次,利用射线追踪技术生成信道大数据,并建立基于广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)的路损预测模型;最后,联合总覆盖率、平均单节点覆盖率、重复覆盖率作为奖励值,利用强化学习优化节点部署位置。仿真结果表明,所提GRNN路损预测模型可精确预测路损,所提联合多维指标的奖励函数计算方法可有效提高网络收敛速率。本文所提算法对配电网无线网络规划和设计具有重要意义。

微电网中新能源直流配用电系统的动态响应与控制策略

随着新能源技术的迅速发展,直流配用电系统在微电网中的应用日益广泛,该系统具有高效率、低损耗等优势,但同时也面临着动态响应和控制方面的挑战。本研究针对微电网中新能源直流配用电系统的动态特性进行深入分析,提出了相应的控制策略,通过建立系统模型分析了负载变化、电源波动等因素对系统稳定性的影响,并设计了基于模糊控制和预测控制的多层次控制方案,仿真结果表明,所提出的控制策略能够有效提高系统的动态响应性能和稳定性,为新能源直流配用电系统的实际应用提供了理论依据。

智能配用电电能信息采集运维技术研究

智能配用电作为智能电网建设的重要组成部分,其关键在于对电能信息的准确采集和有效运维,通过智能配用电电能信息的采集与运维技术,可以实现对电能数据的高效采集和智能化应用,提高电力系统的安全性、稳定性和经济性,因此通过对该技术的全面分析,可以提高电力系统的运行效率和安全保障水平,也为电力行业的智能化发展提供理论支撑和技术指导。

配用电物联网通信技术与组网优化

物联网通信技术支持下的配电网络组织架构,主要由云、管、边和端等不同层级组成,这些被赋予了先进智能化自动化功能的配电设备,在各个维度都显示出强大功能和优势,为配电系统的优化完善和全面建设提供了有效助力。本文解析配电物联网架构,就物联网通信技术应用于配电设备的流程、方案设计和优化以及未来发展趋势等展开论述和预测,希望电力系统加快与物联网通信技术的融合速度,建设更加优质高效且安全稳定的供电网络。

基于深度学习的电能配用优化算法在智能电网中的应用研究

随着国内电网规模不断扩大,借助前沿通信技术,智能电网得以实现对电力资源的实时监测,进而提升设备使用效率。为深化电能配用的智能化程度,加入深度学习技术,特别是长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,旨在捕捉电力需求数据中潜藏的长期依赖关系,并精准预测未来电力需求走势。在高性能计算环境支持下,利用TensorFlow和Keras框架深入剖析海量的历史电力需求数据。为确保数据质量,对原始数据进行严格的预处理工作,构建适用于深度学习模型的高质量数据集。随后,按照科学的比例将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,以便对深度学习模型进行训练和优化。实验结果表明,LSTM网络在测试集上的预测误差低至0.028,预测精度高达95.4%,与传统的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型相比表现更为优越。该方法有助于提升电力系统的运行效率,为智能电网的进一步发展提供有力支撑。

无线通信技术在智能电网配用电端的应用研究

引言智能电网(Smart Grid,SG)通过在电网中部署大量的智能传感设备、监测设备,并结合实时通信网络以及先进的计算机算法来完成对传统电网的控制[1],从而使电力系统运行更加高效,实现了电力行业的革命。智能电网的应用使电力系统从发电、变电、输电到配电、用电端全环节的各类设备参数和电能数据都能被实时采集、传输、监控和分析,进而使电能的分配更加经济、合理。

含“光储直柔”的新型低压配用电系统控制策略研究

在“双碳”目标驱动下,为适应高比例可再生能源和高比例电力电子设备的新型电力系统“双高”结构,研究基于光伏发电、储能、直流配电、柔性用电于一体的新型低压配用电系统具有重要意义,这是实现新能源发电消纳、促进用户灵活用电的重要途径。在此背景下,提出了一种“光储直柔”低压配用电系统控制策略。首先,建立了“光储直柔”系统的基本架构,分析了该系统的工作原理、基本结构和功率分配策略;然后,针对高比例可再生能源及电力电子装置接入的配用电系统场景,分别研究了“光储直柔”系统各部分的关键技术及控制策略;最后,通过仿真验证该系统在不同运行环境下具有良好的响应能力和稳定性。

智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展,高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据,充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务,首先分析智能配用电大数据的特征;然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景,其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景,提出大数据环境下的研究思路和方法;接着分析业务应用中的大数据关键技术;最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

智能配用电多业务汇聚的通信带宽预测

针对智能配用电业务增多带来的业务断面通信带宽预测复杂性问题,提出一种基于混合业务排队论模型的汇聚节点业务断面通信带宽预测方法。首先分析了智能配用电4类业务的通信服务质量要求及其业务汇聚流特性;其次分别通过业务服务质量指标的排队论参数映射和4类业务汇聚流的排队论到达速率计算,构建了混合业务汇聚流排队论带宽预测模型;最后在带宽预测模型基础上,提出了变电站汇聚节点业务断面的混合业务排队论最优传输效率带宽预测计算方法。以湖南省电力公司通信网"十二五"规划使用算例为实验数据,分析了所提方法预测带宽和业务服务质量(延迟和丢失率)指标的定量关系,通过与弹性系数带宽预测方法进行对比分析,验证了所提方法的有效性。

智能配用电大数据存储架构设计

针对智能配用电数据海量、高维度、多源异构等特点,提出一种大数据存储的三层管理框架设计方案。首先,对智能配用电数据组成进行分类划分。然后,提出智能配用电数据存储的资源层、元数据层和实际数据层的三层管理框架,在资源管理层,应用虚拟化技术、负载均衡和资源调度完成对物理资源的管理;在元数据管理层,使用数据预处理技术对智能配用电的元数据进行分类,采用中间件技术完成XML元数据仓库管理;在实际数据管理层,利用NoSQL技术,通过Map和Reduce的有效结合,完成海量数据的分层分区快速存储。最后,在实验室环境下对该设计方案进行初步的应用,验证了所设计方案能够对结构化、半结构化和非结构化数据进行统一存储,可为智能配用电大数据技术的应用提供基础支撑作用。

智能配用电园区技术集成方案

面对分布式电源、分布式储能装置、电动汽车的规模化接入以及用户需求侧响应等新的边界条件,配用电园区的功能和业务逐步向交叉整合方向发展,而技术集成是实现上述目标的基础。介绍了智能配用电园区技术集成的总体研究思路,围绕设备与设备、设备与系统及系统与系统3个方面给出了具体的集成方法,探讨了园区集成的信息安全防护问题。该技术集成方案将在中新天津生态城得到应用。

智能配用电信息采集业务通信带宽预测

针对现行配用电信息采集业务带宽计算方法存在带宽资源利用率不高的局限性,提出一种基于排队论的业务通信带宽计算方法。从智能配用电信息采集业务通信特点出发,分析了现行计算方法带宽资源利用率不高的原因;阐述了基于M/M/1/k排队论的智能配用电信息采集业务带宽计算方法的基本思想、实现步骤和最优带宽求解流程;通过考虑业务通信动态特性和服务质量要求,使带宽资源利用率最大化。以电能采集业务为例,讨论了所提方法借助业务带宽、服务质量与带宽资源利用率之间的量化评价过程,以及支持配用电信息采集业务根据带宽资源充裕度情况合理分配带宽资源的过程;并通过国家电网典型配用电信息采集业务算例,与电力现行弹性系数带宽预测方法进行对比分析,验证了所提方法的有效性。

配用电无线通信专网在复杂地理环境下的应用研究

针对我国广大山区、丘陵等复杂地区的配用电无线通信专网建设与应用进行了研究。探索了在此类地区建设电力无线通信专网的必要性和紧迫性,以及无线通信专网的功能性能需求和经济性要求。结合配用电业务需求对主流无线通信技术体制进行分析对比,推荐适合该类地区应用的LTE230电力无线通信专网系统。提出LTE230的建设思路和应用模式,促进该类地区智能电网建设。

智能配用电通信综合网管系统研究

为解决智能配用电网中各种通信设备的集中运维与管理问题,提出了智能配用电综合网管系统。首先从智能配用电通信网建设的需求、网络结构出发,分析了该系统的被管网络范围;在电信管理网(telecom management network,TMN)体系结构基础上,提出了智能配用电通信网管系统的总体结构;根据智能配用电通信管理需求,详细分析了系统的主要功能以及接口范围;最后就混合组网管理、配网特有拓扑管理、云网管等关键技术展开深入分析,针对北向接口问题给出了相关建议。