新型电力系统下的电网安全挑战与对策研究

新型电力系统的发展给电网安全带来了一系列挑战,包括自然灾难、设备故障、电网管理、恶意破坏等传统风险,以及大规模可再生能源接入和信息技术快速发展等新兴安全问题。文章梳理了国外电力系统及我国新型电力系统的发展特征和形势,研判了新型电力系统下的电网安全风险和挑战,并从预测预警预判技术、极端气候对电网的影响、网络信息安全、风险管理标准4个方面梳理了全球应对电网安全的措施。在此基础上,提出加强电网前瞻性规划部署、提升电网资源配置效率和整体韧性、推动先进技术研发和应用、完善风险管理措施等应对建议,期望为我国电网提高电力供给能力、安全稳定性、韧性提供参考依据。

新能源电力系统振荡薄弱点定位方法研究

为减轻振荡对新能源电力系统的冲击,有必要在线评估系统稳定状态并定位系统振荡薄弱点,提前采取措施。为此,分别从端口频域特性和时域响应角度提出两种新能源电力系统振荡薄弱点定位方法。频域方法基于新能源场站端口阻抗特性评估系统稳定状态,并根据各新能源场站端口阻抗实部的大小定位薄弱场站。时域方法通过主动注入宽频小扰动信号,利用HHT(希尔伯特-黄变换)分析各新能源场站端口电流响应,提取薄弱模态的阻尼比,根据阻尼比大小定位薄弱场站。以三个风电场构成的小型新能源系统为例,对上述两种定位方法的有效性进行验证,结果表明两种方法均能准确定位系统振荡的薄弱点。

植物油与固体绝缘材料在电力变压器中的相容性研究

为了研究植物绝缘油与变压器绝缘纸材料的相容性,将变压器常用的9种不同类型的绝缘纸材料与植物绝缘油相结合,研究了植物绝缘油和绝缘纸在老化164 h后的性能变化。观察了绝缘纸和绝缘油在热老化实验前后的性能差异,并测试了这些不同油纸组合的运动黏度、水分含量、酸值、介电损耗系数、击穿电压和油的气相色谱分析。结果表明,植物绝缘油老化后,运动黏度没有较大变化,且植物绝缘油结构完整性和功能稳定性仍然良好。此外,植物绝缘油与22HCC丹尼森绝缘纸高度相容。相较于其他实验组,电绝缘纸板与植物绝缘油的相容性较差。热老化后,金属皱纹纸和层压纸板与植物绝缘油的击穿电压较低,两者之间的兼容性较差。这些发现为选择相容性好的绝缘材料和优化绝缘结构以确保植物基绝缘油变压器的安全稳定运行提供了依据。此外,研究结果有助于推广和应用植物绝缘油,促进可持续能源的发展。

基于改进BERT预训练模型的电力标准命名实体识别方法研究

近年来,电力行业高质量发展与数字化转型工作的重要性逐步凸显,对电力标准的数字化转型研究提出新的需求,也为电力标准的管理、实施和监督带来新的挑战和机遇。电力领域作为社会经济发展的重要支撑,其术语和专有名词具有很高的特定性和复杂性,传统的基于规则与特征工程的命名实体识别方法在处理电力领域的标准文档时存在识别准确率低、术语难分割、依赖专家经验的局限性。为了克服这些问题,文章提出改进BERT的命名实体识别模型,通过引入领域内的电力术语语料库、词特征与词汇信息,在电力标准语料上对10种电力实体进行识别,F1达到了81%,实现对于电力领域长术语实体的有效识别,提高电力标准文档的处理效率和准确性,为电力标准的信息处理和应用提供支持。通过文章的研究能够促进电力标准文档的自动化处理能力,提高电力行业的数字化水平,为电力行业的规范制定、知识管理和决策支持等方面提供有力的技术支撑。

电力系统广义模式谐振分类及研究现状

近年来模式谐振的含义及现象不断外延,由同步机低频模式谐振延伸到新能源机组宽频模式谐振,导致传统模式谐振分类难以适用。为深入研究并解决新型电力系统背景下的模式谐振问题,该文首先对传统模式谐振的含义进行梳理,并提出广义模式谐振的分类。然后,归纳国内外电力系统发生的广义模式谐振事件及理论分析现状。在此基础上,总结电力系统广义模式谐振危害及抑制方法研究现状。最后,对新型电力系统背景下广义模式谐振的研究难点和未来方向予以展望。

浙江省碳捕集利用与封存技术研究进展

[目的]能源安全前提下的绿色低碳转型与工业结构调整是浙江省“碳达峰碳中和”工作面临的严峻挑战。由于浙江省煤电发电量占比较高,碳捕集利用与封存技术(CCUS)有望在浙江省能源与工业等领域的双碳技术体系中扮演重要角色,是实现化石能源大规模低碳利用的重要技术选择。[方法]从CO_(2)捕集、输送、利用与封存方面综述了浙江省CCUS技术的研究进展,介绍了浙江省CCUS工程示范项目的开展情况;总结了CCUS全链条各环节主要技术的特点,简要分析了当前CCUS技术发展的问题;展望了CCUS技术在浙江省的发展前景,并提出了发展建议。[结果]浙江省在CCUS各环节,特别是CO_(2)捕集方面拥有良好的技术储备。省内全流程示范项目工艺路线多样,捕集侧包括燃烧前和燃烧后捕集,利用与封存侧涵盖生物、矿化、化工利用及地质封存,各环节技术成熟度差异化较明显。项目规模较小,初投资和运行成本普遍较高,空间分布分散,不利于形成产业集群。[结论]需准确把握浙江省重点领域CCUS潜力和源汇条件,因地制宜推广CCUS集成项目,持续开展技术研发,并在激励机制、政策法规、商业模式等方面予以保障。

台风灾害输电线路杆塔脆弱性与风险评估:以浙江省为例

台风大风可导致输电线路杆塔断裂倒塌等事故,影响电力系统运行安全,因而台风灾害输电线路杆塔风险评估具有重要意义。以浙江省全域杆塔为例,基于杆塔属性、地理信息及台风灾情资料,提出了一种基于“超额损失”的针对连续型和离散型变量的输电线路台风灾害杆塔脆弱性评估模型;利用68 a台风参数风场再分析数据,基于极值理论,建立了台风大风危险性评估模型;基于区域灾害系统理论,通过台风大风、杆塔脆弱性之间耦合分析,建立了台风输电线路杆塔风险评估模型。结果显示:台风大风危险性呈从东南向西北递减态势,随重现期增大呈非线性增大趋势,以20和100 a一遇极大风速为例,浙江省全域风速强度分别为23.5~50.9和32.6~68.9 m/s;台风影响下的杆塔综合脆弱性总体呈南高北低且与地形联系紧密的分布态势,脆弱性高值(>1)区域主要在浙中南和沿海地区;输电线路杆塔风险总体呈南高北低、沿海高内陆低的特点,局部差异性较大。应根据具体线路特点采取差异性较大的抗风策略。

浙江沿海地区台风灾害风险区域划分研究

浙江是我国重要沿海省份,为减少台风灾害引起的损失,对电力系统的风险区域划分尤为重要。首先从登陆点分布、路径特征、时间特征、风速特征及降水特征等方面,利用历史数据总结分析浙江沿海地区台风气象特征。其次,对浙江电力系统进行台风灾害特征分析,得到输电系统故障点分布、变电系统与台风登陆点距离关系、配电系统停电用户占比分布等。最后,采用浙江台风气象及电力系统历史数据绘制台风灾害风险区域图,特别是对倒塔高风险区、风偏高风险区及地质灾害高风险区进行了详细划分。分析结果可为各级电网应对台风灾害的风险评估与处置提供支持。

油浸式电力变压器绕组稳态温升降阶计算方法研究

大型电力设备的数字化研究是构建新型电力系统的基础。为了实现在数字化平台中针对不同工况下的油浸式电力变压器绕组稳态温升的精准快速计算,该文提出一种基于本征正交分解方法(proper orthogonal decomposition,POD)与离散经验插值方法(discrete empirical interpolation method,DEIM)的稳态温升降阶计算方法。首先,采用最小二乘有限元法与迎风有限元法建立绕组稳态流固耦合传热计算的有限元全阶模型;其次,基于本征正交分解算法与离散经验插值算法基本原理,建立适用于绕组温升计算的降阶模型;最后,构建二维变压器分匝绕组传热模型,并采用该模型对降阶算法在稳态传热计算中的精度、计算效率以及鲁棒性进行验证分析。数值实验结果表明,所提稳态温升降阶计算方法有很高的计算精度,且计算效率较全阶计算模型提高约40倍左右。同时,对于样本空间范围之外一定区域内的工况,降阶模型仍然具有很高的精度,流场与温度场的平均相对误差均小于5%,说明了降阶模型具有非常优秀的鲁棒性,能够承受一定程度的环境扰动,该算法能够为大型电力设备的数字化提供参考。

基于字词混用集成模型的电力变压器缺陷记录文本挖掘方法

变压器运维管理中积累了海量以文本形式记录的非结构化缺陷数据,但缺乏有效挖掘手段导致其利用率极低。文中提出一种基于字词混用集成模型的变压器缺陷记录文本挖掘方法,首先对变压器缺陷文本进行文本分词、去除停用词、文本增强、文本特征表示等预处理,以文本数学向量形式为输入,集成多个词汇级和字符级分类模型,通过元学习器对各基学习器性能的协同互补作用,实现变压器缺陷类型的准确识别和分类。与单一文本分类算法相比,该方法能够更全面地获得文本的语义特征,分类精确率达91%,模型准确率和召回率的综合评价分数F 1=0.9。将自然语言处理技术应用于电力设备缺陷记录文本,可以实现精准高效分类和故障识别,唤醒数据资源,显著提升电力变压器智能化管理水平。

电力储能用钠离子电池失效机理及性能提升分析

钠离子电池是未来锂离子电池的有效替代品,其能否实现快速产业化,不仅需要大的容量,还需要高安全性。本研究从失效模式、失效机理和高安全型钠离子电池开发三者的关系入手,将电池整体的失效简化为不同组成部分的失效,对钠离子电池的正极、负极、电解质、隔膜等部件进行了失效分析和总结,然后提出了一些避免失效和性能提升的方法,最后对钠离子电池失效分析的检测方法进行了介绍,并给出了简单的可供参考的流程设计。

交流并网电力电子变换器高性能无源性控制方法研究

配电网要求电力电子变换器能够具备足够快的响应速度,同时能够稳定运行。现有的控制方法在快速性与稳定性之间存在一定矛盾。针对这一问题,本文以交流并网电力电子变换器为研究对象,提出一种高性能的无源性控制方法,将控制对象整定为无源系统,实现本质稳定运行,并且基于控制参数对电力电子变换器输出性能的影响规律,以动态调节过程中的超调量与过渡时间为控制目标,对控制部分中的各个参数进行优化设计,以解决稳定性与快速性之间的矛盾。PSCAD模型仿真结果证明了所提控制方法能够保证电力电子变换器具有足够的稳定裕量与动态性能,动态调节过程中的超调量、过渡时间明显减小,满足电力电子变换器的高性能稳定运行的要求。

碳市场与电力市场协同运行关键问题研究

随着我国能源领域市场化水平的不断提升,碳市场及电力市场分别成为控制碳排放和调节电力供需的重要政策工具。然而,两个市场存在各自的政策、管理和交易体系,市场运作彼此独立,市场价格未形成有效衔接。在此背景下,首先总结了我国碳市场、电力市场和绿色电力交易的政策背景和发展现状。然后,分析了碳市场与电力市场协同运行原理与关键问题。最后,结合市场运行实际,对碳市场与电力市场协同运行体系构建展开探讨,以推动两者协同运作,共同促进能源行业低碳发展。

基于改进YOLOv8的电力场景通用缺陷检测模型

现行的集中式缺陷检测系统存在数据量大、检测实时性低等问题,亟需以边缘计算为代表的分布式检测系统。为此,基于单阶段、轻量化的检测模型YOLOv8设计多种模块算法以提升其在电力场景下的检测精度。首先改进Mosaic数据增强算法,引入冲突关系表规避了传统数据增强算法对原始图像数据信息的破坏,增强了图像数据的多样性。然后,使用Res2Net模块代替原有的Bottleneck模块,增强模型对多尺度感知能力的同时也保持了检测模型的轻量化。使用CIoU-NMS算法替代原有的NMS(非极大值抑制)算法,提升了检测模型在聚类去重阶段的召回率与精度。最后,在14个电力场景缺陷上进行实验,均获得了比原有模型更好的检测精度,同时模型在电力场景的缺陷检测速度上亦有提升。

新型电力系统惯量特性及其实时感知技术

新能源并网将不断挤占常规机组开机容量,降低系统转动惯量和调频能力,导致频率变化加快、波动幅度增大,因此需要新能源机组提供主动惯性支撑。但是新能源机组动态特性完全不同于同步发电机,传统摇摆方程已难以全面刻画新型电力系统频率受扰后的动态过程。为此,建立新型电力系统的惯量模型,可以准确刻画同步发电机、跟网型和构网型逆变器的惯量响应过程。提出惯量的实时测量方法,采用改进多项式曲线拟合法和系统辨识法,实现了对系统转动惯量和区域内惯量的准确感知。最后通过仿真,对新型电力系统等效惯量进行了量化评估,验证了所提的测量方法和数学模型的有效性。

多模态知识图谱在电力运检中的应用与展望

在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,知识图谱(KG)作为可视化的大型语义网络在电力运检中的应用处于快速发展阶段。近年来,KG在电力运检的应用主要集中在语义信息方面,然而电网运行中会产生大量异构数据,足以支撑构建多模态知识图谱(MMKG),为多种下游任务提供数据支持。从电力运检的功能需求出发提出引入MMKG解决综合智能问答系统和故障处置问题,重点介绍了针对电力运检数据的MMKG构建技术,总结了MMKG能够发挥作用的电力运检功能场景,并对未来发展方向做出展望,最后深入分析了发展MMKG会面临的挑战,为电力运检智能化发展与建设提供参考。

天然酯绝缘油电力变压器绝缘油与绝缘漆材料相容性研究

天然酯绝缘油变压器具有绿色环保、过载能力强等优势,是高压大容量电力变压器的重要发展方向,其中绝缘油与绝缘漆材料的相容性对变压器设计与运维具有重要影响。本文对天然酯绝缘油-绝缘漆材料开展热老化试验,研究天然酯绝缘油与6种电力变压器常用绝缘漆的相容性,观察并分析热老化前后天然酯绝缘油的运动黏度、水分含量、酸值、介质损耗、击穿电压以及气相色谱等特性的变化。结果表明:热老化后绝缘漆片的结构完整性和功能稳定性保持良好;除运动黏度外,热老化后天然酯绝缘油的理化与电气特性均有所改变,但未出现明显劣化;油中溶解气体含量在热老化后增加明显,气相色谱结果显示油-漆的相容性良好。

考虑模型与数据双重驱动的电力信息物理系统动态安全防护研究综述

数字革命的到来使智能电网运行安全防护问题从单一的物理层面防护扩展至信息物理协同防护,先进的网络安全威胁将会对电网物理侧造成严重影响。高效、可靠、实时的电网协同安全防护方法是智能电网发展的核心基础支撑。回顾了国内外相关研究。针对电力信息物理系统的内涵特征,提出了模型与数据双重驱动下的智能电网动态安全防护闭环控制思想,具体包括未知攻击快速入侵检测、信息物理穿透式风险评估及协同安全决策等三个科学问题。总结分析了智能电网安全防护现有的研究成果和缺陷并提出其未来研究方向,为建设本质安全的智能电网奠定理论和工程基础。

人工智能在电力系统中应用的近期研究热点介绍

大数据驱动下的新一代人工智能由传统知识表示转向深度、自主知识学习,不再需要人的过多干预,展现出了更加智能的一面。近年来,深度学习成为人工智能研究热点。该文重点介绍了深度学习的特点、原理及其在电力系统中的应用研究现状,分析了新一代智能方法研究趋势及在应用过程中存在的问题,并提供了基于分布式机器学习和增量学习的解决方法,旨在为相关研究工作者提供参考。

基于区块链的电力数据保全应用研究

电子数据保全在电力行业的应用越来越广泛,特别是电子购电合同等电子数据的使用。然而,传统电子合同应用在数据保全、司法鉴定、公证等操作中面临许多问题。依托区块链技术的去中心化、去信任、匿名、数据不可篡改等优势,将区块链应用到电力行业电子合同场景之中,以满足存储稳定性高、更安全可靠、可追溯、可审计、数据公开透明等诸多要求,从而让电子合同数据的保全流程更加完善。