主动负荷参与的低压台区三相负荷不平衡自动均衡方法

为了解决三相负荷不平衡造成的损耗增加、供电质量降低等问题,提出主动负荷参与的低压台区三相负荷不平衡自动均衡方法。基于电力物联网高速载波技术采集低压台区的电表负荷数据,实时监测和收集负荷数据。设计了三相负荷不平衡均衡控制终端,并建立了目标函数。采用鸽群算法求解函数,实现低压台区三相负荷不平衡的自动均衡控制,具有良好控制效果。

智能电能表基本电参量测量超差原因分析

智能电能表能够测量的电参量包括电压、电流、瞬时功率、功率因数等。电参量测量的误差大小关系到电能计量的准确性。在国家电网有限公司企业标准Q/GWD 10354—2020《智能电能表功能规范》中,明确要求电参量的测量误差不超过±1%。文中以电压和电流这两个最基本电参量为基础,结合现场实际出现的3种智能电能表电参量测量超差故障问题,从智能电能表电压、电流测量原理到故障原因排查进行系统分析,得出结论:电压、电流测量均超差的故障原因为计量芯片基准电压偏移,仅电压测量超差的故障原因为串联分压采样电阻阻值异常,仅电流测量超差的故障原因为人为短接锰铜分流器窃电。

配电网拓扑参数未知场景下中压用户窃电检测方法

新型电力系统建设下配电网运行方式面临更加频繁的调整,导致配电网的拓扑与线路参数记录档案难以得到及时更新,为中压配网的运行状态分析带来了挑战。提出一种配电网拓扑参数未知场景下的中压用户窃电检测方法。基于电网运行机理选择支路阻抗作为窃电特征判断指标,并构建窃电检测模型;根据配电网运行特点建立了线性潮流模型,并通过简化模型快速求解特征参量;研究了窃电行为对特征参量变化的影响机理,并结合能量守恒定律,提出完整的窃电检测方案。以IEEE 33节点配电系统、IEEE 85节点配电系统和江西进贤某10 kV实际配电网作为算例,结果表明,所提方法在多种窃电场景下均可有效辨识窃电时段并精准定位窃电用户,同时对用电数据的量测误差表现出较强的鲁棒性。

基于递归最小二乘估算的三相逆变器无参数预测电流控制

有限状态集模型预测控制具备快速动态响应、无调制模块等优势,已在高性能功率变换器广泛应用。然而该技术高度依赖建模精度,实际应用中受模型匹配度和参数摄动等因素影响,难以运行于最优性能。为此,提出一种基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)估算的无参数预测控制方法。以数据驱动建模代替物理参数建模,首先采用外生变量自回归技术建立三相逆变器等效模型,并利用RLS算法进行等效模型参数估算。最后,基于22 kW测试平台对所提方法进行验证与分析。结果表明,所提方法对模型和参数变化具有强鲁棒性,不失为一种通用型鲁棒预测控制方案。

改进型电压损失法低压台区理论线损计算

基于传统的电压损失法理论线损计算模型,针对台区主干线导线参数获取困难的问题,分析了导线参数取“固定值”的合理性。针对低压网三相不平衡对线损的影响,提出了增加损耗因素来修正参数,并针对台区负荷对线损的影响进行了论证分析,来增加平均负荷率修正参数。并针对多省各类典型台区进行改进,利用大数据算法、等值电阻法和潮流法进行比对验证。最后结果表明,改进后的电压损失法与潮流计算结果最接近,准确度最高。在实现较低数据需求下,提高模型的普适性和准确性。

大规模多源联合外送协调调度中基于核仁理论的利润分配

研究了在大规模风、光、火电联合外送体系下的协调调度及利润分配问题。基于传统的机组组合优化模型,以利润最大化为目标构建以火电机组为辅助调峰单位,提高风电、光电外送效率及稳定度的动态协调调度模型。分析对比了各电场独立运行、两方联合运行及三方联合运行时的输电线路综合利用及收益情况。基于核仁理论提出三方联合运行时的利润分配方法,该方法根据各方在联合收益中的贡献度合理分配各方利益。文中的算例仿真及利润分配方法均由专业优化软件LINGO 15编程实现,仿真结果证明了所提调度模型与利润分配方法的优越性与可行性。

基于ICS-K-means聚类算法和WNN的有源低压台区线损估算方法

针对传统的线损理论计算方法已不适用于含分布式电源的低压台区线损估算的问题,提出一种基于改进布谷鸟搜索K均值(ICS-K-means)聚类算法和小波神经网络(WNN)的有源台区线损估算方法。首先,基于最大互信息系数筛选线损影响因子,建立有源台区线损指标体系;然后,提出改进布谷鸟搜索聚类算法对样本数据集进行聚类,减少对初始聚类中心的依赖;最后,采用小波神经网络对每类聚类数据集进行训练及测试。算例分析验证了所提方法的准确性和有效性。

坏场景集下含风电多源系统的改进鲁棒调度模型

针对不确定条件下含风电的多源电力系统运行的安全性与经济性的优化问题，提出基于坏场景集的改进鲁棒调度模型。首先采用坏场景集法来描述风电出力波动的随机性与恶劣性，然后基于现有的含平衡因子的均值．方差调度模型，针对其鲁棒度量提出改进，将预测风电出力场景下的调度成本纳入目标函数，建立包含风电、常规火电机组与储能系统的鲁棒调度模型，该模型兼顾系统经济性与抗风险性，并能给出可执行的调度方案。最后，通过对算例的仿真计算，对比分析所提改进模型与现有的均值．方差调度模型在经济性、鲁棒性及调度可行性方面的性能表现，验证该模型的优越性与可行性。所有仿真实验均由专业优化软件LINGO15编程实现。

运行智能电能表时钟电池欠压状态数据获取方法

智能电能表时钟电池是维持电能表断电后时钟正常运行的重要元器件,时钟电池欠压可能导致电能表断电后时钟超差,引起电能表分时计费功能及数据冻结功能异常。为分析大范围内运行智能电能表时钟电池欠压情况、支撑电能表质量监督管理,通过提出一种基于用电信息采集系统数据采集功能的电能表时钟电池欠压状态数据获取方法,并应用该方法,对在运智能电能表时钟电池欠压情况进行采集、分析,验证该方法的可行性和正确性。

基于HPLC通信模块的智能电表深化应用研究

为解决传统窄带模块传输效率慢,信息量小,覆盖距离短,易受到干扰,传输过程容易发生丢包的问题,提出基于HPLC通信模块的智能电表深化应用,在低压客户电表停上电实时上报、低压客户电压电流高频采集与监测、台区拓扑信息、台区相位识别、台区户变关系识别、通信模块ID管理方面挖掘智能电表的的潜力,提高计量和采集业务的精益化管理水平,提升客户优质服务水平,提高数据资产利用价值。

计量芯片引起的智能电能表误差超差原因分析

计量芯片是专门用来进行电能计量的集成元件,它能够实现电压、电流、功率、电能、相位以及频率的测量,是智能电能表的核心元件之一。计量芯片测量的数据是否正确,直接关系到电能表计量的准确性。文章结合一起计量芯片引起的智能电能表误差超差问题,对计量芯片的系统结构、工作原理以及调校过程等进行了全面剖析;最后验证了计量芯片相关寄存器参数配置错误对智能电能表误差的影响。

基于深度特征挖掘的低压配电网相序精准辨识方法

低压用户相序关系是低压配电网三相不平衡治理、可开放容量评估的重要数据基础。目前,相别档案数据错乱严重,主要依靠现场校验进行数据治理,成本高、准确度低且前清后乱。针对这一问题,提出了一种基于深度特征挖掘的低压配电网相别在线辨识方法。首先,基于全时序差分算法与特征显著性分析得到电压差高维特征,并应用主成分分析法进行降维分析,形成低维、高信息深度特征。然后,采用K-means算法对电压特征进行聚类实现一次辨识,随后针对与配电变压器空间距离近导致的易错辨相别用户,提出一种基于电压与功率特征组合的二次优化方法。最后,以南昌市5个实际低压配电网的共计728个用户为例进行算法验证,结果表明所提方法可有效解决台区内电压相似性高场景对相别辨识模型的制约,大幅提升了辨识的准确性,具有较高的工程推广应用价值。