有源配电网精细化负荷预测软件开发与应用

研究新型有源配电网背景下的精细化负荷预测方法,基于数值天气预报采用卷积神经网络Resnet预测光伏功率,考虑负荷特性和气象影响因素采用GRU算法预测用电负荷,光伏功率发电分量和用电负荷分量的预测结果累加得到有源负荷的精细化预测结果。此外,基于配电云主站设计精细化负荷预测的软件架构和功能模块,开展基于短期负荷预测的配电网动态网络重构研究,考虑负荷时序分段,给出日前24小时的动态优化策略。最后,在某地市配电区域进行算例验证,结果表明:对于含源负荷,精细化负荷预测比直接等值负荷预测结果更准确,基于精细化负荷预测的动态网络重构可降低负荷均衡度并优化光伏消纳。

基于智能终端和换相开关的台区三相不平衡治理方法研究

提出了智能终端结合换相开关的台区三相不平衡治理方法。构建了台区换相开关布局优化模型,提出了基于差分进化算法的计算台区换相开关最优布局的优化方法。基于模型、台区历史运行数据以及超短期功率预测数据,提出了计及负荷波动性的台区三相不平衡动态优化方法。最后,利用某测试台区历史运行数据对换相开关布局优化方法进行模拟验证,验证结果表明基于台区换相开关布局优化模型计算得到的最优布局,可以满足台区三相不平衡治理的要求。此外,考虑参与换相的开关数量、换相周期和换相开关寿命,在测试台区中进行了5种场景下的三相不平衡动态优化实验,实验结果表明:在最优布局条件下的换相开关动态优化策略,可以在降低换相动作次数的前提下,将台区的平均三相不平衡度降到治理目标之下,并且减少动作次数接近使用寿命上限的换相开关参与换相。验证了智能终端+换相开关动态优化台区三相不平衡的适用性。

电站锅炉内壁温监测信号无线传输特性研究

在声表面波(SAW)测温原理的基础上,建立了电站锅炉高温受热面温度特征信号无线传输的有限元模型,通过实验对该模型进行了验证,并对比研究了偶极子天线、法向螺旋天线、平面倒F天线(PIFA)3种天线结构下温度特征信号的无线传输特性。结果表明:有限元模型可以有效地反映声表面波温度特征信号的无线传输特性;基于偶极子天线和法向螺旋天线的温度特征信号无线传输增益呈周向对称分布,而基于PIFA的温度特征信号无线传输增益具有明显的方向性;基于偶极子天线的温度特征信号无线传输增益最大,无线传输带宽也最大,约为40 MHz,基于法向螺旋天线的无线传输带宽最小,仅为3 MHz。

基于声表面波的电站锅炉受热面温度监测传感器研究

为了直接测量电站锅炉高温受热面的温度,对声表面波温度传感器进行有限元模拟及制备,并进行高温实验研究。选择硅酸镓镧(LGS)作为高温压电基底材料,对Au、Pt、Cu三种电极及不同厚度进行模拟分析,最终选择100 nm厚的Au电极。实验结果表明该传感器谐振频率随温度呈下降趋势,温度灵敏度较好为5.89 kHz/℃,且高温时的测温稳定性较好。

基于量测数据的台区拓扑自动识别模型及算法

电网新业务的迅速发展对低压配电网的智能化水平提出了更高的要求。传统低压配电网的拓扑关系主要依靠人工档案维护,导致电压问题治理效率和抢修效率低下。在此背景下,提出了利用台区智能终端和采集设备的电气运行数据的台区两级分支线户关系和户表相位的识别方法。构建了用以解决台区两级分支和户表拓扑关系的台区设备从属关系识别模型,将上下级拓扑识别问题转化成二次规划问题求解,并通过户表聚类减少二次规划问题的数据维度。在分支和户表关系确定的基础上,提出了综合利用户表电压和电流数据的户表相位识别方法,提高户表相位识别的准确性。最后,进行了二级分支户表拓扑关系和户表相位识别的算例验证。基于台区电气大数据的拓扑识别方法为提升台区的全面感知和精益化管理提供了工程应用指导。