复合型晶闸管投切电容器装置设计

为了解决晶闸管投切电容器成本高,导通损耗大等问题,笔者结合无触点开关和交流接触器各自的优点,设计了一种由单片机80C196KC控制的复合型晶闸管投切电容器装置,并且分析了晶闸管投切电容器装置常用主电路的特点,介绍了该装置主电路的结构特点、信号检测、晶闸管电压过零检测、触发电路以及电容器投切时刻的选择等关键问题的解决方案。

小波贝叶斯神经网络在冲击负荷地区短期负荷预测中的应用

大量随机冲击负荷(炼钢厂、轧钢厂)接入系统给负荷预测造成困难,使得短期负荷预测精度下降。首先就冲击负荷地区的负荷特征进行分析,找出影响负荷预测精度的原因,提出利用小波变换对负荷序列进行多尺度分解,得到在不同频段下负荷子序列,重点针对各负荷分量不同特点,建立含不同输入量的贝叶斯神经网络预测模型,再将预测结果进行小波重构,从而得出最后预测结果。再与另两种模型进行对比,结果表明该方法能提高冲击负荷地区的短期负荷预测精度。

基于贝叶斯神经网络的短期负荷预测应用研究

针对标准反向传播(back propagation,BP)神经网络负荷预测精度不高的缺点,提出利用贝叶斯正则化算法来改善模型的泛化能力,根据河源电网负荷容易受天气影响等特点,给出一种分层的贝叶斯神经网络预测模型,预测结果表明,新的模型具有更好的泛化能力,应用效果良好,提高了负荷预测准确率。

低压晶闸管投切电容器(TSC)装置的应用与优化

主要研究了晶闸管投切电容器等低压无功补偿设备的控制器时间参数及投切硬件电路的优化方法,给出了降低低压晶闸管投切电容器等装置的制造和应用成本的主要途径。同时对其进行了matlab仿真,并给出了定性的结论。

TSC装置投切过程分析

对低压配电系统中的无功补偿电容器,一般采用晶闸管进行动态投切。文中对晶闸管的投入和切除过程的数学模型进行了详细的分析推导。理论推导结果证明无论晶闸管切除次序如何,3台电容器上的残压始终为线电压峰值的1.366、1、0.366倍;V1、V2晶闸管两端的电压始终在一定的范围变化。该结果为抑制投切过程中产生的过电压问题及TSC装置中晶闸管的参数选择提供了理论依据。

基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测

分析了电力系统负荷的组成、分类及其周期性的变化规律,对神经网络基本理论方法进行了细致地研究。应用改进的BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的电力系统短期负荷预测模型。最后通过实例仿真,比较三种改进的BP学习算法,结果表明在本模型中,Levenberg-Marquardt(LM)学习算法在收敛速度以及预测精度上要优于拟牛顿法和SCG算法。