电力系统宽频宽动态电流量测技术研究综述

新型电力系统要求电流互感器具备宽频带、宽量程、高准确度性能,以满足电网呈现出的时频域宽动态、多参量等新特征。因此,从磁场传感的机理出发,对电流测量传感耦合原理简要介绍,分别阐述了这些技术的优缺点、拓扑结构。重点讨论了各类电流传感装置的结构特点、性能参数及量测性能优化方案,最后总结了目前亟待解决的问题、发展趋势和应用前景。光学电流互感器技术日趋成熟,应用广泛。基于NV色心的磁传感技术在测量性能方面已经超过传统传感器,配合光纤传感技术环境适应性强,电流测量领域前景广阔。

基于高温超导的高精度电压互感器研究

电压互感器的励磁误差由励磁电流在电压互感器绕组上的压降产生,是电压互感器误差的主要来源。双级励磁技术可以有效降低电压互感器的励磁电流,但绕组阻抗始终无法消除,励磁误差仍然存在。文中将77 K高温超导技术应用于电压互感器,绕组和互感器铁心均工作在高温超导环境,达到超导态时绕组的阻抗为零,励磁电流经过绕组引起的压降也为零,可以从根本上消除励磁误差。分析了高温超导下的铜损和铁心磁性能,重点针对铁心的磁滞和涡流损耗进行了理论分析并提出抑制措施,设计了一台变比为1 kV/10 V的电压互感器的铁心和绕组结构,研制了高温超导电压互感器样机,设计了低温杜瓦容器及其外部冷屏设计,减小热量损失温度场,开展温度场仿真分析温度分布梯度。最后开展了误差校准,校准结果表明,该样机在20%~120%额定电压范围内,比值误差优于4×10-6,相位误差优于5μrad,比常温电压互感器的误差减小一个数量级。77 K高温超导电压互感器对于提升电压互感器的精度具有重要意义,同时也可为更高电压等级的超导互感器研制提供理论支撑。

基于可编程量子电压的量测应用及误差分析

为提高量子电压精密测量技术在电力系统的适用性,开展了基于可编程量子电压的量测应用及误差研究,首先,研究了基于可编程约瑟夫森量子电压的量子标准A/D方案,理论推导了量子标准A/D的误差模型,仿真分析了量子标准A/D的参数优化设计原则;然后,提出自适应量子差分采样控制方法,基于离散傅立叶变换(discrete Fourier transform,DFT)推导了实现最优差分采样的量子电压幅值和相位理论计算式;最后,提出基于可编程约瑟夫森量子电压的电子式互感器校验仪溯源方法,并开展了仿真及硬件试验验证。试验结果表明:量子标准A/D测量的不确定度达到10-6量级,自适应差分采样控制方法能够快速实现量子电压幅值和相位的精准控制,该文提出的校验仪溯源方法的测量不确定度水平相比传统溯源方法提升了5倍。研究成果可为电力系统的量子化量测应用及溯源提供参考。

大规模配电网负荷数据在线清洗与修复方法研究

为减少数据缓存成本,提高负荷数据在配电网规划设计、智能分析等领域的可用性,充分有效地对大规模、混杂、不精确的监测或采集负荷数据进行在线清洗,保证每个周期的时序数据得到一致的偏差检测和精确修复,在分析不同类型异常负荷数据产生原因和分布特点的基础上,提出一种面向大规模配电网负荷数据的在线清洗与修复方法,包括基于密度的负荷数据流异常辨识方法和基于协同过滤推荐算法的负荷数据修复方法。为突破配电网负荷大数据在线分析性能瓶颈,还在Hadoop平台上给出相应的分布式并行解决方案,通过使用实际配电网运行中的负荷数据进行验证,结果表明所提算法和框架能够有效预处理配电网负荷数据,具有实际应用价值。

电网企业信息运维故障诊断模型的研究与应用

电力行业信息化已然成为新时代之大势所趋,对于电力调度运维中心来说,如何确保信息系统各种软硬件资源的正常运行是一个值得研究的重要问题。文章充分利用运维监管方法,提出一种基于FP-Growth关联规则算法的电网企业信息运维故障诊断模型。首先对电网信息系统运维监管模式进行了构建,根据电力企业规程和运维人员的实际经验制定了一系列运维指标。然后在此基础之上详细设计了信息运维故障诊断模型,分析在不同指标违规的情况下诊断推理的过程,并将其应用到实际运行的电网企业信息系统实时监管平台(ISRMP)中。最后介绍了某省电力有限公司信息通信公司ISRMP的初步实践。

基于多预测树组合算法的电力信息系统数据库缓存模型

为解决电力大数据时代背景下信息系统数据库体积大、并发量高导致的运行效率瓶颈,分析了当前几种缓存模型的基本架构和原理,综合电力内网中各业务系统的主要特点,构建了一个电力信息系统数据库缓存模型,在模型中设计了一种多预测树组合算法(预测树森林)。通过在应用层使用boosting方式对队列进行抽样得到具有时序性和业务逻辑特点的SQL语句构建预测树森林,智能预测可能发生的数据库操作并将结果集提前缓存到内存中,模型还可以根据系统的运行情况动态调整预测树森林的投票阈值,从而达到提高缓存效率和命中率的目的。并基于Oracle数据库对模型的可行性进行了讨论,在云平台下运行结果表明模型不仅算法收敛速度快而且能够实现同等内存容量下缓存效率的提高。

基于分布式组件服务的配电网在线仿真技术

研究了基于分布式组件服务的智能配电网在线仿真技术架构,提出了面向服务的基础计算框架、各模块协调机制,以及分布式部署模式。提出了仿真系统与在线数据源的交互接口、传输方式及整合方法。建立了含光伏、风电等新型设备的配电网数字仿真模型,设计了在线潮流、故障、可靠性、无功优化、分布式电源选址定容等功能模块。最后,采用以上架构和方法,实现了智能配电网在线仿真系统,并通过某地区10 k V配电网算例进行了仿真,验证了仿真方法的可行性。

泛在电力物联网智能感知关键技术发展思路

智能感知是泛在电力物联网的数据入口,在泛在电力物联网建设中扮演着极其重要的角色。该文通过抽象化泛在物联网的信息论表述,量化比较了泛在电力物联网在数据传输容量上的优势,综合估算了智能感知网络规模,预测需要在此基础上解决海量异构多源数据融合、信息安全防护等问题。探讨了泛在电力物联网边缘算法的可分解性与下沉系数,定义了描述边缘算法可分解程度的范式,举例电力常用算法在泛在物联网边缘分解后的计算效率。讨论了智能感知在时空、类型、准确度的信息增益,以此为数学前提分别叙述了泛在电力物联网智能感知技术在通信网络、边缘计算、深度感知3个维度的发展思路,在此基础上讨论了泛在电力物联网的实际应用场景。

基于LSQR与系统距离聚类算法的专变用户非介入式负荷辨识

专变用户非介入式负荷辨识是实现以专变用户为主体的需求侧响应的重要环节。通过对专变用户负荷稳态过程与暂态过程的特征分析,选取有功功率、无功功率、电流有效值等作为稳态过程特征量,并选取暂态发生前、中、后三个阶段的特征量,如电流有效值、有功功率均值、无功功率均值、持续时间、电流有效值最大值等,构建全面的非介入式负荷辨识稳态过程与暂态过程负荷特征空间。以此为基础,利用最小二乘QR分解算法(Least Square QR,LSQR)进行稳态过程负荷分解获得各种负荷的运行情况。并基于系统距离聚类算法将常见专变用户负荷暂态事件进行分类,进一步辨识出哪一种或者哪一类负荷发生投切动作。最后,采集包括排水泵、搅拌机、水泥螺旋、污水泵、除尘器等工业负荷现场数据,对所提到的方法进行了仿真分析,结果表明所提的非介入式负荷辨识方法可获得较高的准确率。

基于多频率加权叠加的冲击电压刻度因数评估方法

冲击高压信号为幅值高、持续时间短、频率覆盖范围宽的单次脉冲波形,电压转换装置受分布参数的影响,其刻度因数难以直接溯源至现有的国家基准或标准量值。提出一种基于多频率分量加权叠加的冲击电压刻度因数评估方法。根据帕萨瓦尔定理,针对冲击电压转换装置,建立冲击刻度因数与多频率交流刻度因数之间的函数关系,将暂态的、单次的波形刻度因数溯源难题转化为稳态的、周期的交流刻度因数获取与频段权重计算的问题,通过分析该评估方法的计算误差优于0.05%。最后提出了基于该评估方法的实施方法,开展了基于标准电容分压器的计算验证,其扩展不确定度优于0.02%。结果表明,基于多频率分量加权叠加的冲击电压刻度因数评估方法能够准确评估冲击电压转换装置的冲击刻度因数并具有电学计量手段上的可行性和可操作性。