基于LSTM组合模型的短期电力负荷预测

针对电力负荷时序难以进行精度预测的难题,提出了一种基于自适应白噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)的TCN-LSTM短期电力负荷组合预测方法.首先使用CEEMDAN分解方法将原始负荷序列进行分解,该方法与集合经验模态分解(EEMD)方法相比,能使序列分解更加完备,且具有更小的重构误差.然后为了降低非平稳序列对预测精度的影响,通过平稳性检验将分解后的序列按照平稳性质分类,将非平稳序列合并后输入LSTM网络预测,平稳序列则计算排列熵后重组成高排列熵的平稳序列和低排列熵的平稳序列,再分别输入到LSTM网络和TCN网络中进行预测,最后对预测结果进行叠加得到最终的预测结果.实证结果表明:通过按照平稳性分类和计算排列熵的方式来对CEEMDAN分解后的序列进行重新组合的方法,不仅提高了模型的运算效率,同时比其他预测方法具有更高的预测精度.

基于能源互联的配网高效调控管理新模式

针对现有调度系统存在的数据贯通差、处理效率低、信息检测难、协同管控差等缺点,文中提出一种主站调控分布式能源信息融合一体化的一主多级管理构架。通过融合无线传感实时监测、多能空间数据全景检测,基于人工智能的数据挖掘、多层级能源聚合调控、数据安全传输等技术,全面提升调度平台系统的传输、处理、调控等功能特效。选取乐清市虹桥变下10 kV生态Y933线路下的多台分布式用户侧储能为示例,通过多台储能设备的集群调节,实现台区变压器负荷峰谷差降低35%,线路负载率降低10%,变电站容载比由1.21提升至1.37。应用结果证明,所提调控管理平台具有高效、安全、稳定等优点,能够实现可观、可测、可控的功能。通过对储能设备的单台调控或区域多台集群调控,达到从台区到线路再到变电站的点-线-面多层级自平衡,能够有效提升配电网弹性能力和稳定运行能力。

基于NCC-P-S优化算法的断路器机械特性测试方法研究

机械特性参数是评价断路器动作性能的有效依据,传统测试方法不能在线测试,且传感器安装复杂。该文提出一种基于计算机视觉技术的非接触测试方法:在断路器操动过程中捕捉高速图像序列,运用归一化互相关匹配算法(normalized cross correlation,NCC)对图像运动目标进行逐帧搜索,获得绝缘连杆或主轴的运动轨迹,由其与动触头的关联关系计算断路器的机械特性参数。在图像序列目标跟踪的NCC匹配算法中,结合降分辨率金字塔快速搜索法,并对后续帧图像的扇形识别区域进行有向动态调整,这种优化方法称之为归一化互相关图像金字塔扇形快速匹配算法(normalized cross correlation-pyramid-sector,NCC-P-S)。通过实验证明:降分辨率分层匹配和有向搜索优化大大提高了目标的搜索速度和精度。

特高压直流分层接入换相失败电压判断与仿真

为了判断分层接入模式下特高压直流是否发生换相失败,阐述了导致换相失败的原因,根据电压跌落后最大直流电流对应的熄弧角推导了发生换相失败时的电压临界值,在CIGRE基础上搭建了分层接入PSCAD的直流模型,用PSD-BPA在华东电网夏季运行方式下对锡盟-泰州逆变侧进行了实际故障仿真,得到了直流电压、熄弧角等曲线。仿真分析结果表明,特高压直流换相失败可以通过电压瞬时跌落值来判断,熄弧角曲线与理论计算值一致,用高低压阀组两个熄弧角的最小值来判断是否发生换相失败是正确的,推导的电压阈值能为实际工程中换相失败预测模块的整定提供参考。

基于计算机视觉的断路器动触头运动轨迹多目标修正测量方法

为了解决传统测量方法无法带电测试、测试精度低等问题,阐述了动触头运动识别及多目标跟踪修正方法,利用高速相机捕捉的图像序列中断路器本体固定部位的位移作为参考基准,以其帧间运动坐标差值来修正本体移位或振动引起的误差,通过相邻帧旋转角差值剔除识别结果中的不良数据,以目标匹配相似度对多个运动目标的识别结果进行加权处理,并对ZN65-12型断路器分闸运动轨迹进行了识别实验。实验结果表明:断路器动触头运动轨迹多目标修正测量方法有效地修正了断路器本体移位或振动引起的误差,有利于动触头运动坐标的准确获取,从而提高机械特性参数的测试精度。

碳中和背景下太阳能光伏产业现状及发展

随着环境问题的日益突出,传统能源转型的问题受到了世界广泛关注,在第七十五届联合国大会一般性辩论上,我国政府明确表态二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。以此为背景,我国将新能源产业作为"十四五"期间的重点工作之一。