基于KJ分析法的电力工程造价分析系统

针对电力工程造价分析工作展开困难、影响因素多且各因素的重要性分布不均匀的问题,提出了一种基于KJ分析法的电力工程造价分析系统.使用KJ分析法来确定电力工程造价的主要影响因素,减少了不重要指标的数量.使用组合赋权法确定每个影响因素的权重,再使用逼近理想解的排序方法来降低指标的不确定性,并通过训练支持向量机模型对电力工程造价进行分析与评价.110 kV变电工程案例分析结果表明,所提出的方法能够提升模型的智能性、简化人为操作,得到更为合理的评价结果.

大容量风电场接入后电网电压稳定性的计算分析与控制策略

由于风电场容量较大,并位于电网末端,可能会对电网的电压稳定性产生较大的影响。为保证风电场投入后的安全,按大干扰下风功率的转换特性及异步发电机的运行特性建立了风电场与相关电网的数学模型,计算了风电场与相关电网发生短路故障后的电压稳定性。通过数值仿真计算,揭示了风电场接入导致电网电压稳定性被破坏的机理,指出机组转速是影响风力机和异步发电机这两个能量转换器工作特性的关键参数,控制风电场内风机的速度增量是保持大容量风电场接入后电压稳定性的关键,靠近故障点的风电单元容量、故障点位置和故障持续时间是影响短路后电压稳定性的主要因素,并提出了大容量风电场接入后保证电网电压稳定性的策略与措施。

甘肃电网数字化信息平台的设计与实现

甘肃电网数字化信息平台是甘肃省电力公司生产和运营的重要支撑系统,它以三维GIS和海量数据存储处理等技术为基础,以高清影像、数字高程模型、基础地理信息等数据为核心,综合运用卫星遥感、虚拟仿真、信息系统集成等技术,整合甘肃电网相对分散的信息资源,为电网规划、安全生产、调度运行、基建管理等业务提供技术支撑。文章从甘肃电网数字化信息平台功能设计入手,详细介绍了平台建设的软硬件架构及数据集成设计等内容,并对以高精度的三维地理信息为基础,建立覆盖电力系统生产运营各个环节的信息平台建设的技术方向进行了展望。

三维全景智能电网技术在电网规划中的应用

随着甘肃电网建设规模的持续快速增长及河西走廊输电通道资源日趋紧张,甘肃电网的规划、建设及运营压力日益增大。而电网天然具有地理空间分布特性,电网业务工作中对于三维可视化展现形式、多维度时空信息管理及立体分析的需求也日益增多。通过三维全景智能电网技术在电网规划与建设中的研究与应用,对电网的规划与建设全过程进行可视化、一体化管理,将对甘肃电网"大规划"和"大建设"具有重要支撑作用,同时对转变国网甘肃省电力公司电网发展方式及转变公司发展方式具有重要意义。

基于氢负荷需求的氢能系统容量规划

在未来能源社会中,氢能将作为能源电力系统的关键环节来实现各种能源的相互转化。为此,提出了一种基于不同氢负荷水平的新能源制-储氢系统容量规划方法,以合理推动风、光等可再生能源在电网中的应用与发展。该方法能够在满足区域氢负荷需求的同时,获得最大程度的经济收益,并确定了不同运行模式下的最佳制氢规模。此外,该方法还考虑了氢能短缺及弃风、弃光的惩罚成本和系统环境效益。结果表明,与采用风光联网不购电制氢模式相比,采用风光联网购电制氢模式更为合理和经济,避免了大容量制-储氢设备的冗余配置。

大型分布式电源建模分析与并网特性研究

详细分析了大中型光伏电站并网原理,确立了光伏逆变器的数学模型和电网分布参数模型,从而进一步分析其并网特性。研究了大型光伏发电系统和薄弱电网并列运行的特性,着重分析了大中型光伏电站在薄弱电网环境下输出电压、电流谐波等电能质量特性。根据采用传统控制算法的三相光伏逆变器仿真结果和实际运行数据,提出基于空间矢量理论的三相光伏逆变器控制算法,可有效降低光伏并网输出电压、电流谐波,增强光伏并网可靠性。理论分析和部分运行结果证明了并网特性的正确性。

基于改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解的工业用户负荷预测方法

工业用户的负荷通常由多种负荷类型共同组成,结构较为复杂,并且常常含有较大的冲击性负荷。传统的负荷预测方法难以准确预测负荷突变,导致预测精度不高。将负荷分解成不同频率的分量再分别进行预测是较为可行的解决方式。提出了基于改进型自适应白噪声完备集成经验模态分解的工业用户负荷预测方法。首先,采用ICEEMDAN算法将工业用户的负荷分解为高、低频模态分量。该算法利用局部均值来替换模态的估计,避免了高斯噪声对模态分解的影响,改善了传统模态分解方法中模态混叠的现象。其次,采用长短期记忆神经网络、最小二乘支持向量回归算法分别建立高、低频分量的预测模型。最后,将各分量的预测结果进行叠加重构,得到了最终的预测结果。相比于单一预测方法、其他组合预测方法等多种预测方法,所提方法的平均绝对百分比误差分别降低了26.35%,12.75%,具有最高的预测精度。

基于改进CNN的光热电场太阳直接法向辐射预测研究

为了在实际运行中更好地利用光热电站,文章建立了一种基于改进卷积神经网络的光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。首先,通过分析光热发电系统的运行机理,得到影响光热发电系统出力的主要因素是太阳直接法向辐射,并根据太阳直接法向辐射特点选用卷积神经网络对其进行预测;然后,针对卷积神经网络在实际应用过程中存在的预测精度较低和训练时间较长的问题,引入带有稀疏约束的损失函数和自适应学习率思想,并提出一种改进卷积神经网络;最后,利用改进卷积神经网络建立了光热电场太阳直接法向辐射的预测模型。模拟结果表明:文章提出的改进卷积神经网络能够解决一般卷积神经网络在实际应用中存在的预测精度较低和训练速度较慢的问题;基于改进卷积神经网络的预测模型可以较准确地预测出太阳直接法向辐射的变化趋势及其数值。

基于N-1安全约束的主动配电网拓扑优化控制方案

针对主动配电网拓扑多样而选取最优拓扑难的问题,提出了一种满足N-1安全约束的主动配电网拓扑控制方案的求解算法。该算法从AC OPF角度考虑,对基于N-1安全约束的主动配电网拓扑选择问题,提出了采用半正定规划松弛作为问题目标函数值的下限的方法,并采用并行计算,极大地提高了计算效率,具有较好的全局最优解。IEEE 30节点测试系统仿真结果表明,所提方法得到的新拓扑不仅可以在不增加任何电气设备的前提下降低系统的运行成本,而且能够满足N-1安全约束。

大型分布式电源模型化研究及其并网特性分析——(一)光伏电站专题

就大型光伏电站各系统进行了模型化研究,确立了光伏电池、逆变器、控制系统的数学模型。基于这些模型,对大型光伏系统光伏电池组输出功率特性,在复杂电网环境中的输出电压、电流特性进行了理论分析,并着重分析了光伏电站在系统在故障状态下的各种响应特性和其低电压穿越能力,以及输出谐波、电压波动等其他电能质量方面的问题。部分实验验证和仿真结果表明所建立的大型光伏电站模型及其并网特性分析具备一定的正确性,为国家新能源战略提供了一定的理论基础和并网指导。

基于改进广义神经网络的光伏阵列短期功率预测

光伏系统短期预测对调度电力资源、较少弃光用电、提升电站效能及维持光伏系统平稳运行具有重要意义。考虑到光伏系统输出参数如功率受到天气因素影响,是一个非平稳随机信号。对非平稳随机信号的短期预测,传统数学模型方法具有局限性。基于广义神经网络方法并通过前期数据预处理提取趋势项信号,进行分类别模型训练,获得较为精准不同天气类型的训练模型。实验表明所提出的方法在各类天气类型下,对于短期功率预测具有较高的准确性,可为光伏电站平稳运行、区域电力调度提供参考依据。

基于改进爬山搜索法的风力发电机传动系统控制策略研究

为了提高风力发电系统的输出效率,提出了一种基于改进爬山搜索法的风力发电机传动系统控制策略。针对风力发电机的风速和风力机进行数学建模,分析传统爬山搜索法的控制流程和方法,设计模糊控制策略对系统中的PI参数进行有效控制的改进爬山搜索法,并搭建Simulink仿真模型。仿真计算结果表明,基于模糊控制改进的爬山搜索法能够有效降低在0~5 s内的系统有功功率振荡现象,并在系统发生故障出现电压降时,能在2 s内有效地使系统恢复正常状态。改进爬山搜索法比传统爬山搜索法的输出效率有所提高,其中在0~5 s内,改进爬山搜索法比定步长爬山搜索法功率提高了25.8%,相比于变步长爬山搜索法功率则提高了10.2%。仿真结果表明,改进的改进爬山搜索法能克服系统振荡问题,提高系统输出功率,对风力发电系统的控制具有重要的参考意义。

深冷液化空气储能系统热力学建模与效率分析

通过深冷液化空气储能系统(liquid air energy storage,LAES)的工艺流程研究与热力学建模,立足于系统效率层面对LAES空气压缩子系统、空气液化子系统及膨胀发电子系统关键参数进行分析。分析结果定性给出了节流阀进出口温度与压力、低温泵效率、膨胀发电子系统释能压力与温度等因素与系统效率的耦合关系,并在此基础上通过仿真对其耦合关系进行了验证,为系统关键参数设计给出了建议,提升了系统效率,验证了LAES系统可行性。

爆破成井技术在铜坑矿的应用

铜坑矿的采空区由于采用充填法不利于崩顶或不能崩顶,于是运用爆破成井技术掘进充填天井。施工结果表明,爆破成井具有作业安全、工程耗时短、成井成本低、作业地点选取灵活等优点。

大型分布式电源模型化研究及其并网特性分析——(二)双馈风机专题

就大型双馈风机风电场各系统进行了模型化研究,确立了风机模型、整流电路、逆变电路、桨距控制系统等数学模型。基于这些模型,对大型双馈风机风电场风机输出功率特性,在复杂电网环境中的输出电压、电流特性进行了理论分析,并着重分析了大型双馈风机风电场在系统侧故障状态下的各种响应特性和其低电压穿越能力,以及输出谐波、电压波动等其他电能质量方面的问题。部分实验验证和仿真结果表明所建立的大型双馈风机风电场模型及其并网特性分析具备一定的正确性,为国家今后新能源战略提供了一定的理论基础和并网指导。

基于区块链技术的电网灾害预警决策系统

为了进行电网自然灾害风险预警,减少自然灾害对电网的影响,研究了基于区块链(block chain,BC)技术的电网灾害预警决策系统。首先,根据电网与自然灾害之间的耦合作用关系,挖掘电网智能设备采集数据及自然气象等信息资源,搭建了区块链支持的电网灾害预警决策系统的总体架构。然后,以电网冰灾为例,根据气象预报和微地形等信息,利用模型预测控制(model prediction control,MPC)算法修正了电网输电线路覆冰模型,建立了由线路覆冰过重、舞动以及绝缘子闪络引发的线路故障概率模型。最后,通过MPC算法求解输电线路覆冰预警模型,实现了线路故障预警。以某市西北部和中部几条220kV线路为例进行覆冰预测分析,验证了提出的基于区块链的电网灾害预警决策系统对覆冰厚度进行预测的可行性和有效性。

基于深冷液化空气储能的风电消纳策略研究

储能装置在平滑风电功率波动、提升风电消纳等方面具有重要的作用。目前常见的超级电容-蓄电池混合储能系统受制于成本因素而普遍容量较小,难以突破风电消纳瓶颈。为此引入深冷液化空气储能系统(cryogenic liquefied air energy storage,LAES),利用其容量大、成本低、不受地理环境限制的优势,有效提升系统风电消纳能力。首先,建立深冷液化空气储能系统压缩空气储能模块和膨胀发电模块数学模型;其次,提出基于深冷储能的风电消纳策略,根据深冷储能系统储能和释能环节动态响应特性,基于小波包分解理论对符合时间尺度要求的风电功率重新分配组合,并依托风电并网标准给出了计及风电并网波动抑制的深冷储能系统充放电策略。仿真结果验证了提出的基于深冷液化空气储能的风电消纳策略的有效性,为储能在风电消纳中的应用提供了新的思路。

高强度螺旋钻孔压灌桩在输变电工程中的应用研究与展望

输变电工程中常采用钻孔灌注桩基础,但普通泥浆护壁钻孔灌注桩存在施工工艺繁杂、桩体混凝土质量及承载力稳定性差、泥浆护壁产生环境污染等缺点。通过对螺旋钻孔压灌桩这一新技术的施工工艺、质量评价方法、设计计算等方面进行总结,提出地聚合物高强度混凝土材料和螺旋钻孔压灌桩工艺结合的技术,并对该技术在输变电工程中的应用进行展望。

一种新型稳压电源的研制

针对目前交流稳压电源开关器件多,电路控制复杂的缺点,提出了一种新型单极性交流稳压斩波电路拓扑结构。该电路结构及其控制方式简单,动态响应快;所用开关器件少,谐波含量小,可靠性高;滤波电容和电感容量小,输出精度高。通过采用PWM斩波控制方式,使系统侧功率因数接近于1。良好的仿真和样机实验结果表明该装置具有较大的实用价值。

西北电网负荷特性分析与预测

近年来,随着西北地区经济产业结构不断调整,高耗能产业发展趋于稳定,西北电网负荷特性发生了较大变化,对最新的西北电网负荷特性进行分析具有重要意义。通过分析西北电网近10年的8760统调负荷数据,归纳出西北电网最新的年负荷特性及日负荷特性,同时总结历史负荷特性的变化规律,结合经济发展、产业结构、环保政策等因素,寻找负荷特性变化的内因与规律,预测出西北电网2025年负荷特性。