基于全程状态监测量的继电保护故障率模型

继电保护的可靠运行对维持电网安全稳定具有重要作用。评估运行中的继电保护故障率是研究继电保护可靠性的一个关键性问题。该文通过分析某一地区的故障率分布,提出基于全程状态监测量与故障数据的广义比例故障率模型,并采用自适应同伦算法估计广义比例故障率模型的参数,求解继电保护故障率表达式。最后,3个算例结果表明:与牛顿同伦算法相比,自适应同伦算法求解故障率参数速度更快,收敛性更好;与威布尔模型相比,采用全程状态监测量与故障数据的广义比例故障率模型可以更好地拟合继电保护故障率,实时反映设备的运行状态,为设备检修类型的选择提供理论基础。

一种改进的双模式同调机组判别法

由于有功功率与电压的弱耦合,多数的同调机组判别法并不考虑电压变化对发电机同调性的影响。实际上,发电机的同调性会受到与电压相关因素的影响,如励磁控制器的速度、发电机出线电压与负荷节点电压的变化等。如果所用模型忽略了原始系统的电压特性,那么等值系统的精确性就会下降。在传统时域仿真判别法的基础上,该文提出了一种改进的双模式同调机组判别法,这种方法采用发电机双轴模型,考虑了转子和电压动态的影响,结合利用模式分析法和K平均聚类法进行机组分群。并以177机779节点系统为案例,与其它同类方法的计算结果进行量化比较,论证了新方法的优越性。

大数据时代背景下计划经济的不可行分析

随着社会发展的不断推进,计划经济逐渐淡出了人们的视野。第三次科技革命的到来,极大推动了人类发展的进程。进入21世纪,大数据技术在全球兴起,技术不断创新。据此,有人认为大数据可以克服传统计划经济的弊端,避免市场“试错”的过程。本文从以下三点出发,对大数据时代背景下计划经济的不可行做出了具体说明:①不确定性无法规避;②创新力难以发展;③技术水平和现实状况不允许。所以,利用大数据来实行计划经济是不可行的。但是,不可否认大数据对于中央宏观调控有很大作用,有效地利用大数据可以达到科学调控的效果。