基于遍历算法的配网故障自愈技术研究与应用

依托于新一代的智能电网调度技术支持系统D5000平台,利用外挂运算脚本,通过自主知识产权的运算方法解决了配电网广泛存在的由于局部故障支路开关同主线开关配合不畅而导致停电范围扩大的问题,突破了国内外对配网转供方案的启发式算法、随机优化算法、专家系统法、混合算法等通常算法,针对地区配电网网架较薄弱、接入有待完善以及部分带故指的现状量身设计了遍历算法的故障隔离转供方案,同时依据历史负荷对算法结果进行修正,经测试系统能够正确推出隔离转供方案并有效下达控制指令。

电力调度数据网地址分析系统设计与开发

为解决在地址规划、路由设备调试时可能发生错误的问题,设计并开发了电力调度数据网地址分析系统。该系统通过计算通信传输光纤链路中E1时隙映射到路由器e1端口的位置,规划出所需的各类路由地址;然后根据调度业务分配相应的IP地址,再根据规划的地址矩阵生成地址报告,同时给出路由器决策配置方案。实际使用结果验证了该系统的可行性及适用性,为实现工作流程标准化及调度自动化运行管理提供技术支撑。

电力大数据下的短期电力负荷预测

电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。文章就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。

呼和浩特地区电网基于大数据的BP神经网络短期负荷预测

针对短期负荷预测精度不够,达到提高系统充裕性评估准确度的目的,本文以呼和浩特市(呼市)地区电网为例,研究了基于大数据的反向传播神经网络(BP神经网络)负荷的短期预测方法。首先,研究了呼市地区电力负荷特性,发现呼市电力负荷变化与温度、节假日等因素相关性;然后,考虑到多重因素对呼市地区负荷变化的影响,以BP神经网络方法为基础,利用大数据主元处理法建立短期电网负荷的预测模型;最后,以呼市地区历史负荷数据为例,通过与传统BP神经网络预测相对比,结果表明基于大数据的BP神经网络短期负荷预测方法的学习时间短、收敛性好、精度高,降低了负荷预测误差,弥补了传统BP神经网络算法的缺点,满足呼和浩特供电局对负荷预测精度要求,提高了系统充裕性评估准确度。

主动式配电网调度系统的关键功能设计与应用

为了实现现代配电网中资源控制,特别是对分布式电源的主动引导与利用,需要改变传统配电调度,通过主动式配电调度系统来提高分布式能源的使用效率,改进负荷功率因数,提高配电网运行效率。本文主要贡献有两个方面:其一,论述了主动式配电网调度系统的算法;其二,论述了主动式配电网调度系统的实现,包括系统平台、系统部署和一体化技术。为相关从业人员提供了一定的参考和借鉴。

试论电网调度运行方式优化措施分析

近些年来我国的社会、经济都在不断飞速发展,从而我国绝大多数地区都应经完成了电网调度的自动化建设工作,但是在电网实际调度运行工作中仍然存在一定的问题有待解决,在调度运行方式上,仍然有较大的可以继续优化的空间,与此同时,就会导致我国的电网在实际运行中,收到一定的程度的影响。民众的生产、生活都离不开电力系统,而电网调度系统是整体电力系统中不可或缺的重要组成部分,电网调度系统主要负责电网系统的调度工作,提升电力系统的运行效率。电网调度系统会在电力系统运行出现问题的过程中,制定相应的调节环节背景进行有效的处理,可以实现对电网的运行调控、调度和监控。基于此,文章分析电网调度工作中存在的问题,提出优化电网调度运行方式的策略,以期可以为提升我国电网调度运行工作的效率和质量提供参考。