水轮发电机组振动过大的处理与分析

文章针对一起冲击式水轮发电机组在运行中出现振动过大的现象,进行多次处理与技改,分析出由于上机架盖板刚性不足引起,最终解决了振摆问题。为解决同类设备的相似故障提供了参考依据。

西藏配电网智能路径规划方法研究

藏中电力联网工程建成投运为西藏清洁能源的开发与外送创造了有利条件,而传统电力输送路径规划方法较少考虑清洁能源接入的影响。为此,将人工智能思想融入配电网路径规划模型,计及风能、太阳能2类清洁能源接入,研究以路径建设成本及运维费用最小化为目标的路径规划优化问题。提出了精英蚂蚁策略以改进传统蚁群算法,并采用网架结构与路径规划迭代优化的策略解决配电网规划中的非凸问题。根据地理信息系统的数据进行仿真计算,结果表明:计及清洁能源接入的精英蚂蚁群体算法实现了线路架设投资成本和运维费用最小化的目标,其收敛速度相比传统蚁群算法有较大提升。

基于土地使用性质的饱和空间负荷预测研究

精准预测电力负荷对提升电网规划和建设质量意义重大,传统饱和负荷预测方法受历史信息影响较大,且预测结果的计算复杂、精度低,为此提出一种基于误差模型变换的饱和负荷预测方法。该方法首先考虑城市用地性质及开发时间,将片区地块分成同质地块和同时地块;继而提出迭代式负荷预测系统架构,将片区负荷预测问题转换为网格化分区的参数估计和模型的整合预测2个子问题相互迭代;最后利用误差模型变换改进极大似然估计,使负荷预测结果不再依赖于地块历史信息。仿真结果表明,该方法的负荷预测结果精确度较高,且受误差影响较小。

人工智能算法在西藏地区配电网路径规划中的应用研究

西藏地区海拔高,用电负荷相对分散且配电线路较长,电力廊道建设对可靠性要求高、且投资成本大,科学的路径规划对保证西藏电网的安全稳定运行并减少线路投资具有重要意义。在电力输送路径规划方面,传统方案过多依靠专家经验,其合理性和经济性得不到保证。针对这种情况,设计了一种基于人工智能算法的配电网路径优化规划方法。对蚁群算法进行优化改进,结合GIS的大数据处理功能,将人工智能思想融入配电网路径规划模型,并对西藏某地区的线路架设方案以及网架结构进行设计及仿真。结果表明,人工智能算法实现了降低线路架设投资成本和运维费用的目标,与符合IEEE标准的传统仿真方法相比,算法收敛速度有较大提升,该算法的应用能够有效提升配电网路径规划的可靠性、经济性及可扩展性。

基于城市用地性质及开发时间的改进空间负荷预测方法研究

传统的空间负荷预测方法涉及数据量大、模型复杂度高、预测速度及精度难以保证。考虑城市用地性质及开发时间,提出了一种基于Logistic回归的改进空间负荷预测方法。该方法将负荷预测问题转换为网格化分区的参数训练和模型的整合预测两个问题,在预测模型中重新构建基于发展速度以及中位年份的参数训练方案,并通过改进Logistic函数的最大似然估计来降低负荷预测的复杂度。仿真结果验证,提出的改进空间负荷预测方法在简化计算复杂度和提升预测精度两方面都优于传统方法,能够有效应用于片区负荷预测。

观冰站土壤分层电阻率监测系统研制

为实现雪山冰层周围土壤电阻率的实时监测,设计了一种高精度土壤分层电阻率监测仪,系统主要包括电阻率测量仪、测量电极和上位机.所研制的电阻率监测系统主要具备以下3个优点:1)电极通道采用I^2C同步控制,可以无限扩展,实现多种不同深度的土壤电阻率测量;2)运用倍频采样及数据叠加技术,有效抑制50 Hz工频干扰,提高测量精度;3)利用485总线光电隔离中继器,有效抑制闪电和ESD,保证长期可靠不间断地监测土壤电阻率.通过室内以及野外试验表明,该系统可以准确并且稳定地测量出不同深度、不同层次的土壤电阻率值,具有良好的工程应用前景.