基于电厂日前发电调度的输变电断面预测平台的研究

针对当前电网断面评估方法人工计算工作量大、不具备实时展示等问题,本文提出了一种基于电厂日前发电调度的输变电断面预测方法。利用电网运行控制系统中的电网历史数据库,模拟次日电网负荷运行情况,根据电厂的上网路径与电网运行方式,结合日前电厂计划出力,建立含电厂的输变电断面计算模型,在电网运行控制系统中搭建含电厂的输变电断面预测平台,可以对次日含电厂的输变电断面实现智能预测。该方法优化了传统电网断面评估方法,实现了含电厂的电网断面智能预测,并简化了工作流程。

规模化分布式光伏并网条件下储能电站削峰填谷的优化调度方法

针对区域性规模化分布式光伏并网引起的系统调峰问题,本文提出了一种含储能电站的削峰填谷优化调度方法。首先从容量渗透率、天气等角度分析了规模化分布式光伏并网后对系统负荷以及调峰能力的影响;随后将储能电站作为独立电源接入系统,提出了规模化分布式光伏并网条件下含储能电站的优化调度方法,利用储能电站削峰填谷,以净负荷方差最小为目标,对储能电站充放电功率进行优化,兼顾系统经济性和风电优先调度,以系统运行成本最小为目标对常规机组与风电场群进行调度;最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。

基于分层聚类算法的地区风电出力典型场景选取方法

为反映风电场出力变化特征,提出了一种基于分层聚类算法的地区风电出力典型场景选取方法。首先采用分层聚类算法对风电出力样本进行聚类分析,得到反映样本亲疏关系的聚类树状图。随后考虑风电出力典型场景的选取质量,采用类间样本离差平方和来描述类间样本的差异性,以此作为聚类数的判定依据,从而实现样本的有效划分。最后,以某地区实际风电出力数据为例,验证了所提方法的合理性,并面向调峰、无功配置等需求选取了风电出力典型日场景。

基于AlexNet的新冠肺炎CT图像识别的可行性分析

为准确诊断新冠肺炎,笔者通过分析深度学习中卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的原理,选择AlexNet模型进行新冠肺炎电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像的识别分类。实验结果证实了此模型在识别新冠肺炎CT图像中的可行性,同时说明了AlexNet作为新冠肺炎CT图像的辅助诊断手段是可行的。

基于保信系统的电网事故智能分析与决策

为了提升事故处理分析与决策能力,缩短电网事故处理时间,保证电网供电可靠性,文章提出了一种基于保信系统的电网事故智能分析与决策方法。该系统的应用可为相关人员提供实时故障信息,对电网安全运行起到了至关重要的作用。

基于曲线形态特征的地区规模化风电出力场景划分

目前多采用基于欧式距离的聚类方法对风电出力场景进行聚类划分,其结果反映时间序列曲线的幅度大小差异,而未反映曲线的形态特征及变化趋势的不同。据此,文中提出一种基于曲线形态特征的地区规模化风电出力场景划分方法。针对地区规模化风电出力时间序列曲线,定义考虑序列互相关性的“形态距离(shape-based distance,SBD)”,将其作为聚类算法的相似性度量函数,进一步给出基于形态距离的时间序列样本聚类划分过程。然后以某含规模化风电的实际地区为研究对象,提取该地区春季风电出力典型场景,并与传统K-means聚类算法的结果进行对比分析,验证所提方法的有效性。最后运用文中方法提取了该地区各个季节不同风况下的风电出力典型场景。

考虑电网断面越限的快速转电方法研究

为了提高断面越限处置效率、缩短异常处置时间,文章提出了一种考虑电网断面越限的快速转电方法。利用电力数据采集与监视控制系统实时获取电网潮流数据,并根据电网潮流流动方向及电网供电路径识别供电范围内的10 kV母线运行方式,能快速梳理得到转电措施。然后在系统中构建转电路径进线柜电流判定模型,并依据进线柜的负荷控制值自动校核转电路径可行性,随后参照校核结果输出负荷转移措施表,可以为控制电网断面提供解决措施。