基于智能控制的电网自动化调度系统

随着电网技术的发展,电网自动化调度系统中的原有的调度约束条件极大限制了电网的调度速度,导致了电网调度效率的降低。为了有效降低调度约束对电网调度的影响,本文提出了基于智能控制的电网自动化调度模型,该模型基于智能算法,融合了状态估计、负荷预测、安全分析等功能,基于电网的能量双向流动实现调度,保证电力调度达到最优状态。经过试验表明,本文所提出的方法能够实现电网调度效率的大幅度提升,可以进行大规模的推广应用。

基于人工神经网络电力系统安全分析

电力系统安全评估是电力系统正常运行所需的基本功能之一。为了进行安全评估,权变分析是其中的一个重要组成部分。然而,电力系统在过去几十年的动态演变导致了新技术的必要性。为解决这一问题,本文基于N-1事故分析,对电力系统安全进行了定义。为了保证电力系统安全评估的快速性,本文提出了一种人工神经网络算法。在此基础上,利用IEEE14总线传输系统对模型的性能进行了验证,结果表明该模型在多种评价指标下具有较高的效率。

一种输变电工程智能设计平台

为了提高输变电工程设计效率、提升工程设计质量以及优化设计方案,提出了一种输变电工程智能设计平台。从平台构建原则、平台总体架构、平台构建的关键问题和平台运作方式四个方面清晰地阐明了平台的构建思想。所提出的智能设计平台,通过建立基于对象的异构数据管理平台、提取云数据库文本信息并实现结构化表达,以解决设计平台的云数据库构建问题。通过引入基于网络图的动态协同管理策略,以解决多任务并行多专业协同管理系统的构建问题。通过设计节点组件化和评价体系智能化,综合解决了智能设计终端的分阶段开发、拓展、升级的相关问题,并将设计过程和评价过程融为一体。所构建的输变电工程智能设计平台,为实现输变电工程设计从目前的人工设计模式到智能设计模式的跨越提供了一种可行思路。

基于压缩感知理论的配电网数据压缩模型

为了有效应对新型电力系统中数据量激增、数据采集难度大、采集成本高、通信传输拥挤等问题,进一步提高电力数据的分析应用能力,本文以配电网为具体研究场景,提出基于压缩感知理论的智能配电网数据采集方案并搭建了相应的模型。针对智能配电网的特点,本文从常用的稀疏基与满足约束等距性条件的测量矩阵中分别选取了离散W变换中的特定稀疏基与稀疏随机矩阵作为所提数据采集方案的稀疏基与测量矩阵,并通过分析与仿真得到了适用于该方案的信号长度与压缩测量维数的取值范围。此外,本文还设计了一种基于频率预估的压缩感知重构算法,并在仿真实验中证明该算法相较于正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法、基于光滑L0范数的压缩感知重构算法、基于光滑L0范数和修正牛顿法的压缩感知重构算法这四类算法,在重构精度上有明显的提升,并且基于频率预估的压缩感知重构算法还具有迭代速度快、重构耗时短以及扩展性强的优点。

基于电力调度自动化系统运行中的常见故障和处理措施

在电力资源使用的过程当中电力调度的重要性尤为突出,直接地影响着经济资源的价值性。然而不可否认,在电力调度的实际运行过程当中经常会由于诸多因素的影响出现一些故障问题,从而使得电力能源无法充分地发挥出应有的作用。基于此,本文主要针对电力调度自动化系统运行中的常见故障以及其相关的处理措施进行进一步的探究,希望能够为同行业工作者提供一定的参考,进而更好的助力于我国电力行业的可持续化发展。