基于改进LeaderRank算法的电网连锁故障关键线路辨识方法

针对现有连锁故障关键线路辨识方法在具体量化单元作用及方法复杂度上的不足,结合复杂网络理论结构分析方法与电网连锁故障后果近似分析方法,提出一种基于改进LeaderRank算法的关键线路辨识方法。首先,介绍了原LeaderRank算法,并指出其直接应用于电网关键线路辨识的不足所在;然后,针对原算法不足之处,提出基于线路量化关系的电网衍生网络以及利用小概率事件近似简化的事故链模型;最后,基于上述模型构建改进LeaderRank算法,对电网关键线路进行辨识。IEEE39节点系统与实际系统仿真实验表明,经小概率事件近似简化处理的连锁故障模型计算效率大幅提高,且结合LeaderRank算法能更全面反映单元在系统中的作用,即包括系统结构关系,线路单元受影响程度及线路单元断开造成后果,验证了所提算法的合理性与有效性。该分析方法基于复杂网络理论将电网拓扑结构转化为电网衍生网络,结合简化事故链模型,不仅反映了线路断开造成后果的严重程度,更反映了线路自身的脆弱性,可综合衡量一条线路在电网中的关键程度。

基于改进LFM算法的主动解列断面搜索方法

针对传统解列断面算法复杂度高的问题,提出一种基于改进LFM算法的解列断面搜索方式。首先,基于节点间电气联系和能量转移分布熵完成电网加权复杂网络建模;其次,基于主动解列断面约束条件,对LFM算法做适应性改良;最后,通过改进LFM算法得到解列断面,并在IEEE39节点系统中验证了算法有效性。仿真结果表明,改进LFM算法可充分考虑传统解列断面的约束条件,在算法具有较低复杂度的同时对系统运行状态更强的适应性。

基于系统熵变特征分析的电网关键线路辨识方法

针对电力系统线路故障对系统的冲击与系统对故障消纳的耦合动态行为,提出了基于电力系统熵变特征分析的关键线路辩识模型。定义了考虑系统结构与状态变化特征的电力系统熵变及其数学表达,包括基于线路热稳容量裕度变化情况的线路功率裕度熵变(正熵流)和基于系统对故障冲击能量消纳能力的线路潮流冲击熵(负熵流);建立了基于系统熵变模型的关键线路辨识思路及流程,并给出了基于后评估检验的线路关键性校验指标。最后,通过IEEE-39节点系统和IEEE-118节点系统仿真计算分析,验证了所提思路和模型的合理性和有效性。

基于单片机雾霾监测及报警系统设计与实现

为了快速准确地查看所处环境的PM2.5浓度,以降低粉尘对人体的危害,本文设计了基于单片机的雾霾监测及报警系统,它采用基于Arduino系统对PM2.5浓度进行检测并报警,同时具有自动启动空气净化器系统功能。Arduino是一款便捷灵活、方便上手的电子平台,对于初学者来说,极易掌握,不需要太多的单片机基础、编程基础,简单学习便能进行使用,且Arduino价格便宜,为该系统能广泛应用奠定了基础。