基于统计聚类分析的短期风电功率预测

考虑到短期风电功率预测模型建立时,样本的选取对预测模型的精度有较大影响,提出了运用聚类方法对历史风速数据进行处理,实现了历史数据的自动分类。根据预测日的平均风速和最大风速等特征参数,按照相似度最大的原则,选择合适的类别作为预测建模用的训练样本。运用时间序列方法,建立风速预测模型,与不经过预处理的相比,所建立预测精度得到了提高,验证了运用聚类进行数据预处理的正确性。运用风力发电机的出力曲线,得到了未来日的风电功率的预测值,为含风电系统的电力系统运行计划的制定,提供了基础数据支持。

配电网自适应保护系统的设计与实现

本文介绍了一种以基于计算机的过电流继电器来保护配电网的自适应系统的设计，概述了实现一个自适应系统所必需的软件和硬件，指出用于保护相对地故障的过电流继电器既要适应系统负荷和发电的变化，也要适应系统拓扑的变化。为研究自适应继电器的性能，作者考虑了被选定网络的四种运行状态。研究结果表明，采用自适应方法可以加快继电器的动作并改善保护系统的选择性。本文还给出了在自适应系统发生局部或全面故障时应当采用的运行策略的建议。

用于教学和科研的电力系统微机保护实验室

介绍了加拿大一所大学用于教学和科研的以微处理器为基础的电力系统保护实验室，详细说明了其设施与功能，概述了本实验室用于教学与研究的功能以及学生使用本实验室的经验。