基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法

针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题,提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征,降低异常流量检测的分析周期,并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类,实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明,所提算法可以分析不同攻击向量,避免噪声数据的干扰,进而提高电网异常流量检测的精度,对于流量数据处理具有重要意义。

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。

基于模糊神经网络的电网消防预警算法

针对传统基于阈值判别方法的电网火灾预警系统预测精度低、抗干扰能力弱的问题,提出了一种基于模糊神经网络的电网消防预警算法。该算法利用神经网络学习大规模电网数据,使用模糊逻辑推理算法来提升预测结果的推理能力,并通过结合神经网络对大规模数据的学习能力和模糊逻辑算法的推理能力来分析电网线路参数,从而提升电网消防预警系统的精度和抗干扰能力。实验与仿真结果表明,所提出方法能显著提升电网火灾的预警精度,且使用模糊逻辑推理可以得到更符合实际情况的电网火灾预警结果。

面向多目标优化主动运维的电能表远程在线评价系统设计

针对传统电能表远程在线评价系统中存在的系统建造成本耗费较大、评价结构过于繁琐等问题,从评价系统的构建和评价算法两方面开展研究。在评价系统的设计方面,加入反馈,使得该评价系统不仅可以整合各项评价指标进行规律化的采集,还可以对评价指标进行实时反馈,提高了评价的效率和评价信息传输的效率。在评价算法方面,基于解耦评价算法对电能表的运行状态和采集数据进行评价,对数据信息进行归纳处理,并根据大量的数据样本进行条理化分析评价。通过仿真实验可知,硬件反馈线路的数据传输效率高达98.6%,具有很好的传输能力。

基于分布式电源主动控制的配电网合环电压波动抑制方法

配电网合环操作可能导致节点电压波动甚至越限,不仅影响负荷的正常运行,还威胁分布式电源(DG)的安全。为此,提出了一种通过DG主动控制,以抑制配电网合环电压波动的新思想。通过分析合环过程中电压波动的产生机理和影响因素,量化了抑制合环过程电压波动的控制需求,进而构建了抑制合环电压波动的DG可行功率集;通过刻画DG的功率可控范围,提出了基于可行功率集与功率可控范围交集判别的DG最优控制点计算方法,并提出了基于DG主动控制的配电网合环电压波动抑制方法。算例表明,该方法能够最大限度上抑制配电网故障恢复过程的合环电压波动,有效提升故障恢复过程的安全性和可靠性。

浅谈配网自动化光纤通信系统施工技术

为了保证配网自动化光纤通信系统的稳定运行和信号的可靠传输,论文简要介绍了配网自动化光纤通信系统,对配网自动化光纤通信技术在施工过程中的施工要求、关键要点和注意事项进行了探究。

考虑负荷停电差异化的配电自动化终端混合优化配置方法

成本低且安装灵活的故障指示器(FI)常与具备远程遥控能力的馈线远程终端单元(FRTU)协同完成配电网的故障定位和隔离,以缩减负荷停电时间。在配电网各开关位置或分支线路上,有选择性地部署配电自动化终端的FRTU和FI,可减少故障停电损失费用。为此,提出了考虑各供电负荷停电差异化的FRTU和FI的混合优化配置新方法。首先,根据待分析负荷、故障点、上级110 kV/35 kV变电站以及联络开关的相对位置,考虑FRTU和FI协同作用下的故障定位、故障隔离和供电恢复全过程,建立基于FRTU和FI混合配置方案的各供电负荷差异化停电时间关系式。然后,构建了以FRTU和FI的全生命周期成本费用和故障停电损失费用之和最小为目标的混合优化配置数学模型,并完成优化求解。最后,在CSG 53节点测试系统上验证了所提方法的有效性。

云调控与变电站设备监测技术融合应用研究

针对变电站设备仿真以及监测系统,结合云技术,展开了云调控与变电站设备监测技术融合应用研究,为智能变电站提供了能量管理和设备管理,实现了对系统有功、无功功率的实时监测,同时也能满足北京电力公司职业技能培训的要求。

基于多目标优化的变电站消防资源配置算法

针对变电站消防资源分配与分布不均匀的问题,提出了一种基于多目标优化的变电站消防资源配置算法。该算法采用电力生产场所的道路网作为变电站消防责任区划分的依据,并结合各划分区域的消防需求构建消防资源配置模型。根据该模型的特点,在帕累托最优解的约束下提出了一种基于模拟退火的多目标优化算法,来求解该消防资源配置模型。仿真与实验结果表明,所提出的消防资源配置模型更符合实际变电站各场所分布的特点,且所提出的多目标优化算法得到的消防资源分配结果能在消防资源有限的条件下,实现最大的配置效益和快速的消防响应。

基于变论域云PI的含风电负荷频率控制方法

随着风电渗透率不断提高,其不确定性严重影响了电力系统频率稳定。基于此问题,建立了含风电的互联电力系统负荷频率控制模型,其中风机通过附加下垂与虚拟惯性控制参与频率调节。在此基础上,为解决风电接入系统引起的频率波动问题,提出变论域云PI负荷频率控制策略,对云模型输入和输出论域动态调整。为避免增加控制器的复杂程度,基于函数形式设计论域的伸缩因子。最后,仿真结果表明,所设计的控制器能进一步提高云PI控制器的自适应能力,更好地处理风电不确定性对系统频率的影响。

一款高效率宽输入电压边界导通模式反激变换器

本文提出了一款高效率、宽输入电压的边界导通模式反激变换器结构。为了防止负载切换过程中芯片过压和欠压,提出了一种由电流调节电路(CRC)与自适应频率控制电路(AFCC)组成的新型模式切换环路,实现了芯片在不同模式之间的平滑切换,提高了负载的瞬态响应和转换效率;通过在环路中引入电流调节控制技术,减小了低纹波突发模式(LRBM)下的原边充电电流和输出最小负载电流,从而减小轻负载下的开关频率,降低功耗。基于0.18μmBCD工艺,实现了电路设计和版图设计,芯片面积为1.48×2.5mm^(2)。仿真结果表明,变换器在输入电压为3~32V、输出电压为5V时,轻、重负载切换过程中的输出电压瞬态响应最大变化为6%,峰值转换效率为88.6%。

电气自动化技术对化工企业设备性能提升的探索与实践

1化工企业设备现状化工企业设备现状具有多重性质和复杂的应用环境,是化工生产的核心部分。这些设备通常承担着各种化学反应、物料传输、温度和压力控制等重要任务,其性能直接影响到生产效率、产品质量以及企业的经济效益。近年来,随着化工工艺的日益复杂和环境标准的提高,设备的性能要求也在持续增加,尤其是在能效、安全性和环保方面的需求。但是,许多化工企业的设备仍然存在诸多问题。

计及需求响应动态特性的分布式智能电网运行优化方法研究

提出计及需求响应动态特性的分布式智能电网运行优化方法。引入Transformer构建需求响应动态特征方程;刻画了包含分布式能源、微电网、可调节负荷、独立储能以及分布式智能电网调度中心的分布式智能电网系统;设计以弃风弃光成本与运行成本最小为优化目标建立分布式智能电网运行优化模型;运用金豺优化算法(GJO)对模型进行求解。算例结果表明,分布式智能电网运行优化方法能够在保证供电可靠前提下以较低的成本实现风光的高消纳,验证了分布式智能电网的可行性。

考虑氢储能和需求响应的综合能源系统双层优化配置

在双碳目标下,为改善综合能源系统功率不平衡,提高能源运营商收益,降低用户购能成本,首先,结合氢储能可作为源-荷-储的优点以及电制热的能源转换特性,设计了考虑氢储能的综合能源系统双层框架。其次,根据两种不同时间尺度,提出了一种考虑负荷侧需求响应和含电制热设备用户群的综合能源系统氢储能双层优化配置模型,上层模型结合氢储能特性进行长时间尺度优化配置;下层模型利用需求响应和电制热设备对用户群负荷进行优化,以求解短时间尺度含氢储能综合能源系统优化运行问题。再次,采用KKT条件和Big-M法将模型转为单层线性问题。最后,结果显示,通过配置氢储能以及采用电制热设备和需求响应,可提高运营商收入和新能源消纳,降低用户群成本,减少功率失衡风险。

PLC与变频器在真空抽气系统中的应用

分析了真空抽气系统的运行特性,根据罗茨泵抽气系统的入口压力与电机转速的关系,设计了一个PLC与变频器在真空抽气系统的应用项目。该项目采用PLC的模拟量输入采集压力传感器的信号,模拟量输出控制变频器的输入电流,从而调节电机的转速,通过项目的硬件组态、参数设置、PLC程序设计与调试,实现了项目的控制功能。

“多措并举”探析变电设备运维管理与安全运行

随着经济的快速发展,人们的生活水平不断提升,这就使得电力能源的需求量不断加大,电网系统在电力能源供应过程中起到了至关重要的作用。而变电设备是电网系统中最重要的组成部分,变电设备的运行和维护能够保证电网系统安全、稳定的运行,减少停电事件发生的概率,提升供电质量。但是,在当前社会经济发展过程中,变电设备在运行和维护过程中存在一些问题,这就要求变电设备管理人员能够采取有效措施来提升变电设备管理水平。本文对变电设备运维管理与安全运行进行了分析和研究,希望能够为相关工作人员提供参考。

人工智能背景下电气自动化的升级改造探究

近年来,随着人工智能(Artificial Intelligence)及其相关衍生技术的发展,人工智能已实现对模拟量数据、开关量的自动化处理和采集,还能够根据预设程序,批量化定时存储和整理。人工智能技术的娴熟运用,使人工智能技术实施成本不断降低,从而被各大行业广泛运用,其中包括电气信息领域。电气自动化是电气信息的学科之一,是高新技术产业中不可忽略的重要组成部分,与人们的生活生产有着密切关系,电气自动化与人工智能的结合会促进社会进一步发展,给人类生活带来全新变化。

一种高效16位有符号数乘法器设计

为了进一步优化乘法器的性能,提高乘法运算单元的运算速率,本文基于Radix 4 Booth算法和Wallace树压缩结构提出了一种改进的16位有符号数乘法器。其特点包括优化Radix 4 Booth编码方式,有效减小部分积选择电路的面积;改进部分积计算过程,通过优化取反加1的方法直接生成被乘数的相反数,同时采用经典的符号位补偿算法使得部分积阵列变得规整易压缩;提出一种新型42压缩器,采用单个全加器处理压缩器的中间进位,针对每行部分积不同的数据特征,细化处理了Wallace树压缩结构,提高了部分积的压缩效率。基于SMIC 180 nm标准单元库进行了综合与验证,结果表明本文所设计的乘法器关键路径延时为3.94 ns,面积为16246μm^(2),相比于现有的乘法器,本文乘法器的运算速率和综合性能都得到显著提升。

考虑不确定因素的低压配电网零线断线故障自动检测

当前低压配电网零线断线故障自动检测模型多设定为单一结构,检测范围较小,导致自动检测均值方差偏大,为此,提出考虑不确定因素的低压配电网零线断线故障自动检测方法。该方法根据前的检测需求,识别故障区域及零线断线故障特征,采用多目标的方式,扩大检测范围,在不确定因素背景下,设计多目标配电网零线断线故障自动检测模型,采用持续自动化修正处理实现自动检测。测试结果表明:针对选定的5个测试区块,分三个阶段测定,最终得出的自动检测均值方差被较好地控制在1.3以下,说明在不确定因素的背景下,所设计的低压配电网零线断线故障自动检测方法针对性强,效率较高,具有实际应用价值。

基于物联网技术的变电站电气设备故障监测研究

针对现有监测方法在对变电站电气设备故障监测时,监测结果精度低、监测存在较大时延,影响监测准确性和时效性的问题,引入物联网技术,开展变电站电气设备故障监测研究。采集变电站电气设备运行数据,并对数据进行拟合处理。利用物联网技术,构建故障监测通信网络拓扑结构。通过介质损耗因数计算,实现变电站电气设备故障实时监测与故障类型判定。通过对比实验证明,该监测方法监测到的数据更接近实际数据,且监测时延较小,具备极高的监测准确性和时效性。