智能配电网状态估计方法研究现状分析

状态估计对智能电网的安全稳定运行起着非常重要的作用,输电网成熟的状态估计方法无法直接应用于配电网,因此配电网状态估计方法的研究仍处于初步阶段。通过分析和总结智能配电网状态估计方法的研究现状,为智能配电网状态估计技术的发展提供指导。首先,论述配电网状态估计的几种常用算法,包含静态、动态状态估计算法,并介绍几种改进的状态估计算法;其次,采用主要的算法对四节点系统进行建模仿真。仿真结果表明,改进算法估计精度高、使用内存小、计算速度快,估计结果可信度高,具有很好的实用价值。最后,对智能配电网状态估计下一步研究方向进行展望。

玉米秸秆制备活性炭的吸附性能研究

[目的]研究玉米秸秆制备活性炭的吸附性能。[方法]以玉米秸秆制备的粒状活性炭为研究对象,搭建了吸附性能模拟试验装置,采用静态重量法测试制备的活性炭对甲醇的吸附能力,并研究吸附床结构、吸附床内盛装粒径不同炭粒、活性炭中添加不同量的石墨粉以及改性活性炭等对系统吸附性能的影响。[结果]床内盛装同种试样炭料在同一吸附温度下,新型吸附床A(内置膜片式刺孔吸附质管)的吸附性能明显优于未进行结构改进的吸附床B,达到相同吸附量0.22 g/g时,A床吸附提前5 min;床内盛装不同粒径与同一粒径活性炭的对比试验,在同一吸附温度下,其吸附性能明显优于盛装同一粒径的,达到同一吸附量0.22 g/g时,吸附提前16 min;床内活性炭添加适量石墨粉可增强导热、强化吸附性能,最佳添加量为活性炭总量的20%;改性活性炭试验中,相比对照组经弱酸性溶液浸泡后活性炭可增强吸附性能,达到平衡吸附量87.1%时,吸附提前了3 min。[结论]该研究可为优化吸附床的结构设计和吸附式制冷系统提供参考。

计及负荷静态特性的电力系统静态状态估计算法

在常规状态估计模型的基础上,提出了考虑负荷节点静态电压特性的电力系统静态状态估计算法。该算法利用负荷幂函数模型或多项式模型,将负荷有功、无功功率等效为以节点电压幅值为变量的方程组,构建新的零注入功率量测,利用加权最小二乘法进行状态估计,在迭代计算中修正传统的雅克比矩阵以及不平衡偏差量。4节点、IEEE-39节点系统以及实际地区电网算例的仿真结果表明,该算法提高了状态估计量精度,具有较好的实用性。

静态状态估计中权重矩阵确定的方法研究

加权最小二乘估计是电力系统静态估计的常用算法,特点是收敛性能好,估计质量高。静态状态估计中权重矩阵取各量测量的方差阵的逆矩阵,使估计具有最小的误差方差阵,因为系统运行状态随时间变化方差矩阵难以确定,在实际估计过程中方差阵一般取为单位阵。提出了通过分析历史数据,假设在系统运行过程中量测误差服从均值一定、方差一定的概率分布,以估计值近似真值,以状态估计的残差近似量测量的误差,得到量测量的误差分布,再进行统计分析从而确定权重矩阵的方法,使得静态状态估计具有最小的方差阵,获得概率意义下的最优估计。最后通过仿真验证了所提方法的有效性。