配网中的电力质量监测与改善方法

文章深入研究配网中的电力质量监测与改善方法。首先,全面概述电力质量,包括电力质量的定义、分类以及对配网的影响。其次,详细介绍电力质量监测技术,包括电力质量参数的测量方法、电力质量监测设备以及数据采集与处理方法。再次,分析电力质量问题,包括常见电力质量问题的特征与原因分析、电力质量监测数据分析方法以及问题诊断与定位技术。最后,探讨电力质量改善方法,包括电力质量改善策略与目标、主动补偿装置设计与应用、无功功率控制技术以及谐波滤波器设计与应用。文章的研究成果为研究人员理解和解决配网中的电力质量问题提供了参考。

直流输电系统中基于深度学习的电力质量监测与故障诊断方法

通过深度学习算法对电力质量数据进行分析和诊断,以准确监测并识别直流输电系统中的故障和异常情况。采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)深度学习模型,使用大量的电力质量数据进行训练和测试。通过实验和分析,深度学习模型具有很强的特征提取和分类能力,能够从复杂的电力质量数据中学习到有效的表示和模式。该方法在故障诊断的准确性和效率方面优于传统的方法,能够在实际的电力系统中进行故障预警和故障诊断,提高电力系统的可靠性和稳定性。

电力质量在配电系统中的监测与控制技术

研究电力质量监测与控制技术在配电系统中的应用,重点关注有源滤波器控制策略对谐波电流的抑制效果。通过对中等规模配电系统进行实验,设置100 A额定电流的有源滤波器,并监测电力质量参数,如电流谐波含量、电压总谐波畸变率和谐波电流相位等。通过对实验组和对照组进行对比分析,探讨有源滤波器控制策略的有效性。实验结果显示:有源滤波器控制策略能够有效抑制谐波电流,各谐波次数的电流抑制率达到50%以上,最高可达57.9%;实验组的电压总谐波畸变率显著降低,改善率达到63.2%;无功功率平衡也有所提升,改善率为9.3%;对照组未应用有源滤波器控制策略,谐波电流含量较高,电压总谐波畸变率和无功功率平衡相应较差。