电能计量装置在线监测系统研究

伴随近代社会和经济的繁荣,我国实力越来越强,基础设施也越来越好。电能计量系统是供电企业的核心设备,它的运行效率和可靠性都将与社会的生产和生活息息相关。因此,应当加强对电能计量设备的日常监控,以避免因故障造成的经济损失,并对其存在的隐患进行排除,使电力公司能够持续平稳、健康发展。基于此,文章概述了传统电能计量监测,对电力测量装置在线监测系统的工作原理、优势进行了说明,并在此基础上分析了电能计量装置在线监测系统对异常状况的监测,重点研究了电力计量在线监测系统的应用,并总结了有效应用电能计量装置在线系统的意义,以期对我国电力企业的健康稳定发展起到了积极的推动作用。

对有关电能计量若干问题的思考

文中基于论证和较全面分析,就不同场景下电能计量所关注的截然不同的问题、更好利用大数据去构建电能表检验新方法、动态电能计量研究面临新挑战、关注超谐波电能计量、不宜将电能计量装置与电能表简单划等号,以及测量准确度不同于测量精度等六个问题,阐述了作者的观点和认识,旨在对开展相关研究,以及更清楚理解相关测量方法及概念等起到促进作用。

基于电场耦合的电能信号并行传输系统串扰抑制方法

针对较大功率电场耦合无线电能传输系统信号双向高速传输的需求,该文提出一种基于部分能量通道的电能与信号并行传输系统的串扰抑制方法。通过对所提出的系统拓扑进行分析,给出了电能传输增益表达式与电能串扰增益表达式,并分析了阻波电路参数变化对电能串扰增益的影响;基于交流阻抗法及香农定理分别给出了信号传输增益及信道容量表达式,分析了信号支路参数对信道容量的影响;在综合考虑信号传输增益、信道容量及阻波电路参数敏感性的情况下,给出系统信号支路参数的设计方法。该方法能保证系统在较大功率下降低电能串扰,保障信号稳定传输,实现信号的双向高速传输。通过仿真与实验验证了所提出的拓扑和参数设计方法的有效性。搭建的实验装置实现了传输530.4 W的电能,23.28 Mbit/s信号正向传输速度和24.2428 Mbit/s信号反向传输速度。

信号与能量极板层叠方式下的电场耦合式无线电能传输系统

为了提升共享部分能量通道式的电能与信号并行传输系统在传输极板面积受限的应用场合中的能量传输性能,并实现信号双向高速传输,提出一种信号传输极板与能量传输极板层叠方式下的电场耦合式无线电能传输(electric-field coupled wireless power transfer,EC-WPT)系统,给出系统拓扑及串扰抑制方法。基于交流阻抗分析法及香农第二定理,建立电能串扰增益、信号传输增益、信号最大传输速率及电能传输增益的数学模型,分析交叉耦合电容对电能串扰增益及信号传输的影响;以降低交叉耦合电容对信号传输增益及信号最大传输速率的影响为目标,给出层叠方式下EC-WPT系统信号传输极板面积及信号支路参数的设计方法。仿真与实验验证了所提出的系统及给出的方法能在较大传输功率下实现系统的信号双向高速传输。所搭建的实验装置实现了在系统输出功率达到520.2 W时,信号正向传输速度为18.64 Mbit/s和信号反向传输速度为19.36 Mbit/s。

面向功率冲击平抑的岸电系统储能型电能调控装置容量优化配置策略

针对港口岸电系统负荷侧存在的冲击性功率等电能质量问题,提出一种储能型电能调控装置容量优化配置方法。介绍港口岸电系统及储能型电能调控装置拓扑结构,并分析冲击性负荷运行特征;探讨负荷运行工况与功率因数控制目标之间的关系,根据电池荷电状态与负荷运行工况,提出储能型电能调控装置多类型运行工况自适应容量设计的补偿控制策略;建立储能型电能调控装置技术-经济模型,通过在技术模型中考虑岸电系统电能质量的要求建立容量模型,经济模型提供评估寿命成本和效益的方法。基于某港口岸电负荷实测数据,验证所提方法的有效性。

基于智能物联电能表的电能质量监测系统设计

设计适用于智能物联电能表的电能质量监测模组,组成电能质量监测系统,对电能数据进行采集和分析,计算稳态数据、暂态数据等指标,同时生成事件数据。将电能质量模组分析的结果存储至模组,经集中器召测可反馈至物联表的管理模组;然后通过HPLC的方式传给集中器,集中器通过远程通信方式(4G或以太网等)传给主站,从而完成电能质量监测功能。通过实验验证了系统的可靠性,基于物联表的电能质量模组具有优良的实时性和兼容性,可在多种应用场景下进行电能质量实时监测分析,具有良好的应用前景。

分布式光伏并网中电能质量的监测及改善策略

能源资源开发问题是全世界共同关注的重点问题,我国政府部门高度关注可再生能源开发利用环节,可再生能源是促进社会持续发展的重要支撑。我国幅员辽阔,大部分地区属于光照充足区域,因此光伏发电项目在我国应用前景较为广泛。分布式光伏发电系统构建对于供电质量存在一定程度上的影响,解决此类问题对于保障供电系统稳定安全运行具有积极作用。基于此,文章对分布式光伏发电系统构成及特点进行分析,简述了分布式光伏并网对电能质量的影响,主要研究了分布式光伏并网中电能质量监测及改善策略,以期为光伏发电项目建设提供参考。

基于特征图像组合与改进ResNet-18的电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别体系中单一图像特征信息受限与算法识别能力不足等问题,依据特征融合的思想,提出一种基于特征图像组合与改进ResNet-18的PQD识别方法。首先,对PQD信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)得到一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)与残差分量;其次,将IMFs、残差分量、原始扰动信号与Subtract分量纵向拼接成分量矩阵,利用信号-图像转化方法生成特征分量彩色图;再次,对原始扰动信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)生成小波时-频图;最后,将特征分量彩色图与小波时-频图组合输入改进的六通道ResNet-18中训练学习并完成扰动识别。通过仿真对PQD识别方法进行分析并将其与目前常用识别体系进行比较。结果表明,所提方法具有较好的抗噪性能并且能够更好地提取PQD特征信息,达到更高的识别准确率。

基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别

能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。

基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型

针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。

考虑保供电需求的光储微电网优化配置及电能质量评估

针对用户日益迫切的保供电需求以及光伏出力与负荷用电的随机性、波动性引发的电能质量的问题,建立了考虑保供电需求的光储微电网双层优化模型,并对规划配置的微电网电能质量进行评估。该模型以等效净负荷标准差和弃光率最小为上层优化目标,以微电网有功功率损耗最小为下层优化目标,以储能满足保供电负荷的保供电需求作为附加约束条件,采用遗传算法求解。然后设计源、网、荷三类指标,采用组合赋权法确定各指标权重,实现对微电网电能质量的综合评估。最后以改进的IEEE-33系统验证了所提模型的有效性。结果表明考虑保供电需求后能够提高微电网电能质量,并在一定范围内保供电负荷越大时越能提高微电网电能质量和用户满意度。

复杂动态负荷幅度域波形模态聚类与电能表误差敏感特征

针对复杂动态负荷游程波形模态及引起电能表误差的典型特征认识不足的问题,首先提出动态电流信号幅度域游程波形模态提取算法,提取了多种幅度域毫秒级小颗粒度游程波形模态;其次,提出LK-Shape游程波形模态聚类算法,提取了动态电流信号幅度域的6类典型游程波形模态及其快速变化特征;最后,提出导致电能表超差的两种敏感游程波形模态,并通过实验验证了该游程波形模态适于测试电能表误差,表明了所提方法的有效性和实用性。

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。

复杂电能信号谐波时频域特征分析及其对电能计量影响

为准确分析复杂电能信号谐波时频域特性对电能计量的影响,提出了一种零值搜索-短时傅里叶变换时频域电压、电流信号幅度和相位分析算法,利用信号波形过零特征,自适应调整短窗傅里叶变换的时域窗宽,解决了电网频率波动导致的相位累积效应对相位分析的影响,算法的幅值分析误差为10-3、相位分析误差小于1°;建立了复杂电能信号时频域数据表征模型和4类时频域全局化特征矩阵提取算法,解决了时频域特性表征与提取的问题;以典型非线性动态负荷中频炉为分析案例,分析给出了其4类时频域全局化特征,并建立了畸变波形动态电能测试信号特征模型,通过辅助实验验证了4个时频域全局化特征对电能表动态超差的影响,提出了对国际和国内标准修改的建议。

电能高效高质转化技术与创新

电能转化是将电能转化为电能、磁能、热能、声能、光能等其他能量形式,是能源消费的核心基础,已渗透至经济发展和国防建设各个领域。电能高效高质转化技术作为绿色化、精细化能源消费革命的主体与核心技术,是国民经济和国防系统发展的基础、核心竞争力和综合实力的关键标志之一,也是国防和工业领域的“供能心脏”,对于推动我国能源低碳革命意义重大。我国电能转化技术与装备已取得了世界瞩目的成果,但仍存在工业电耗较高、装备卡脖子、国防有短板、基础研究薄弱等问题。为此,结合当前主要能源消费形式,重点梳理电能到电能、磁能、热能、声能、光能5种电能转化形式的基本原理、关键技术及发展现状,总结电能高效高质转换面临的难题及其发展对策,期望能够为我国电能转化技术与装备的发展提供一定参考。

电能计量中异常电能表智能精准定位方法

为了提高异常电能表智能精准定位的准确性和召回率,本文设计了一种在电能计量中异常电能表智能精准定位的方法。该方法采用指数平滑法对电能计量中电能表的数据进行降噪处理,并采用归一化处理算法进一步优化数据,完成电能表数据预处理。通过匹配度算法初步筛选异常电能表,引入神经网络算法,并通过注意力机制和分类器优化该算法,构建异常电能表智能精准定位方法,完成电能计量中异常电能表智能精准定位。试验结果表明,该方法的定位准确率可达99.6%,定位召回率达99.8%,有效提高了电能计量中异常电能表定位的准确性。

基于深度学习的复合电能质量扰动识别方法

精准的电能质量扰动识别是对电能质量扰动事件发生后需要解决的主要问题之一,这对划分责任和加快电力市场化进程均具有重要意义,而海量的电能质量监测数据则为电能质量扰动识别提供了条件与机遇。不同的电能质量扰动类型,其电气特征上也存在区别,故可利用不同电能质量扰动波形之间的差异来区分电能质量扰动类型。结合深度学习理论,建立一种基于双向独立循环神经网络的复合电能质量扰动识别方法,通过提取电能质量扰动信号的本质特征量,建立输入序列与输出序列之间的内在对应关系,克服了分析结果对物理特征量的依赖性,提升了电能质量扰动识别准确率。实验结果表明,所提方法可以有效应对复合电能质量扰动的多样性问题,可以直接从原始的底层数据中自主学习复合电能质量扰动信号中所隐藏的本质特征量,识别准确率高。

智能电能表生产全流程质量数据采集方法研究

当前智能电能表生产企业和电力公司之间缺乏有效的共享机制,缺少对智能电能表从设计制造到运行报废全生命周期各环节质量控制点的全面掌控,导致智能电能表在运行过程中存在批量故障,运维成本和舆情压力较大。针对以上问题,文章对智能电能表生产全流程质量数据采集方法进行研究,设计质量数据采集架构、质量数据模型和质量数据的接入方法,与电力公司侧的计量生产调度平台共同实现对智能电能表的全链条质量数据的采集。试验结果表明,这项采集技术使得数据采集效率提升到原来的8倍,数据准确性也得到提升,为智能电能表的质量管控以及典型应用场景的开发奠定了基础。

单向单线电能传输系统的电磁安全性

为解决单向单线电能传输系统的电磁安全性问题,首先搭建了单向单线电能传输系统和含有重要器官的人体模型;其次根据国内电磁场限值标准仿真研究了系统周围电磁场强度的限值范围,并探究了系统不同位置处的电磁场对体内重要器官的电场强度、磁场强度、电流密度和比吸收率(SAR值)最大值的影响程度;最后通过三维电磁场测量装置探测了单向单线电能传输实验系统周围的电磁场分布,得出了系统的限值距离,并与仿真限值距离进行了对比分析。结果表明:发射端和接收端的电磁场强度高于单导线周围的电磁场强度,右肾在发射端、接收端、单线处的的磁场强度分别为0.86、0.81和0.18 A/m;发射端和接收端对体内重要器官的影响程度明显大于单导线。实验与仿真所得的电磁场强度限值距离具有良好的一致性,证明了系统电磁安全性研究的正确性。

基于改进PFCM算法的多重耦合电能质量扰动识别分析

非线性负荷、电力电子设备以及网络因素的复杂交互导致了电能质量问题的多样化及相互耦合。电力用户生产的多种运行方式,进一步增加了电能质量的不确定性,使其呈现出概率性分布。鉴于传统统计学方法在处理分析大规模电能质量数据时的局限性,提出了一种改进的可能模糊C均值(PossiblefuzzyC-means,PFCM)聚类算法,并通过引入协方差矩阵和熵权法对原始数据进行预处理,有效提高了聚类分析的准确性和鲁棒性。首先针对改进的IEEE33节点系统进行仿真建模,并基于场景的方式生成得到电能质量特征数据;随后通过3种不同的算法挖掘出网络电能质量分布特征信息;最后通过对比3种算法的识别结果,验证了改进PFCM算法在电能质量扰动识别方面的有效性和优越性。