Application of Distributed Intelligent Power Supply Technology in Expressway Tunnels

With the coordinated development of today's social economy with science and technology,various advanced technologies are being used in highway engineering,especially the distributed intelligent power supply technology in expressway tunnels,which has a very significant advantage.In order to realize the effective application of this technology and promote the power supply effect in expressway tunnel,this study analyzes the advantages of this technology and its application in expressway tunnel,hoping to provide scientific reference for the application of distributed intelligent power supply technology and the engineering development of expressway tunnels.

海上风电多端柔性直流输电及其功率流控制

相比目前已有的工程而言,未来的海上风电场容量将更大,且离岸距离也更远,而基于电压源换流器的多端直流输电系统可以经济有效地联接广域分布的海上风电场,大规模地传输波动的风能至各陆地电网。以大型海上风电场送出为研究对象,提出一种结合电压源换流器和电池储能的多端柔性直流输电系统,给出系统的功率流控制方法,实现网侧换流器的功率分配及功率平滑输出。最后,基于RTDS硬件在环实验平台构建一个四端直流输电测试系统,并用实验验证所提多端柔性直流输电系统功率流的控制效果。

基于层次聚类的终端波形相似度评价方法

为深入挖掘录波波形在配电终端健康状态评估中的作用,提出了一种基于层次聚类与层次分析相结合的配电终端健康状态评估方法。通过动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法计算源信号波形与终端录波波形的距离。将各指标对终端采样的影响两两比较,构建比较矩阵,进行层次分析,计算各指标权重。将权重与各指标下的聚类结果相结合,提出适用于终端采样波形全局对比的评估体系。通过计算源信号波形与终端采样波形之间的相似度,与评估体系比较判定终端的健康状态,实验证明该方法能为配电终端的健康状态评估提供数据支撑。

超大型城市虚拟电厂的数字孪生框架设计及实践

超大型城市能源系统汇集了多种分布式能源资源(distributed energy resources,DER),包括具备不确定性的新能源发电单元(如光伏、风机),具备可调性的柔性用能单元(如空调、蓄冷)以及兼具充放功能的能源产消者(如电动汽车、储能),虚拟电厂(virtual power plant,VPP)已成为重塑上述DER生态关系并对其进行协同管控的有效途径。该文梳理了当前城市级VPP建设的目标与现状,明确了超大型城市VPP工程所面临的挑战,即对于由海量DER所诱发的多主体多目标高不确定性场景缺乏系统性的建模、仿真、推演、分析、决策与校核手段。为应对上述挑战,该文结合城市电网数字化整体架构与建设进程,提出了超大型城市VPP数字孪生技术框架,继而得以对城市能源系统的态势轨迹进行系统性地推演与分析;进一步,聚焦智能决策目标,探究了框架下的技术路径、关键技术、理论工具等。该框架已经助力临港新片区VPP工程示范落地,为城市级VPP建设提供参考。最后,展望了超大型城市下数字孪生VPP的研究方向与应用前景。

城市配电终端暴雨淹没风险评估方法

极端降水频率的增加和强度的增大使得城市内涝愈发明显。而随着城市发展,城区配电终端越来越多,现有防涝规范显示出一些不足之处,暴雨淹没导致配电终端受损停运事件增多。基于暴雨强度公式和地理信息数据,应用FloodArea二维水动力模型对长沙市进行极值降雨内涝模拟计算,在淹没模拟的结果上结合配电终端的基础抬高等性质进行淹没风险区划。结果表明,FloodArea模型可较好反映城市降雨淹水过程及积涝空间分布,配电终端淹没风险区域的划分清晰显示了极值降雨下不同地区配电终端的停运风险,可为新建配电终端提供一定的选址依据,在规划层面提高电网稳定性。

基于RTLAB虚实结合的馈线自动化测试

针对馈线自动化的功能测试问题,为避免配电终端接入实际配电网进行测试实验可能对电力系统的安全运行造成不利影响,同时为了提高测试的灵活性、效率性和正确性,文中提出了一种虚实结合的馈线自动化测试方法,利用RTLAB(Real Time Laboratory)实时全数字仿真器搭建配电网并模拟故障运行,设计具备保护、重合闸、就地式FA(Feeder Automation)功能的仿真型虚拟配电终端用于开展RTLAB实时仿真器与物理模型硬件在环仿真研究。文中设计的基于高性能线性功率放大器的接口实施方案被测配电终端接入测试系统形成闭环,构建了虚实结合的馈线自动化仿真测试环境。通过开展基本故障处理能力测试和容错能力测试的硬件在环仿真实验,验证了接口装置的准确性,同时验证了测试平台的有效性。

基于人工智能的供配电系统故障诊断与恢复策略

本文研究了基于人工智能的供配电系统的故障诊断与恢复策略。首先,对智能供配电系统的基本架构和原理进行深入探讨,包括网络感知、数据采集、实时监控和故障检测等方面,揭示了其核心组成部分的协同作用。其次,对机器学习在供配电系统故障诊断中的应用进行研究,阐述了机器学习在识别异常情况、分类故障类型和提供决策支持方面的关键作用,强调了其在优化系统性能和减少停电影响方面的巨大潜力。探讨了深度学习技术在供配电系统故障诊断中的应用,包括声音和图像分析,论述了如何利用深度学习技术处理大规模数据集,以提前发现潜在问题,从而更加全面地保障电力系统的稳定运行。最后,研究了恢复策略和自愈系统,探讨了如何在故障发生后自动触发恢复策略,以最小化停电时间和降低经济损失。强调了自动化切换设备和远程控制的重要性,以实现电力系统的快速、有效的自愈。

基于相邻节点间垂电压幅值比的有源配电网拓扑检测方法

高渗透率分布式能源接入配电网,导致配电网结构复杂。针对树状搜索法、矩阵法进行有源配电网拓扑辨识计算量大、效率低的缺点,将5G通信技术与馈线自动化技术结合,加快数据的采集、传递,并提出基于相邻节点间垂电压幅值比的有源配电网拓扑变动检测方法。首先,将分布式馈线自动化终端与5G通信技术结合进行智能终端接力查询,完成配电网拓扑初始结构识别;其次,提出相邻节点间垂电压的概念,基于垂电压比值变化对拓扑变动进行检测;最后,在MATLAB/Simulink仿真平台上验证所提方案的可行性。仿真结果表明,所提方案基于相邻节点间电压数据信息检测可以检测配电网拓扑结构变动,有效降低了开关量误报对拓扑辨识结果的影响,有效提高了拓扑变动检测的准确性。

基于MI和EC的新型配电系统源荷监测协调策略

为了高效协调新型配电系统电源和负荷功率平衡,提出了一种基于多元信息和边缘计算的源荷功率监测协调策略。首先,分析了新型配电系统的特点和网格划分方法、协调其内部电源和负荷功率所涉及的多元信息构成;其次,通过在网格内部署具备边缘计算功能的智能终端,给出了前端智能终端和后端监控系统相互配合协调网格内源荷功率平衡的策略,设计了多元信息监测通信方案;最后,选取相关设备对所给策略进行了试验验证,并与传统配电网系统源荷协调策略进行了对比。结果表明:将复杂的新型配电系统进行网格划分,能够利用前端智能终端在1 s内、后端监控系统在10 s内协调网格内源荷功率平衡;网格内电能损耗使后端监控系统协调时间的变化值小于0.5 s、对前端协调策略的影响可以忽略不计;将不同协调手段相结合,具有协调时间短、难度低的优势。所给策略解决了传统配电系统以系统整体进行集中协调源荷功率时信息采集、计算量大和延时长的问题,能够提高源荷协调的效率和可靠性,对快速实现系统整体源荷功率平衡、保障其稳定运行具有重要的参考价值。

基于大语言模型的知识图谱构建及应用研究

海量核电分布式控制系统(DCS)运维数据蕴含着丰富的运维经验和专家知识,如何有效地从中抽取DCS报警响应相关信息并形成知识服务,是目前核电DCS快速响应的热点和前沿研究。由于核电DCS多源异构数据缺乏明确的结构和规范,以往的知识抽取主要依赖人工标注和深度学习的方式进行,但需要具备广泛的领域知识和信息处理能力,且受限于繁重的数据标注工作。提出了分步提示策略的大语言模型知识抽取方法,构建了DCS运维知识图谱;并基于大语言模型技术和二次意图识别方法,利用知识图谱开展智能问答等知识服务。通过以某核电厂DCS运维数据为例,重点就知识抽取、图谱构建、智能问答开展实例研究。结果表明,模型的总体精确率、召回率和F1值分别为91.24%、85.85%和88.43%,能够较为全面地获取DCS多源异构运维数据中的关键实体及属性信息,指导开展领域知识问答,有助于运维人员及时响应DCS报警异常,分析总结故障原因及响应策略,为后期的电厂DCS运维的培训和维护提供借鉴和参考。

基于边缘计算的台区短期负荷预测方法

配变台区是配电物联网与用户交互的重要纽带,台区短期负荷预测对实现配电物联网的精益化管理具有重要意义。为缓解全部台区上传负荷数据所带来的通信压力,提出一种基于边缘计算的台区短期负荷预测方法,将台区智能配变终端存储30天的历史负荷数据作为样本数据,通过核平滑法对样本数据进行清洗,因样本数据较少考虑将样本归一化后,拆分为标幺曲线与基值分别计算提高预测结果精度。然后通过相关系数法构建历史负荷数据的相关系数矩阵,用相关系数矩阵替换仿射传播相似度矩阵后聚类求得相似日的标幺曲线,再通过加权求和求得待测日的标幺曲线。同时,按照相似日原理预测待测日基值,最终通过待测日标幺曲线和基值反归一化后得到待测日负荷曲线完成预测工作。通过山东某配变30天的历史负荷数据计算验证,表明所提方法可以实现台区负荷量级小、样本少、波动大情形下的合理预测,占用主站计算资源较少,对配网精益化运维具有积极意义。

考虑三端智能软开关与孤岛划分结合的主动配电网故障恢复研究

配电网中接入分布式电源和智能软开关后,其形态和特征发生了明显的变化,并逐步演变为主动配电网。在故障恢复阶段,通过对失电区域进行孤岛划分提升配电网中负荷的恢复率,是提高主动配电网供电可靠性的重要环节之一。为此,提出一种三端智能软开关和孤岛划分相配合的主动配电网故障恢复方法。首先,建立基于分布式电源供电能力的时序孤岛划分模型,并考虑相邻孤岛的结合方案;然后,分析智能软开关的接入对主动配电网故障恢复和三端智能软开关不同接入位置的影响,通过二阶锥转化,将难以求解的非线性问题转化为标准二阶锥模型并求解;最后,以改进IEEE 33节点主动配电网算例进行分析,验证该文所提方法的有效性。

基于分区选择的主动配电网分布式最优潮流分析

基于交替方向乘子法(ADMM)在分布式形式下解决主动配电系统最优潮流问题(OPF),针对分布式算法性能受到配电系统区域划分影响的问题,提出了一种基于量测数据驱动的电网分区方法,以加速优化算法的收敛速度。与传统的ADMM算法依赖于全局信息不同,本文引入了一致性方法来协调区域交界的平衡问题,从而实现最优潮流问题的完全分布式求解。此外,本文采用LinDistFlow(Linearized Distribution Flow)交流近似模型来应对配电网最优潮流问题的非凸性挑战。通过在不同规模的IEEE配电网案例上进行测试,验证了所提方法的有效性,且其在优化算法的迭代次数、计算时间和误差精度等性能上均优于其他分区方法。

动态拓扑下基于终端数据挖掘的配电网异常节点检测

异常节点检测用于发现由窃电、设备故障等现象导致的功率、电压等电气参数的量测值与实际值不同的节点,是配电网态势感知、运行和管理的基础。为此,提出一种基于终端数据挖掘的异常检测方法。首先,通过挖掘节点电压、功率间的潮流约束关系,构建了一种潮流映射框架下的异常检测体系,将不符合约束关系的节点判断为异常。其次,构建对冲反向传播-残差神经网络拟合潮流约束关系,在配电网拓扑和参数信息缺失的情况下实现快速准确的电压计算。再次,针对配电网拓扑变动导致方法失效问题,引入模型回溯概念和生成树算法进行识别,将变动信息反馈给主模型,实现检测方法在动态拓扑下的应用。最后,结合实际案例与仿真实验验证了所提方法的有效性。

电网智能调度技术支持平台中的主配网协同研究

在当前电网负荷过大、区域电网数量增多的背景下,为了广泛并且有效地改善电能质量,为电力公司以及企业的供电提供一定的可靠度,首先对当前电网智能调度技术支持平台的现实需要与指标规范等进行了关注,然后以主配网协同为核心,针对智能调度技术平台进行研究设计,并对其性能进行测试。结果显示,研究设计的电网智能调度技术支持平台各项性能指标良好,可以进行实际应用。该系统平台的应用将会提高配电质量和效率,使得主配网能够很好地相互协调。基于主配网协同研究设计的电网智能调度系统平台有比较好的实际应用效果,可以为今后的电网技术改进以及智能电网系统平台设计提供一定的参考。

北京冬奥会某竞赛场馆电视转播综合区电气设计简析

以2022年北京冬奥会期间某竞赛场馆室外临时设施区域中的电视转播综合区为例,结合国内现行规范和奥组委官方标准要求,介绍该区域供配电系统、负荷分级、末端配电、接地系统的电气设计。

基于MCGS的压风机房智能配电SCADA系统设计

针对鲍店煤矿压风机房电能监测不到位、造成电能浪费的具体情况,为提高供电质量,在分析国内煤矿智能化建设现状的基础上,设计了一种基于MCGS的煤矿压风机房智能配电的监视控制与数据采集(SCADA)系统。该系统通过MCGS触摸屏将煤矿压风机用电信息集中采集并显示,同时经服务器上传至调度中心,远程监控设备的非正常用电,实现压风机房供电系统配电的精准化维护。运行结果表明,该系统可实时掌握压风机房配电系统的运行状态,提高了鲍店煤矿配电的智能化水平,同时协同已有的节能设备和监测系统,有效降低能耗,提高煤矿的经济效益。

基于嵌入式系统的新能源汽车智能节能控制系统设计

随着环保意识的增强和能源危机的加剧,新能源汽车作为一种绿色、可持续的交通工具,受到了广泛关注。为进一步提高新能源汽车的能源利用效率,智能节能控制系统成为了研究的热点。该文首先介绍嵌入式系统在新能源汽车中的应用现状和发展趋势。接着,详细介绍智能节能控制系统的设计原则和方法,包括能量管理、动力分配、驾驶行为识别和环境感知等方面的智能控制策略。最后,通过实际案例和试验结果来验证该系统的性能和效果,并对未来的发展方向和应用前景进行展望。研究成果对于新能源汽车的节能控制和能源管理具有一定的理论和实际应用价值,可为新能源汽车的智能化发展提供参考。

改进和声搜索算法的配电网智能规划研究

为提高配电网运行的经济性、可靠性,提出基于改进和声搜索算法的配电网智能规划方法。采用线性潮流计算模式分析配电网当前负荷数据变化状态,以负荷数据作为配电网多目标规划基础,采用网损、开关动作次数最小化、电压平稳定最大化作为目标函数设计配电网多目标智能规划模型,使用改进和声算法以模型进行求解,得到最优配电网多目标智能规划方案。测试结果表明,所提方法可准确计算配电网当前电压幅值与电压相角数据,配电网无功优化容量补偿后,网损与开关动作次数均减小,电压平稳定得以保证。

基于上下层能量交互的多微网智能配电系统联合优化运行

针对智能配电网系统中大量微电网接入遇到的安全稳定运行问题,提出了一种基于双层优化策略的多微网智能配电网联合优化模型。底层构建的多微网系统优化模型以发电成本、环境成本,以及多微网与智能配电网之间的功率交换成本在内的总运行成本最小为目标。结合运行成本和净负荷峰谷差,构建上层智能配电系统的优化模型。利用二阶锥松弛法和线性化方法将双层模型分别转化为二阶锥规划和混合整数线性规划问题进行求解,最后通过MATLAB调用Cplex求解器求解模型。选取标准IEEE 33节点配电系统作为算例进行仿真验证。仿真结果显示,该模型在减少智能配电系统和多微网系统的运行成本的同时,减轻了智能配电系统的负荷波动提高了智能配电系统的电能质量。