会当擎旗战一线 永做主变掌灯人——记国网河北省电力有限公司高级专家人才郭会永

一步一步、兢兢业业,从班员、工作负责人、副班长、班长再到检修专责,现已成为河北省电力公司高级专家和工匠,可他一直说:“工作以来,我最大的成就是安全,专业安全、同事安全、自己安全,这是我最大的骄傲和成绩。”

技以载道铸匠心——记国网河北保定供电公司省五一劳动奖章获得者冯正军

冯正军将自己的宝贵经验记录下来,梳理成专业、全面、系统的知识体系,毫无保留地传授给大家,他常讲:“我就好比是一个灯泡,我要把自己从一个灯泡变成一台发电机,去点亮更多的灯泡,照亮更多的地方。”冯正军,中共党员,现任国网河北保定供电公司变电检修中心电气试验二班班长。

电力金具表面电沉积Zn-Mn合金镀层及其耐蚀性能研究

Zn镀层是一种常见的防腐涂层,可作为牺牲阳极为电力金具提供良好的阴极保护。电沉积制备的Zn合金镀层可进一步提高镀层的耐蚀性,为电力金具提供更为有效的防护。采用X射线衍射、扫描电子显微镜、动电位极化曲线和电化学阻抗谱分别对Zn-Mn合金镀层的物相、微观形貌和耐蚀性能进行了表征,研究了镀液中MnSO_(4)·H_(2)O的含量对Zn-Mn合金镀层的影响。结果表明,Zn-Mn合金镀层在3.5 wt.%NaCl溶液中具有明显的钝化特征,其腐蚀电流密度低于纯Zn镀层,电化学阻抗值大于纯Zn镀层。当镀液中的MnSO_(4)·H_(2)O的含量为33.8g/L时,所制备的Zn-Mn合金镀层(Zn-Mn Ⅱ)具有平整致密的表面形貌和较高的Mn含量,其耐蚀性能最好。

智能电网建设中电力工程技术的运用

随着电能源需求与环保要求的日益增加,智能电网建设成为电力行业重要的发展方向之一。为了适应新形势,电力行业需要与时俱进,改革创新,加大智能电网建设工程投入力度。对此,本文将以智能电网及其特点为基础,详细分析现代智能电网建设的优势,以及探讨智能电网建设中电力工程技术的实际运用,以期为有效推动我国电力事业的健康长远发展提供助力。

浅析电力开关柜的智能控制器设计与应用

本文对电力开关柜智能控制器的设计与应用进行了研究,对智能控制器的功能需求、硬件设计以及软件实现的关键技术进行了探讨,介绍了智能控制器在电力开关柜中的实际应用,特别是在故障诊断和保护控制方面的作用。针对智能控制器在应用过程中遇到的通信稳定性、环境适应性和功耗优化等技术挑战,本文提出了相应的解决方案,旨在为电力开关柜智能化的发展提供技术支持,提升其在实际应用中的可靠性和稳定性。

智能电网中电力开关设备智能化发展

本文主要对智能电网中电力开关设备智能化发展进行了深入探讨,从智能电网中电力开关设备诸多要求入手,分别对电力开关设备智能化设计原则及具体实践、发展的意义和建议等内容进行了充分论述,以期未来获取更大发展和突破。

新能源接入的多机电力系统实验平台研究

实验教学与工程实际密切结合,才能使教学更贴近实际,锻炼学生的实践能力。目前国内外新能源已大规模接入传统电网,在电气工程专业的实验教学中考虑新能源接入的影响显得尤为重要。从设计思路、设计内容详细地介绍了考虑新能源接入的多机电力系统实验平台。最后,针对新能源电力系统的具体问题,设计了多种实验方案,为培养动手能力强、具有高水平创新研究和密切联系工程实际的工程型人才创造了有利条件,同时为个性化、探索型实验教学做出了有益探索。

基于模糊层次分析的电力通信系统网络安全评估指标体系构建

针对当前电力企业通信系统网络的指标体系冗余难以量化风险不确定性问题,采用模糊层次分析方法,从通信设备安全、通信网子站安全、业务运行与管理安全、员工操作安全4个方面构造了模糊判断矩阵,采取三角模糊函数确定指标项的权重,建立了科学合理的通信网络安全指标体系。与传统的安全指标体系构建方法相比,该方法能够克服通信网络风险单一定量分析缺点,实现定量与定性相结合的模糊化指标权重确定,为提高电力通信网络的安全风险评估准确性提供了新方法。

基于电力大数据的配电变压器状态评估方法

配电变压器运行状态直接关系到供电安全可靠性,从电力大数据应用角度,提出了一种基于电力大数据的配电变压器状态评估方法。首先定义了配电变压器运行状态指标体系,包括电压、电流、负载率、三相不平衡度和功率因数五类评价指标。其次为了评估每台配电变压器运行状态,提出了配电变压器理想运行状态,基于灰色分析量化了待评估配电变压器的各个指标灰色关联值。然后基于模糊聚类理论将所有待评估配电变压器看做同一论域进行模糊聚类分析,为供电公司巡视检修计划提供决策支撑。最后利用MATLAB编程进行算例验证,证明了该方法的有效性和可行性。

电力系统安全警戒带防滑专用定位器的研发与应用

根据电力生产现场实际工作需要,设计研发了一种安全警戒带防滑专用定位器,从传统安置警戒带方式存在的问题出发,利用头脑风暴法及归纳总结法提出设计方案,最后将成品试用于工作现场,使工作人员能够更加牢固、灵活的布置安全警戒带。

电力变压器故障检修及措施研究

在经济快速发展的时代,电力是必不可少的资源。在将电力资源输送转化过程中,电力系统又起着重要的作用。电力变压器的应用是推动电力行业发展的重要力量,电力变压器的作用主要是改变电势差、电力的传送等。在日常生活中,电力变压器发挥着重大作用,整个电力系统的无故障运行是依靠变压器的正常工作实现的。同时,电力系统中电能的安全传送以及电力资源的质量也同样受到电力变压器的影响。

基于风险评估的电力变压器检修

本文基于风险评估角度对电力变压器的检修策略进行了分析与探讨,并证明了风险评估在电力变压器检修中的有效性,为电力事业的发展与运行提供了全新的路径。

基于图强化学习的配电网故障恢复决策

针对配电网拓扑变化时启发式等算法在配电网故障恢复决策中求解效果与适应性变差的问题,提出了一种基于图强化学习的故障恢复决策方法。首先,利用图数据表征故障恢复中的决策信息,包括配电网拓扑结构与电气特征信息。然后,在图强化学习模型中设置前置图神经网络接收图数据输入,应对故障恢复过程中配电网的拓扑变化。最后,由内嵌图神经网络的强化学习智能体输出最终故障恢复策略以提高决策速度。采用改进的PG&E 69节点配电网算例进行验证,结果表明所提算法求解速度达到毫秒级,较启发式和遗传算法在求解效率上提高了6%~7%,故障恢复策略的负荷恢复率也更高。

新型电力系统发展路径研究——基于“双碳”目标下

本文首先分析了新型电力系统的特征及带来的新变化,进而对其涉及的关键技术进行阐述。针对“双碳”背景下新型电力系统构建面临的问题分别在电源侧、电网侧以及负荷侧提出相应对策,旨在加快新型电力系统构建进程,助力早实现“双碳”目标。

关于供电企业综合能源服务运营模式的思考

我国城市化和工业化进程快速发展刺激供电需求,带动供电企业快速发展。在大好的机遇期下,供电企业要趁势而为,加强综合能源服务的运营模式,占据市场竞争的有利地位,打造长期稳定的可持续发展道路。本文从供电企业综合能源服务运营模式的基本定位出发,分析其典型特征,并对其运营模式进行深入思考,以期适应新的时代条件,实现又好又快的发展。

做好电力企业员工培训工作的有效途径及措施

随着电力企业竞争日趋激烈,为适应电力企业飞速发展,企业对员工的知识技能提出更高要求,而与时俱进的职业技能培训正是培养满足企业发展的人才、提高各项完成水平、增强员工对企业的认同感、凝聚向心力的重要途径。员工培训也是增强企业竞争实力的重要措施,推动企业逐步走向规范化、标准化的发展之路,是电力企业实现现代化发展的关键所在。目前电力企业均把员工培训工作摆到重要位置,不断增加投资力度,不断探索新的培训方式,以期使得员工培训工作在企业发展中发挥作用,然而当前的培训工作存在诸多问题,如何做好电力企业员工培训工作显得尤为重要。

动作时序优化振动信号混沌吸引子特征的断路器操动状态辨识方法

高压断路器分合闸操作过程包括掣子脱扣、弹簧释能、动静触头碰撞等动作,机械振动信号作为能量传递的表现,蕴含着丰富的运行状态信息。该文基于断路器关键动作节点的时序,提出一种动作时序优化振动信号混沌吸引子特征的断路器操动状态辨识方法。首先,由高速相机捕捉断路器操动过程主轴拐臂运动图像,利用目标跟踪算法获取动触头关键运动节点时序指标;然后,依据时序指标划分操动过程,通过对不同阶段的振动信号相空间重构,提取相空间吸引子几何和属性特征;最后,利用智能分类算法进行故障辨识,实验结果验证该方法在大幅节省时间开销的同时,有效提高了分类辨识的准确率达96.9%。该文方法在断路器状态监测和带电测试中具有广阔应用前景。

5G+物联网在新型电力负荷管理系统中的应用

论文聚焦于新型电力负荷管理系统中5G移动通信与物联网技术的应用研究。阐述了新型电力负荷管理系统的组成和功能,探讨了5G移动通信与物联网技术在系统中的应用优势,实现对电力负荷的精准监测和高效管理。通过深入分析负荷调度和控制技术、灵活组网技术、边缘计算技术以及泛在电力物联网电力系统,致力于提升电力系统的运行效率、稳定性和可靠性。结果表明,这些技术的应用不仅优化了电力资源的配置与利用,还有效平衡了电力供需,降低了系统运行成本,并促进了可再生能源的广泛消纳。

面向区域能量调控的信息时效性保障与数据价值提升策略

针对新型电力系统中区域能量调控业务的传输与处理问题,首先,介绍新型电力系统多流融合模型,以信息流的高效传输与价值流的及时释放促进能源流的有序配置。其次,建立电力通信耦合网络以及电力弹性光网络系统模型,并设置在保障信息时效性前提下最大化数据价值的优化问题。最后,提出可在线执行的信息时效性保障与数据价值提升策略,结合Lyapunov优化、匹配理论与交替方向乘子法算法,实现电力弹性光网络频谱资源与调控主站计算资源的联合优化配置。仿真结果表明,所提方法可在保障调控信息时效性的前提下,通过网络资源的优化配置提升调控业务数据价值。

基于组合深度学习的光伏功率日前概率预测模型

为准确量化复杂场景下光伏预测功率的不确定性,提出了一种基于时序卷积网络-注意力机制-长短期记忆网络组合的光伏功率短期概率预测方法。首先,基于多种相关性分析方法选出与光伏功率强相关的气象因素;然后,基于时序卷积网络的特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征建模能力,并结合注意力机制和分位数回归,建立组合深度学习预测模型;最后,采用核密度估计方法生成连续概率密度函数。以实际集中式和分布式光伏电站为案例进行分析,结果表明:与长短期记忆网络、时序卷积网络、时序卷积网络-注意力机制和时序卷积网络-长短期记忆网络相比,所提方法在确保最优预测区间的同时,可以提升概率密度预测的性能。