基于时间敏感网络的变电站网络结构优化技术综述

时间敏感网络(TSN)是使用一组IEEE标准委员会定义的协议对传统以太网进行升级,实现关键数据流在复杂负载流量传输场景下的确定性传输。智能变电站对关键数据流传输的实时性有极其严格的要求,应用TSN技术可以简化变电站的网络结构,极大提升关键业务流传输的确定性和可靠性。

考虑多主体的可调节负荷聚合参与市场平衡策略研究

随着我国新能源发电占比不断提高,仅靠传统手段已难以维持电网安全平稳运转和动态平衡,亟需通过调整灵活负荷资源积极参与电网调节。本文以电动汽车、空调、储能等柔性负荷作为参与电网平衡的主体,研究通过负荷聚合的形式参与多级电网平衡。首先,建立各个参与平衡主体的优化模型;其次,基于电价型需求响应与主从博弈,提出以配电网运营商经济效益最大、电动汽车与空调各自用电成本最低为目标的优化模型。最后,建立上层为配电网运营商,下层为电动汽车聚合商和空调聚合商的主从博弈模型。算例分析表明,所提出的优化模型在提高各主体经济性的同时能有效降低峰谷差。

可用于实际工程的MMC-HVDC输电系统等值模型

模块化多电平换流器高压直流MMC-HVDC(modularmultilevelconverterhigh-voltagedirect-current)输电系统中大量的桥臂子模块给仿真带来巨大的计算量,使得仿真速度慢,仿真规模受限。本文通过分析MMC-HVDC系统不同运行条件下的桥臂子模块运行特性,将三种运行工况下桥臂子模块的等值模型进行统一表达,设计出可仿真启动、正常运行和闭锁等多工况的改进的MMC-HVDC系统等值模型。以21电平详细模型与等值模型为例,测试了模型多运行工况性能和模型的仿真速度与精度,并以501电平MMC-HVDC系统测试了模型仿真规模。结果表明所建立的等值模型仿真精度高,仿真规模大,可有效用于工程实际MMC-HVDC系统仿真。

基于深度神经网络的变电站继电保护装置状态监测技术

监测变电站中继电保护装置的实时状态对避免设备损坏或故障,维持电网稳定运行有重要意义。传统的状态监测依赖于定期的人工检查,在耗费大量人力的同时,也难以做到不间断实时监测,且检测精度容易受到主观因素的限制。针对这一困境,提出基于深度神经网络与计算机视觉技术的变电站继电保护设备状态监测技术。利用平移变焦摄像机拍摄的变电站实时画面,首先进行图像去噪,并利用图像相关性进行图像配准。根据尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)描述,使用深度神经网络进行图像分类,识别出设备的状态。同时,提出一种对标准图像配准框架的修改方案,使得算法在不同光照条件下具有更高鲁棒性。在实际应用中,该算法可以达到超过99%的检测准确率,大幅提升了变电站的安全性。

高压直流输电机电电磁-数模双混合仿真平台

针对高压直流HVDC输电控制保护性能适应性测试和交直流电网交互作用分析难题,本文采用机电-电磁双混合仿真方法研制了HVDC混合仿真平台,主要包括电力系统数字实时仿真装置ADPSS、信号接口装置、HVDC控制保护系统和运行监控系统4部分。ADPSS对交流电网和HVDC一次系统进行实时仿真模拟,通过信号接口装置与HVDC控制保护系统进行实时信号交互,实现一、二次系统的闭环仿真。以龙泉-政平工程为例,将仿真结果与现场录波结果相比较,验证了混合仿真的正确性和有效性。

电网运行异常状态诊断分析专家系统的应用研究

随着新一代电力系统和坚强智能电网建设,对于电网运行异常状态诊断分析,研究如何选择信息要素和使用智能化技术方法,提高智能诊断水平十分有必要。在电网常见故障及异常状态分析的基础上,提出一种利用专家系统完成电网运行异常状态诊断分析的有效方法,分析了智能变电站信息采集特点和电网典型故障方式,介绍了一种一体化智能诊断分析工具,为电网运行异常状态智能诊断分析提供有效参考和辅助决策信息。

变电站三维建模及精细化管理

随着电网信息化建设加快,大运行和调控一体化深入建设,新建变电站数量与日俱增。变电站无人值守逐步实现,设备监控人员对变电站现场情况越来越陌生,同时在对监控运行数据的处理和信息软件应用学习中,需要耗费大量时间和精力。通过对变电站进行三维测绘建模以及实景扫描拍摄,实现变电站场景的数字化还原,并进一步根据变电站内设备接线图进行模型关联,在变电站的精细化管理上展开深化应用,改变传统设计模式下的工作问题。

电力市场改革下电网调度管理研究

阐述了新一轮电力体制改革的主要内容及目前开展的进展情况,从调度业务和调度对象两个维度分析了电力市场改革对电网调度运行管理的影响,并结合电网调度在电网安全、人员安全、技术安全和规则安全的挑战,从完善机制、强化培训、开拓技术和引导政府合理制定市场规则四个方面提出了应对措施。