基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法

电网负荷数据基数大、分布范围广,且其异常状态检测复杂度高。提出一种基于电力大数据分布的电网异常负荷动态检测方法。采用非线性回归方程,估计中心负荷权重,并分割动态检测区域。采用状态估计法结合参数平滑对异常的负荷数据进行状态估计,并利用自回归滤波(extended Kalman filter,EKF)剔除噪声数据。计算负荷数据的近相似系数,划分异常数据域,设定分布概率较高的数据为异常负荷数据。通过观测负荷数据与异常域中心之间的关联性,判断负荷是否存在异常问题。仿真实验结果表明:高信噪比环境下,该方法检测异常负荷数据的最大特征量为160条;低信噪比环境下,异常负荷数据的最大特征量为158条,且峰值出现在节点51—节点120的位置。检测出的负荷数量均超过电网最大阈值,说明所提方法能够精确检测出异常负荷,且能够完全包含真实阈值,检测的全面性可高达100%。

以智慧能源服务平台为载体打造能源服务产业链

我国提出“双碳”“产业生态化”与“数字化发展”的政策方向,南方电网提出向“三商转型”与打造平台型企业的战略目标,广东电网提出以客户代维为切入口构建能源服务生态圈的规划。广东电网能源投资有限公司践行南方电网战略与广东电网规划,以云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等新一代数字技术为核心驱动力搭建“粤能投”智慧能源服务平台,以数据为关键生产要素推动客户管理、营销推广、业务应用、创新孵化、决策管控等多项专业高效协同,以产业链上下游合作伙伴、代维服务商、设备供应商、综合能源服务商的聚合打造一个共享、开放、共赢的能源服务生态,从而实现数据为公司的业务赋能与管理赋能,并促进公司向能源价值链整合商转型。

电网集体企业内部控制问题探讨及优化

自20世纪90年代以来,国内外众多知名企业因内部控制不完善而导致经营失败。由此,内部控制引起了企业家和各国学者的广泛关注,企业家和各国学者纷纷对内部控制进行了研究。中国电力行业正处于不断改革发展的历史关键期,完善电网集体企业的内部管理迫在眉睫。文章介绍了我国内部控制研究的意义及现状,分析了集体企业内部控制中存在的问题,并针对问题提出了内部控制体系的优化措施,希望为电网集体企业提供具有针对性的参考意见,帮助电网集体企业实现更好更快的发展。

储能在电网中的应用价值及其商业模式

近年来,我国的电力行业的不断发展和进步,使得电网的建设事业有了很大的提高。在这其中,储能技术能够对新能源功率的波动进行有效的控制,使新能源发电的可靠性以及并网接入能力能够得到有效的提高,正因为如此,储能在电网中的应用受到了社会各界的广泛关注。本文以储能在电网中的应用价值及其商业模式为主线,进行了简要的分析和描述。

探讨能源供给设施用于电动汽车的现状及其发展

大力发展电动汽车产业,不仅有助于保护环境、节约能源,同时也是未来汽车行业发展的一个重要趋势,与每个人的日常生活息息相关。本文对电动汽车能源供给设施的基本类型进行探讨,并进一步研究国内外电动汽车能源供给现状及其发展状况。

共同经营模式在新兴企业商业类固定资产项目投资运营中的实践应用研究——以收购B储能调频项目为例

M公司灵活运用了《企业会计准则第40号——合营安排》中关于共同经营的相关理论,突破了传统的一项固定资产权益需要全额收购的认识和做法,采用部分收购、共同经营的模式,收购了A公司投资建设并已投运的B储能调频项目(以下简称“B项目”)51%的资产份额,与A公司共同运营B项目资产。该模式有效分散了储能调频市场政策性强、技术复杂、M公司运营经验不足等不确定性风险,满足了合作方共同运营资产的要求,同时避免了与合作方成立合资公司共同运营资产的传统做法。

移动型储能设备在电能质量综合治理中的应用

1应用背景低压电网配电台区承担着电力系统中从变电站到用户的电能传输和分配功能,其供出电能质量直接影响到用户用电质量和电网稳定性。我国部分偏远地区低压电网配电台区网架薄弱,台区的复杂性、散乱性及用户负载多样性导致低电压、功率因数低等电能质量问题比较突出。

基于用户侧储能的电压暂降治理商业模式研究

随着国家大力推进新型电力系统建设,用户侧储能行业驶入发展快车道。本文在常规用户侧储能商业模式的基础上,探索了一种基于用户侧储能的电压暂降治理商业模式,并结合应用实例与常规商业模式进行对比分析,提出该商业模式具备较强的推广应用价值。

基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型

电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。

用户侧储能经济性分析及容量配置策略研究

目前国内用户侧储能盈利模式较为单一,随着电池成本的降低及电力市场机制的进一步完善,用户侧储能项目将逐渐具备投资价值。探讨了用户侧储能的商业模式,研究了用户侧储能经济性评价模型,并基于此评价模型及一定的边界条件,对影响用户侧储能收益的因素进行了分析,从经济性的角度给出了一种用户侧储能容量配置方法。

分布式光伏发电项目组件和逆变器配选

人类社会到目前的发展和进步都是以能量消费的增长作为"燃料"的。纵观人类社会的进化历史,从人类开始保存和利用火开始,到今天的核聚变和水电风能等清洁能源的运用,两者都反映了人类发展过程中能源的不可或缺,太阳能分布式光伏发电也是当下潮流之一。

天然气冷热电三联供系统设备容量优化

天然气冷热电三联供系统能够有效利用资源,在当今能源日益短缺的情况下,使其能源利用率尽量加大,不过大增加环境负担的优势受到了世界重大关注。天然气冷热电三联供系统由发电机、制冷机和制热机三个部分组成,为了保证经济效益,应当选用合适的设备匹配和制定相对应的运行策略对设备容量进行优化。

论促进内循环对中国经济的重要意义

为了应对逆全球化发展趋势,新冠疫情持续困扰和经济发展转型的必然,我国积极采取应势而谋、因势而动、顺势而行的大国发展战略布局,构建以内循环为主、内外双循环相互融合促进的新发展局势,此实然之举具有跨时代历史意义。本文选取内循环作为剖析视角,对内循环要素、特性、实践途径和对中国经济影响的新思考三个维度进行简要分析,得出现阶段促进内循环对中国经济发展的第一要义,为破解中国经济发展新困境和迎接世界百年未有之变提供新的发展指引。

新税法改革背景下个人所得税纳税筹划探讨

随着我国财税体制改革的不断深入,我国薪酬发放个人所得税征收发生了巨大变化。2018年《中华人民共和国个人所得税法》进行了第七次修正。新税法于2019年1月1日在全国范围内正式实施,使得薪酬发放个人所得税征收更加趋于科学性、合理性,在一定程度上能够减轻薪酬发放个人所得税纳税人的实际负担,对社会发展有着重要的意义。而要想更好地享受这一政策内容,开展纳税筹划研究十分必要。本文基于新税法改革大背景,分析了薪酬发放个人所得税及其纳税筹划的基本理论和方法,提出了新税法改革下薪酬发放个人所得税税收筹划方案和建议,以期更好地减轻薪酬发放个人所得税纳税人的实际税负。

基于多参数识别的生产设备健康状态评估方法

评估设备真实的健康状态,对于设备正常运行有重要意义。引用多参数识别技术研究了一种新的生产设备健康状态评估方法,计算生产设备的健康度,通过各项权重计算,分析不同指标在评估健康状态中的所占比,得到指标评价方式,完成生产设备健康度计算。根据指标权重计算结果量化评估指标,分析隶属度,按照优化度所得的计算结果,结合不同状态等级的取值区间,剔除模糊函数区间。通过对参数设定优化度量化评估指标,结合参数隶属度进行分析,综合建立基于生产设备健康度的生产设备评估模型。融合多参数识别技术和评估模型,通过数据预处理、数据监测、状态评估完成健康状态评估。实验结果表明,基于多参数识别的生产设备健康状态评估方法评估准确度在95%以上,能够很好地检测出生产设备在出现问题前的状态变化趋势,从而针对早期故障发出警报,达到预警目的,具有较高的应用价值。