电网投资项目后评价模型研究——以湖南电力Y公司投资项目为例

项目后评价作为加强项目事后监管的重要抓手,既能对过往项目的投资决策进行客观分析,找出偏差与原因,也可为往后的项目投资提供必要的对策和建议。文章在进行大量文献研究及工作调研的基础上,结合项目特点及指标体系组建的原则,针对现有体系进行了指标的组合、优化,基于层次分析法,以及模糊综合评价法,确定了指标权重,使得三级指标对总目标的重要程度能得到客观反映,从而保证了评价的精度。

电力工程数据自动分类提取与分析技术研究

为解决目前电力工程数据处理过程中的数据种类复杂、规模庞大以及分析处理困难等问题,提出了一种基于改进K-means聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的电力工程数据自动分类提取与分析技术。针对传统K-means聚类算法存在K值选取不确定性强、电力数据与簇中心点的空间距离特性相关性较弱的缺陷,采用了一种基于阈值判定的K值选取及属性加权方法,对空间距离算法进行改进。同时,通过麻雀搜索算法(SSA)对LSTM加以优化,解决了传统网络在进行超参数选择时因存在不确定性而导致预测精度不足的问题。在公开电力工程数据集上的测试结果表明,该技术分类的准确率、容错率分别为92%和98%,对造价数据的预测准确率较为理想。该研究有助于工程数据的分析和预测。

基于电力数据的碳排放组合预测方法研究

针对现有碳排放预测方法精度较低、稳定性较差、数据难以获取的问题,提出一种基于电力数据的碳排放组合预测方法,分别建立改进BP神经网络、随机森林回归、Elman神经网络预测模型,并对这3种模型进行组合优化,建立基于电力数据的碳排放组合预测模型。对湖南省进行电-碳预测仿真,合理选取电力输入变量,对比分析所提组合预测模型与单项预测、其他组合预测模型。研究结果表明,电力数据能有效应用于碳排放预测,说明所提组合预测模型有着较高的精度,能有效应用于预测和减少碳排放量。

湖南省居民峰谷分时电价方案研究

针对湖南省电网消费结构问题,提出居民分时电价方案策略,以居民用电负荷数据为基础,应用层次聚类方法,划分居民用电峰谷时段。基于居民用电需求异质性,构建需求价格弹性模型,综合考虑优化负荷特性价差等合理条件,在现行居民阶梯电价政策基础上调整电价价差,获得最优分时电价方案,引导居民合理用电,提升湖南电力系统运行效率。

基于电力数据的湖南省去产能政策效应研究

去产能作为深入推进供给侧结构性改革的重要内容,探析湖南省去产能推进效果和政策效应对于实现高质量经济发展的重要意义。以湖南省电力数据为依托,选择煤炭、钢铁、水泥等高耗能行业为研究对象,构建向量自回归(VAR)模型分析去产能冲击下各行业的响应情况,结果发现短期内产能变化对行业存在一定程度的震荡性冲击,但长期受市场出清和行业周期的影响,震荡冲击效应逐渐被市场消化吸纳,最终引致技术革新,企业恢复生产,实现营业收入和利润的增加。综述研究结论提出相关政策建议。

储能电站锂离子电池本体安全关键技术及新技术应用情况

“双碳”目标的提出和能源电力低碳转型的持续推进,以新能源为主体的新型电力系统面临着规模化安全高效储能等能源问题的重要挑战。在这一背景下,储能电站作为能源系统中关键的组成部分,其安全管理尤为重要,直接关系到整个电力系统的稳定运行和可持续发展。针对锂离子电池本体安全管理的研究现状展开深入分析,首先,系统回顾了当前广泛应用的各类电池健康评估方法,并详细总结了数据驱动方法中健康因子的选择;其次,从基于数据碎片评估电池状态、电池边缘平台构建与储能电站智慧巡检3个方面出发,探讨了现有电池状态评估技术的最新研究热点,指出储能安全评估未来的发展方向和关键挑战;最后,总结储能电站的安全控制技术,针对计及电池参数变化的系统稳定性与储能系统多目标控制问题提出了相关见解。

基于移动储能和电动汽车V2G的弹性配电网经济性灾后恢复决策方法

近年来,为应对频发的极端事件,配电网弹性提升技术迅猛发展。在实际应用中,技术方案经济成本过高成为制约其应用落地的重要因素。针对上述问题,本文提出了一个融合移动储能与电动汽车并网(V2G)技术的配电网弹性提升方案,其具体目标为优化灾后供电恢复过程中的经济成本,同时确保恢复效能。在灾害初期,通过建立预先的电动汽车调度模型来获取电动汽车的分布状况以及各个V2G站点的最大供电能力。接着,基于实际的道路网络规划和电力负荷数据,决定临时的移动储能(MESS)仓库的安置地点。在灾害后期,将恢复过程中的综合经济成本作为优化目标,通过调整V2G站点的输出和MESS的调度策略来进行优化决策。对所提方法运用多组算例进行了验证,仿真结果表明,所提协同恢复方案在降低系统灾后失电量的同时能够有效改善弹性策略的经济性。

基于大数据分析的电网物资领用监测技术研究

鉴于配电网物资领用流程的复杂性、与其他专业领域的高交互性,基于某省样本物资领用关键环节大数据分析所呈现的普遍性规律,从物资领用关键环节的管控需求入手,制定相应的指标及预警规则,用于监控电网物资领用关键环节是否存在风险并及时进行预警。利用该方法可有效管控物资领用关键环节的合规性并实现预警闭环管控。

基于机器学习的电力工程三维数据处理技术研究

随着三维可视化技术广泛应用于电力工程建设领域,高效、准确地处理电力系统三维数据成为了研究的热点问题,针对智能电力系统中所产生的大量三维数据,研究了基于融合机器学习技术的数据处理方法。为了便于机器学习的特征提取与分类,文中使用ZigBee协议栈对电网的网络进行归一化建模。对于电力数据的分析场景,选取不同的机器算法与融合策略进行实验分析,最终采用性能优秀的融合机器学习算法。通过与人工数据分析的对比结果可以发现,该融合机器学习算法在准确率方面至少提高了16.3%、容错率提高了约39.4%,显著提升了数据分析效率。

湖南省中长期电力需求预测分析

合理预测湖南省中长期电力需求增长趋势,对于科学编制湖南电网中长期电力发展规划,促进电力工业与国民经济协调发展具有重要意义。文中构建多元回归计量模型,预测了湖南省中长期电力需求。基于上述研究,提出相关政策建议。

电力系统电磁暂态仿真中异步电动机的机-网解耦模型

电力系统电磁暂态仿真中,常用异步电动机模型来代表动态负荷模型。然而,由于异步电动机数量众多和电机-电网接口方法的局限性,传统异步电动机模型很难兼顾仿真效率和数值稳定性。针对这一问题,该文提出一种用于电力系统电磁暂态仿真的异步电动机负荷解耦(induction motor load decoupling,IMLD)模型。该模型结合异步电动机等效电路和LC传输线时延,构造出具有天然时延的电机-电网解耦接口,从而将异步电动机与外部电网解耦,异步电动机的迭代求解过程无需与外部电网同步求解。根据负荷节点给定的潮流有功和无功功率,通过求解等效电路方程并配置IMLD模型参数,使仿真功率结果与潮流计算给定负荷节点功率相匹配。测试算例结果表明,所提IMLD模型可有效减少网络方程迭代次数,同时具备较高准确性和仿真效率,且具备良好的数值稳定性。

基于多源卫星遥感的电网设施布局规划成果监测技术研究

布局规划在地质条件复杂区域上的输电杆塔和变电站等电网设施,经常受到滑坡、沉降、塌陷等地质隐患的威胁,如何有效监测这些电网设施布局规划成果是当前亟需解决的重要问题之一。合成孔径雷达干涉(InSAR)等卫星遥感技术在输电线路形变监测已有较好的应用,但是如何精准定位潜在风险区位,评估风险等级仍然存在较大的不确定性。本文提出利用高分辨率多光谱和InSAR等多源卫星遥感的电网设施布局规划变化监测及输电线路智能巡检方法,结合YOLO目标检测框架,实现了利用高分辨率多光谱遥感对输电设施的自动检测,分析其与布局规划的空间差异,并利用InSAR遥感对周边环境开展地质形变风险等级的综合量化评估。通过湖南某段输电线路的实验表明,该方法能够有效识别设施与规划的空间差异,并进一步定位潜在风险点,实地验证的电力杆塔风险等级评估准确率达到85.8%,相比InSAR单种数据源提升了约6%,对地质条件复杂区域的电网设施布局规划监测及安全保障具有较好效果,为行政处置提供明确的数据支撑。

基于时空图注意力的短期电力负荷预测方法

准确的电力负荷预测对现代电力系统的安全经济运行至关重要.电力负荷预测可以表述为一个具有一定潜在空间依赖性的多变量时序预测问题.然而,大多数现有的电力负荷预测工作未能探索这种空间依赖关系.基于此,本文提出了一种基于时空图注意网络的短期电力负荷预测方法.提出一种基于时空图注意网络模块,该模块使用图注意层实现自适应的捕捉各用户间的潜在空间依赖性,同时使用门控卷积注意力层对各用户用电量在时间维度上进行自适应拟合,以提高网络的预测精度.实际数据实验表明,本文提出的模型整体预测精度提高明显,特别是在一定程度上缓解了长程预测精度恶化的问题,验证了所提方法的有效性与可行性.

湖南省峰谷分时电价分析及优化策略研究

针对湖南省电网执行峰谷分时电价存在的问题,结合湖南省实际情况,提出完善峰谷分时电价的策略。以规划综合大数据平台为基础,基于负荷需求弹性分析,综合考虑供电成本、用户用电成本、负荷优化目标等条件,通过研究电价价差调整原则,制定出不同时段的电价,根据电价的经济信号,引导各类用户合理用电,优化负荷特性,提升湖南电力系统运行效率和全社会资源利用效率。

湖南省面向大工业负荷需求侧响应研究

对于近年湖南省内出现的电力需求时差性越发凸显的问题,结合国内外的最新研究成果需求响应理论,针对用电量巨大的大工业负荷进行调查与研究,以湖南省大工业主要不同行业划分为基准,分别就各个工业类别的工作情况进行探究,以满足社会需求响应的能力。然后从峰谷划分、实时电价等方面优化其理论和模型,最后通过Origin仿真分析软件对湖南省大工业的实时数据给出优化结果。

扩大头笼芯囊锚杆在输变电工程边坡支护中的研究及应用

扩大头锚杆以其锚固段和扩大头的端头效应提供足够的抗拔锚固力,具有抗拔承载力大、适应性强、工程经济性优等特点。近年来,该技术发展迅速,被广泛运用于建筑底板抗浮、深基坑支护、边坡治理等工程中。本文利用有限元软件MIDAS/GTS分析一种扩大头笼芯囊新型底锚结构与土体相互作用过程及其破坏形式,验证了规范极限抗拔承载力计算公式的合理性,并对影响极限抗拔承载力的因素进行了讨论。针对某220kV输变电工程土质边坡实例,采用扩大头笼芯囊新型底锚结构支护与普通锚杆支护的设计对比分析,验证了该技术在输变电工程中运用的可行性与良好的经济技术效果。

基于无线网桥技术的锚地岸电通信系统设计与优化

针对锚地岸电通信系统的设计与优化问题,本文提出了一种基于无线网桥技术的解决方案。通过对系统架构、通信协议、信号传输等关键技术进行深入分析,实现了在锚地环境中稳定、高效的岸电通信系统。通过对比实验和性能测试,验证了该方案在提高通信质量和可靠性方面的优越性,为锚地岸电通信系统的实际应用提供了有力的支持。

基于拓扑结构分析的网架开环方案优化算法研究

电力网架是电力系统中至关重要的基础设施,如何优化网架的开环方案是提高电网可靠性和经济性的关键。基于此,文章对电力网架的拓扑结构进行了分析,并提出了一种新的网架开环方案优化算法,通过模拟退火算法和遗传算法相结合,寻找最优的开环方案。算法考虑了各节点负荷、线路容量等因素,最终得到成本最低、可靠性最高的网架开环方案。仿真结果表明,该算法可以有效优化电力网架的开环方案,为电力系统规划提供重要参考。

基于VAE-Kmeans算法的台区聚类精准画像技术

构建起台区用电的精准画像,刻画台区负荷特性及用电模式,对精细化负荷预测、负荷波动分析溯源及台区业务场景能够起到精准指导作用。为此,提出一种基于VAE(变分自编码)-Kmeans算法的台区聚类精准画像技术。采用变分自编码、Kmeans聚类和时间序列相似度算法,从多种维度提取台区和行业负荷的典型曲线,通过综合评估确定最相似的行业负荷,为台区分配相应的画像标签。以占比较大的居民台区为例,构建基于聚类分析和决策树算法的深度挖掘和精准描绘策略,形成了14种城乡居民用电台区精准画像类别,为精细化负荷预测、差异化台区运维管理策略提供了坚实基础。

低压配电网线损异常分析研究

本文从低压配电网线损计算、低压配电网数据采集、线损异常智能识别等多个方面,对低压配电网线损异常识别方法展开深入研究,旨在构建一套科学、有效的线损异常诊断与解决方案。经仿真实验证实,本文所提出的低压配电网线损异常识别方法能够更精准、高效地识别出低压配电网线损异常情况。