智能配电变电站集成保护控制信息共享分析

分布式新能源的大量馈入及用户供电质量的提高要求智能配电变电站提供更加灵活、快速、可靠的保护与控制功能。跨间隔信息的实时共享融合能有效提高变电站的保护测控性能,但需要解决过程总线站域保护控制信息交换的高度实时性和稳定可靠性。针对智能配电变电站站域保护控制通信的需求,基于OPNET软件仿真建模,并基于实际开发的集成保护试验平台测试了过程总线多间隔信息共享的通信特性,分析了延时原因,给出了满足实时性和可靠性要求的最大跨间隔信息共享数量,提出了跨间隔信息共享通信的改进措施。该研究结果对智能变电站站域保护控制系统的实现奠定了通信基础。

智能配电变电站过程总线信息共享通信特性分析

数字化配电变电站中利用多间隔数据的实时共享融合能有效提高变电站的保护测控性能,但需要解决变电站过程总线中跨间隔数据交换的高度实时性和稳定可靠性问题。文中从配电变电站继电保护对数据共享需求的角度出发,评估"面向间隔"、"面向位置"设置过程总线传输采样值(SAV)和通用面向对象变电站事件(GOOSE)报文时的通信特性,并分析讨论了"面向功能"设置过程总线通信时存在的问题和解决方案。研究表明:在网络流量位于运行范围内,各间隔报文长度相同时,所能实现数据共享的最大间隔数与单间隔信号采样率近似成反比;100Mbit/s网络下,面向间隔和面向位置的过程层组网方式基本能够满足每周期400点以下采样率的数据共享,主要时延及数据共享限制取决于交换机的性能。

基于态势感知技术的电力系统运行驾驶舱设计

随着电网规模的日益扩大以及智能电网建设的逐步深入,大量数据涌入调度控制中心。如何使电网运行管理人员从繁杂和海量的数据中提取有效信息、把握电网的运行态势,进而有效掌控电网的运行,已成为智能电网调度控制系统建设的挑战之一。按照电网运行智能化和一体化的要求,基于态势感知技术设计了电力系统运行驾驶舱(POC)的总体结构及功能模块,阐述了对智能信息引擎、智能任务引擎、人机界面、用户环境定制、预驾驶与驾驶回放服务、终端服务、移动终端服务等功能模块的要求。所提出的驾驶舱设计在南方电网得到了概念验证。

基于Spiking神经网络的光伏系统发电功率预测

为了提高光伏系统发电功率预测的精度,本文提出一种基于Spiking神经网络(SNN)的预测模型。该神经网络采用精确脉冲时间的编码方式,更接近真实的生物神经系统,具有强大的计算能力。考虑季节类型、天气类型和大气温度等主要影响因素,该模型采用灰色关联分析法选取相似日。本文应用实际光伏发电系统的数据分别对基于SNN、BP人工神经网络(BP-ANN)和支持向量机(SVM)的预测模型进行测试和评估。预测结果表明:SNN预测模型相比于BP-ANN和SVM模型有较高的预测精度和较强的适用性,可以为光伏系统发电功率预测提供一种可行方法。

现代电力系统集成后备保护方案

后备保护不可或缺,特别作为相邻设备的远后备保护功能尤为重要。由于距离保护仅仅依赖本地信息构成,容易实现且性能稳定,因此,所有高压输电线路都把距离保护作为后备保护。遗憾的是,后备保护在大停电过程中所起的作用是消极的,可以说它导致了电网连锁跳闸。因此,有必要重新认识后备保护的作用及其构成方式。提出了一种集成后备保护方案,它把同一个变电站所有被保护设备的后备保护集成在一个装置或者系统中,而所有设备的保护只包含主保护功能。这样的方案有利于构成性能完善的后备保护方案,也可以有效减小大停电的范围。