基于美国ABB公司DCS的火电机组在线性能计算研究与实现

提出了一种基于美国ABB公司的symplnony DCS单元火电机组能耗特性的在线计算方法.以BRC300作为运算控制器,从DCS中在线获取机组运行状态参数,编写C语言程序嵌入Symphony DCS中;运用等效焓降法、反平衡法对机组状态进行分析,计算得到单元机组能耗特性.将计算结果与电厂实际热力试验结果进行对比,热耗率的相对误差为0.5%,锅炉效率的相对误差为0.42%,表明该在线计算方法可行.     

基于趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价

大型风力发电机组的设备维修与更换的费用昂贵,因此及时准确地对风电机组运行状态进行评估,可有效节约检修维护成本。为此,提出一种基于状态参数趋势预测的大型风电机组运行状态模糊综合评价策略。首先分析并归纳大型风电机组的重要运行状态参数,采用层次分析法构建出评价模型,在状态参数的劣化度计算中结合模糊趋势预测策略,然后应用模糊隶属度加权进行逐层评价结论的综合,在总体评价结论的综合策略上对传统方法进行有益的改进。算例表明,与常规模糊评价策略相比,提出策略更具合理性,有助于及时发现早期故障隐患,可为风电场合理安排机组的调度运行与检修维护计划提供参考。     

基于Vine-Copula贝叶斯网络模型的风机高温降容状态评估方法

风电机组在齿轮箱油温过高时会导致机组限功率运行,影响机组发电效率。传统应对风机高温降容状态多采用阈值判断,反应迟缓,加剧风机齿轮箱劣化趋势。利用贝叶斯网络对风机高温降容状态进行评估,为提取并准确合理地利用机组数据采集与监视控制系统(supervisorycontroland dataacquisitionsystem,SCADA)各个相关状态参数之间的耦合特性,通过vine-Copula模型对机组各个状态参数进行相关性分析,建立更符合机组实际运行状态的贝叶斯概率图形网络,实现对机组高温降容状态的评估。通过交叉熵算法对模型输出结果进行评价,发现与朴素贝叶斯模型相比,vine-Copula贝叶斯网络评估结果更为精确可靠,所建模型更符合机组实际运行工况,能够为现场的运维人员制定准确合理的运行和维护方案提供参考。     

水电机组在线振摆监测系统分析与应用

结合电厂的实际情况,对提供的可靠数据进行多方面的分析、归纳和提炼,从而为电厂运行维护人员了解在线监测系统提供了技术支持,同时也提高了对机组的自诊断能力,及时识别设备的异常状态,保证了机组及电网安全可靠运行。     

基于加权灰关联度的机组状态评估方法研究

水电机组健康状态评估、全生命周期监测及设备故障预警是建设“智慧电厂”,实现“无人值班,少人值守”运行模式的重要途径。本文采用了一种基于灰关联度多指标评价原理和模糊层次分析法权重分配相结合的加权灰关联度机组状态评估方法,来判断机组健康状态,指导状态检修,弥补计划检修及紧急抢修中的不足。该方法通过提取机组运行过程中的重要状态参数,运用模型进行分析计算,根据状态参数的重要性进行权重分配,最后得出机组的综合量化值,判定机组日常运行及检修前后状态,为水电机组的月度分析及状态检修带来一定的指导。     

运用GPS测量技术的临界机组判别

提出了一种在电力系统暂态稳定分析中判别临界机组的方法。它运用基于GPS的相量测量技术 ,利用故障期间发电机转子角速度的增量和预测功角曲线来在线识别临界机组 ,为单机能量函数法提供分析的参考依据 ,对促进这种方法的在线应用进行了尝试。经仿真计算 ,可得到较满意的结果。     

运用GPS测量技术的临界机组判别

提出了一种在电力系统暂态稳定分析中判别临界机组的方法.它运用基于GPS的相量测量技术,利用故障期间发电机转子角速度的增量和预测功角曲线来在线识别临界机组,为单机能量函数法提供分析的参考依据,对促进这种方法的在线应用进行了尝试.经仿真计算,可得到较满意的结果.     

采用信息熵和组合模型的风电机组异常检测方法

充分利用现有数据采集与监控系统的数据是当前提高风电机组运行可靠性最迅速、有效的方式。首先根据风电场数据采集与监控数据,确定了风电机组状态参数和监测数据的风速范围;其次,建立了分别基于反向传播神经网络和最小二乘支持向量机的单项模型,分析了各单项模型的权重分布,并建立了较优的组合预测模型;最后,引入信息熵的概念对残差数据进行了处理,提出了风电机组状态参数的异常检测方法。验证结果表明,所提方法能准确检测出不同风电机组的发电机轴承温度异常,同时为风电机组的异常识别、故障预警奠定了基础,可为风电场工作人员制定维修策略提供参考信息,具有重要的工程价值。     

采用GA-BPNN与TLS模型的风电机组异常辨识方法

基于反向传播神经网络(BPNN)建立了风电机组状态参数预测模型,并采用遗传算法(GA)对BPNN模型的初始权重与阈值进行优化,有效消除环境因素对风电机组状态参数的影响;采用TLS(t-location scale)分布模型刻画不同风速区间下预测残差的分布特性,基于矩估计方法实现TLS分布参数估计,并在此基础上提出了计及风速影响的状态残差异常程度量化指标。以某风电场的1.5 MW双馈风电机组为例进行了异常分析,结果验证了模型的有效性和准确性。     

风力发电机组运行状态的混沌特性识别及其趋势预测

通过对风力发电机组运行状态参数时间序列进行非线性动力学建模,解析了机组运行状态的动力特征,验证了风力发电机组运行状态的混沌特性。在此基础上,根据混沌时间序列的相空间重构理论,应用加权一阶局域预测方法对风电机组运行状态进行混沌预测研究,采用某风场风电机组实际运行数据对预测方法进行检验。计算结果表明,应用混沌预测方法对风力发电机组运行状态进行预测是可行的,具有较高的精度,为风电机组状态预测提供了新的思路。     

基于阻抗动态步进的PVZ曲线快速求解

提出了一种基于阻抗动态步进的PVZ曲线快速求解方法。该方法以负荷节点的阻抗为步进变量，利用改进的节点附加注入法并通过对负荷阻抗摄动的方式快速求取某一状态点下的戴维南等值参数，进而由此获得下一曲线点的负荷阻抗。该方法提供的算法全过程只需要在主循环之前进行一次性的矩阵消去运算，其计算量较小，速度较快；同时，该方法求得的负荷阻抗步进量具有动态变化特性，并且求得的曲线点还可能具有分布于曲线临界点两侧的特性。这些特性允许算法可以根据需要求得尽可能多的曲线点，从而有助于提高曲线及其临界点的逼近精度。最后，通过算例验证了所提方法在计算效率和逼近精度方面的良好品性，它为在线实时评估电力系统的静态电压稳定性提供了有效的分析工具。     

Analysis of confidence bounds in power system state estimation with uncertainty in both measurements and parameters

A method for uncertainty analysis in power system state estimation is proposed. The uncertainty is expressed in both measurements and network parameters. Uncertainties in both measurements and parameters are known and bounded. The problem is formulated as a constrained non-linear optimization problem. To find the tightest possible upper and lower bounds of any state variable, the problem is solved by sequential quadratic programming (SQP) techniques. When applied to the 6-bus, IEEE 14-bus and IEEE 30-bus networks, the proposed method shows reliability and accuracy in estimating the uncertainty bounds in power system state estimation. In addition, assessment of time performance is carried out to demonstrate that the proposed method is suitable for either an on-line or an off-line application.     

节点戴维南等值参数在线跟踪简捷算法

提出一种戴维南等值参数在线跟踪简捷算法,借助导出的解析表达式,运用运行点及其邻域点来自不同数据源 (状态估计或本地测量)的数据,可以直接快速算出戴维南等值参数,不需要迭代,也不存在初值选择问题,过程简捷、计算快速。适合于在线跟踪戴维南等值参数,以帮助运行调度人员掌握电网事故扩展过程中紧急态势的动向。     

动力电池动态模型参数辨识的研究

为实现动力电池状态的精确估计,需要提高电池模型的精确性.对选定的电池模型进行在线参数辨识能够实时反映电池真实的工作状态.采用含遗传因子的递推最小二乘算法（FFRLS）对二阶RC模型进行参数辨识,并在Matlab/Simulink环境下搭建仿真模型用于验证辨识结果.仿真验证结果表明：由FFRLS算法得到的模型参数较为精确,可以作为模型参数在线辨识的一种有效手段.另外,FFRLS算法还能完成电池开路电压的估计,可作为估计电池SOC的参考,有利于了解电池性能状态.     

柔性直流输电系统显式模型预测低复杂度控制技术

建立电压源型换流器的高压直流输电系统三阶分段仿射系统模型。针对传统的模型预测控制需要滚动优化的缺点,应用显式模型预测控制的方法,通过多参数二次规划来对状态空间进行凸划分,将原本大量的在线控制计算过程转移到离线阶段进行预计算。为降低其离线计算的复杂度,引入分离函数和误判点的概念,通过严格分离饱和分区的方法,减少需要预计算和划分的分区数量,也间接加快了在线计算时状态量搜索对应分区的速度。通过仿真分析验证了嵌入分离函数后,在负载突增和系统参数变化等环境下显式模型预测控制的控制性能。     

基于知识发现技术的电网安全分析新思路

提出了一种层次型结构的知识发现技术并应用于电网在线安全分析,此模型采用稳态潮流信息作为输入。离线训练环节中,首先应用特征裁减技术以保留尽可能多的与电网安全强关联的信息为前提,实现了原始高维输入空间的有效降维。随后,运用知识发现技术在降维后的特征空间中提取了规则形式的电网安全评估知识。在线引用知识推理即可根据事实运行潮流信息快速判断电网的安全状态和薄弱环节。     

基于CMAC的双馈水轮发电机系统控制策略研究

针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点，提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略。该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号，并与自适应神经网络控制器相结合构成系统的复合控制。该文对双馈水轮发电机系统的稳态调节和暂态特性进行了数字仿真研究，并与常规的PID控制进行比较。结果表明，基于CMAC的自适应控制策略对系统模型结构和参数变化、负荷扰动都具有很好的适应性和鲁棒性，控制品质优良，是一种适于在线学习控制的双馈水轮发电机系统控制方法。     

主变压器绝缘油在线监测系统的应用

变压器绝缘状况的优劣是电力系统安全运行的关键因素之一。常规的实验室油色谱分析法存在一些不足之处,提出了变压器油中溶解气体色谱分析的在线监测方法,该方法具有很强的时效性。阐述了色谱分析在线监测装置的必要性和该装置的作用,以及基本技术要求和评价方法,指出具有多功能的油中溶解气体在线监测及智能诊断装置最终将取代常规的离线油中气体色谱分析。     

主变压器绝缘油在线监测系统的应用

变压器绝缘状况的优劣是电力系统安全运行的关键因素之一。常规的实验室油色谱分析法存在一些不足之处,提出了变压器油中溶解气体色谱分析的在线监测方法,该方法具有很强的时效性。阐述了色谱分析在线监测装置的必要性和该装置的作用,以及基本技术要求和评价方法,指出具有多功能的油中溶解气体在线监测及智能诊断装置最终将取代常规的离线油中气体色谱分析。     

福建电网在线稳定控制系统中对华东电网实时动态等值的研究

福建电网的在线稳定控制系统进行稳定计算时需要华东电网的实时动态等值模型.文章首先确定了华东电网等值系统的网络结构,保留了关键的线路和节点,将同调机群等值为相应机组.通过研究等值系统参数和实际系统变量之间的变化规律,提出了在实际运行中根据采集到的信息对等值系统参数进行实时修正的方法.计算结果表明,采用文中方法得到的等值系统能比较准确地模拟实际系统并反映电网运行方式的变化,从而更有效地利用联络线的输电能力.