基于红外热像技术的变电站瓷质劣化绝缘子识别

瓷质绝缘子串长时间运行后会出现绝缘劣化、绝缘击穿和闪络放电等缺陷,为电网带来重大的安全隐患,检测瓷质绝缘子运行状态至关重要,为此提出基于红外热像技术对变电站瓷质劣化绝缘子识别方法。首先建立瓷质绝缘子串等效电路模型和电网络方程,通过仿真计算得出绝缘子串电压分布;建立电热转换模型,并在某220 kV变电站开展绝缘子串红外测温,通过高压试验验证红外热像准确表征绝缘子串的运行情况。理论与实际应用结果验证了该方法的有效性与实用性。     

超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法

随着物联网终端爆炸式的增加,物联网致密化成为发展的必然。在海量终端数量和资源严重受限的情况下,如何确定物联网终端设备的接入基站以及如何有效地为接入的用户进行资源分配,成为超密集物联网系统所需解决的重要问题。文章在吞吐量和系统能耗之间进行折中,以系统能效为优化目标,设计了一种超密集物联网中的多蜂窝网络选择算法。该算法为用户和基站设置效用函数,基于匹配理论完成用户的选择过程。最后对该算法和对比算法进行仿真,结果表明,多蜂窝网络选择算法在能耗和能效性能上均优于对比算法。     

基于深度信念网络的低风速风电参与微电网频率优化控制

低风速分散式风电接入微电网使得微电网能够利用低风速风资源为负荷供电,但其低惯量的特点也对微电网的频率稳定性提出了挑战。为了探究微电网中低风速风电机组(LWTG)如何有效参与抑制微电网频率波动,在LWTG中引入虚拟惯量控制、超速控制和下垂控制。针对风电机组最小转子转速限制,通过理论分析确定了合适的LWTG的参数;针对超速控制存在的盲区问题,利用深度信念网络来优化不同风速下的减载率以及虚拟惯量控制、下垂控制的控制参数;在低风速风况下验证了优化后的参数能够有效减少负荷波动引起的微电网动态频率跌落幅度,并获得较好的调频效果。     

基于分时长短期记忆神经网络的光伏发电超短期功率预测

准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。     

基于灰色关联分析的短期风速预测方法

针对建立短期风速预测统计模型时输入变量的类型难以确定的问题,提出了一种基于灰色关联分析的短期风速预测方法。该方法以风速为基准序列,对温度、压强、相对湿度、露点等气象因素进行灰色关联分析,按照关联系数大小对气象因素进行排序,并根据排序结果选择风速和关联系数较大的气象因素作为输入变量构建LSTM模型,最后通过模型计算出预测结果。基于实测数据对该方法的有效性进行验证,结果表明,所提出的方法具有较高的预测精度。     

泛在电力物联网背景下变电站整体架构设计

提出了具备感知终端海量接入、网络计算集成协作和业务应用按需定制等特点的泛在电力物联网概念,设计了泛在电力物联网背景下包含感知设备层、网络传输层和平台应用层的变电站基本架构,并结合变电站常规业务与发电企业、电网等新业态的实际发展需求,从感知设备层、网络传输层、平台应用层提出了泛在电力物联网涉及的关键技术。     

PSD-SCCP多端网络等值计算分析

利用仿真方法分析了PSD-SCCP软件的多端网络等值功能,对不基于潮流结果和基于潮流结果2种计算条件下等值参数的差异进行了对比,认为不基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型不能复现原系统潮流,适用于不关心系统潮流的仿真工作;基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型可以复现原系统潮流,适用范围还可扩展到以系统潮流为基础的仿真领域。     

基于重要节点识别的泛在电力物联网鲁棒性评估策略

从感知层、网络层、平台层和应用层4个层面分析泛在电力物联网的结构和特点,从系统结构的角度定义泛在电力物联网的鲁棒性,分析鲁棒性的内外部扰动因素,依据复杂网络的无标度特性,提出基于重要节点识别的泛在电力物联网鲁棒性评估策略,建立一组鲁棒性评估指标,包括节点的度中心性、中介中心性、接近中心性、最大连通度和连通因子,量化了节点的重要程度。应用本文模型对16个节点的泛在电力物联网网络模型进行分析,验证了评估策略的可行性。     

基于深度信念网络的计量装置故障溯源研究

针对电网海量大数据中存在异常的电表数据,提出了一种基于深度信念网络的计量装置故障溯源模型。首先,分析了深度信念网络（DBN）模型基本原理,提出了一种智能电表故障分类DBN结构模型,并给出了计量装置故障溯源建模流程;然后,通过建立离线台账样本库、实时用电曲线故障特征样本库,实现了计量装置故障样本库构建;最后,基于实际电表测试和数据异常识别,完成了计量装置的台账样本库溯源测试,并与已有的贝叶斯、决策树、随机森林、决策树提升等分类算法进行比较,测试结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。     

基于OPNET的智能变电站网络性能优化建模与仿真分析

智能变电站网络性能对变电站继电保护的实时性、信息传输的完整性和应用的有效性有直接影响。从仿真建模角度探究智能变电站网络实时性,为变电站通信网络系统运行提供分析手段和优化方法。首先剖析智能变电站通信网络系统结构,利用OPNET模拟智能变电站通信网络运行场景。接着在深入分析智能变电站通信网络实时性情况的基础上,提出基于DiffServ机制的交换式局域网网络性能优化方案。最后通过OPNET仿真平台模拟和分析该方案的运行场景。结果表明所提方案能够有效提高智能变电站的网络性能。