梯级水电站水库蓄能利用最大化的长期优化调度

以强迫弃水和有益弃水的混合弃水策略为基础,将梯级水电站看作一个整体,建立蕴涵末级水电站弃水电量最小、水力资源电站间分配时的发电量增益最大和水电站总发电量最大的梯级水电站水库蓄能利用最大化长期优化调度数学模型。构建了描述蓄水量、发电引用流量、弃水流量、水库前池水位和放水路水位之间关系的水电站水头特性详细数学模型。基于递归思想,建立以弃水流量和发电引用流量表示的水库蓄水量表达式。针对日调节水电站在长期优化调度中的特殊性,采用比例放大策略,建立了水库的等效库容约束条件。以一个三级水电站为例进行仿真分析,以混合弃水策略为基础的水库蓄能利用最大化优化调度数学模型可以提高约4%的综合发电量,表明了有益弃水策略在合理分配水力资源和提高电站综合发电效益方面的有效性。     

基于F28M35X的数字化电能表的设计

根据IEC61850标准,设计了一款基于F28M35X双核CPU为核心,结合光纤采样模块接口、PHY芯片等硬件组成的数字化电能表。并阐述了主要功能模块的硬件设计以及原理,给出了双核芯片两个软件设计以及计量算法的主要流程,并对电能表进行基本误差测试,结果表明本设计正确可靠,具有一定实用价值。     

基于加速退化试验数据的智能电能表早期失效分析

基于加速退化试验进行智能电能表的寿命预测,是当前解决智能电能表的可靠性评估的一种有效手段。智能电能表在设计、制造过程中不可避免的引入早期失效的问题,若在开展加速退化试验工作时,不对检测得到的智能电能表性能数据进行早期失效分析,将存在早期失效的智能电能表的伪寿命数据引入寿命评估,会导致错误的寿命评估结果及不必要的后期维修更换成本、风险。针对智能电能表的加速退化试验数据处理问题,提出了一种基于加速退化试验数据的早期失效分析方法,并以某单相智能电能表为例,进行了分析验证,本文的研究进一步提升了智能电能表寿命评估的准确性。     

谐波工况下相位补偿对全波计量影响

目前全波计量模式下的智能电能表由于前端电压和电流采样电路为两个独立的采样通道,两个通道对电压和电流相位的偏移非一致性会产生电压和电流信号间的附加相位差。这种附加相位差在基波工况下可以通过相位补偿技术在校表环节得到大大减小。但在谐波工况下这种基于基波的相位补偿会对高次谐波会产生过相位补偿,从而对电能表全波有功计量产生影响。通过对现有智能电能表全波有功计算算法、相位补偿技术进行分析,建立谐波工况下相位补偿对全波计量误差分析模型,最后通过仿真算例,量化分析相位补偿技术对全波计量的影响。     

一种三相三线与三相四线自适应电能表的设计

针对传统三相电能表因应用现场接线方式不同,衍生出来多种电压规格的表型,造成电能表厂商的生产和维护成本高、用户使用和管理难度大的问题;该文介绍了一种三相三线与三相四线自适应电能表;该自适应电能表以测量到的三相电压幅值和三相电压间的相角为基础数据,结合电能表的行业标准、技术规范和实际运行环境,形成了一整套的电压规格识别和管理、计量参数调整和显示报警机制,并通过软件程序实现了电能表对三相三线与三相四线两种接线方式下不同电压规格的自适应功能;测试结果表明,所设计的自适应电能表在57.7 V、100 V和220 V三种电压规格下都能准确地测量和计量,完全能满足国家电网公司在《Q/GDW1827—2013三相智能电能表技术规范》中对0.2 S级三相智能电能表的技术规范要求,且性价比高,具有广阔的市场前景。     

数据挖掘在智能电能表故障分析中的应用

自2009年推广以来,全国范围内已安装运行数亿只智能电能表,国家电网公司采取集中检定模式对其进行装出前的管理,并配套了用电信息采集系统监控其现场运行状态,管理部门可在相应平台上获得智能电能表海量的质量数据。文中尝试在矩阵实验室(MATLAB)环境下,通过训练神经网络,建立现场智能电能表故障数据与检定数据之间联系,讨论采用数据挖掘技术分析检定数据以提前获得智能电能表故障信息的可能性及有效性,为电能表的质量管控提供另一种工具。     

采用改进隶属度函数的梯级水电站多目标优化调度模型

梯级水电站的多目标优化调度要求在保证发电量最大同时减少用水量和弃水量,提高水能利用率,为此提出了采用改进隶属度函数的梯级水电站模糊多目标优化调度模型,以梯级水电站总发电量最大、总弃水量最小及调度期末蓄水量最大为目标建立了多目标优化调度模型。传统求解多目标问题的模糊算法普遍采用半升或半降直线型隶属度函数,文中以定义域上连续可微的Sigmoid函数及反Sigmoid函数作为新的隶属度函数,确定了Sigmoid隶属度函数各参数的计算方法。改进隶属度函数的应用要求目标函数可导的非线性规划法更加适于求解该多目标模型。算例结果验证了该模型的可行性。     

三相感应调压器的数学模型与仿真

提出了三相感应调压器的电路模型和数学模型,建立了仿真模型,验证了所提出数学模型的正确性。     

基于水库能的水电站发电模型

首次对水电站大型水库水体进行分级处理,采用数学微元分析思想,揭示压力引水管入水口处水体微元的能量形成机理,建立水库水体的水能综合利用模型.在此基础上,利用能量转换守恒定律,建立水电站系统的详细水机电耦合模型.探索电能形成与水体微元动能、势能、压能和水库能之间的关系;研究压力引水管倾斜角度、发电机组分布位置、水库调节能力和水库水体的最大利用小时数等因素对瞬时发电量的影响规律.通过仿真分析与比较,验证了所建详细水机电耦合模型的正确性和实用化水机电耦合模型在确定水电站装机容量及其发电规划时的相对保守性,为水电站建设和经济运行提供理论依据,对实现水能到电能的高效转换具有重要意义.     

一种基于差分隐私的电力客户数据隐私保护聚类方法

聚类在电网客户大数据分析中发挥着重要作用,随着我国《数据安全法》的颁布,如何在电力客户数据聚类中兼顾数据隐私和聚类质量,成为亟待解决的难点。针对已有的基于差分隐私的k-means聚类方法难以兼顾数据隐私与聚类质量问题,提出距离加噪扰动方法,通过提取数据距离并向距离数值添加满足差分约束的噪声,构建加噪矩阵,实现数据距离隐私保护;设计基于加噪矩阵的kq-means聚类方法,引入k最近邻概念,设计聚簇划分策略,将数据记录分配到距其最近的若干个中心点的期望区间,减小多轮迭代过程中差分噪声累积产生的聚类误差,从而支撑保护客户数据隐私的电网客户数据聚类。