基于调度数据网的变电站智能设备远程维护系统

随着变电站综合自动化技术的应用与发展,大量无人值守的变电站陆续投入运行。对变电站内智能型装置(如RTU、测控单元)的有效维护是确保调度自动化系统正常发挥作用的基础。文章介绍了一种基于数据通信网的灵活实用的远程维护方案,利用调度自动化通信技术及SCADA技术,综合多种智能算法,实现设备故障的及时发现和诊断处理,为电网调度自动化系统的可靠运行提供技术保障。     

基于IEC 61850标准的新型集中式IED

基于IEC 61850标准的变电站自动化是一种必然趋势。站级总线、过程总线的应用对间隔层智能电子设备(IED)网络接口的实时性、可靠性有很高要求,且数量众多的间隔层IED使变电站网络接线复杂。计算机技术的快速发展使硬件的集成度越来越高,可靠性大幅度提升,间隔层设备将会向集成一体化方向发展,使设计理念为面向变电站整体功能,有利于控制、保护功能的协调并大幅度减少IED数量。提出了一种遵循IEC 61850标准的间隔层新型集中式IED方案,在1台新型集中式IED上实现多台IED所完成的功能,分析研究了其硬件方案、软件结构及内部信息交换方式等关键技术,为实施基于IEC 61850标准的变电站自动化系统提供了一种新的解决方案。     

基于ADSP2181的红外导引头实时通用信号处理系统

提出一种应用于红外导引头的DSP+FPGA结构的高速、实时通用信号处理系统,论述系统的硬件结构和软件设计方法。它具有保证系统实时性、便于调试和维护、设计灵活及易于扩展等优点。     

“僧多粥少”西班牙建房热难解住房难

西班牙首都马德里最近举行政府资助建设的青年住房抽签活动，房源927套，申请者近9万人。而据当地的媒体报道，在整个马德里大区，青年住房申请者达21．7万，房源仅1300多套，真可谓“僧多粥少”。     

计及线路随机故障的机会约束最优风电消纳模型

在大规模风电并网的背景下,为提升电网运行的经济性与安全性,基于最优风电消纳比的概念提出一种计及输电线路随机故障的两阶段机会约束机组组合模型。一方面,采用机会约束量化风电出力的不确定性,确定最优的机组组合方式与风电消纳比;另一方面,综合考虑电网基态与故障态的运行方式,在故障发生后引入弃风、切负荷等控制措施,保证电网的稳定运行。为应对机会约束模型带来的求解难题,采用采样平均近似算法处理机会约束,并通过双线性Benders分解法将原问题分解为预测风电出力下的预测主问题和风电出力波动条件下的场景子问题,主子问题迭代求解,得到系统优化运行策略。6节点系统与IEEE RTS-79测试系统算例验证了所提模型与算法的有效性。     

基于SOAP/REST混合式SOA的输变电设备信息集成平台

针对电力系统中存在的多源、异构信息汇聚、融合及全景应用困难的问题,提出了一种基于混合式SOA的解决方案。设计了混合使用SOAP/WSDL和REST两种不同实现技术、综合SOAP/WSDL机制完善和REST简洁高效两种优势的面向服务构架,并分析阐述了电力系统中的多种源数据的提取方法、CIM等关键数据格式的解析方法、SOAP/WSDL服务和REST服务的实现与封装方法等。搭建了一个输变电设备全景信息集成平台,对需要使用的一些关键技术进行了技术研究与验证。该平台中,将数据集成业务封装为REST服务,再与其他上层SOAP/WSDL服务相配合,共同发布到企业服务总线上完成了流程编排,从而完成了相应功能。研究结果表明,由于混合使用了两种不同的SOA实现技术并能按需对服务进行替换或编排,业务功能实现上具有高效、灵活的优势。     

面向高级量测体系的分布式对等互联OSGi 平台

智能电网与用户的双向信息互动需要面向服务高级量测体系(AMI)的支持,为此迫切需要"即插即用"的动态可扩展软件平台.在对AMI信息交互需求进行分析后,以IEC 61970标准和IEC 61968标准为基础,建立了AMI的统一数据模型和语义模型,提出基于分布式对等互联的开放服务网关规范(OSGi)平台的AMI总体方案.该...     

面向调度运行的电网安全风险管理控制系统:（一）概念及架构与功能设计

针对当前电力调度中心难以对影响电网安全的各类风险因素进行全面掌控的现状,基于风险管理方法,提出一种面向调度运行的电网安全风险管理控制系统(SRMS)的实现方案。对电网安全风险管理控制体系的流程、多时间尺度形态机制进行了阐述,并设计了其软件架构和系统关键功能。最后介绍了湖南省电力公司调度通信局SRMS的初步实践。     

外部条件相关的无功设备时变停运模型

无功水平直接影响电力系统可靠性分析,确定无功水平的首要任务是建立无功相关设备的停运模型。以电容器设备为研究对象,针对温度和电压两个重要影响因素,建立了受运行条件影响的设备绝缘寿命模型。利用绝缘寿命模型修正Weibull老化模型,得到随运行条件改变而时变的设备停运模型。通过仿真计算对比所建模型与传统模型在不同温度和电压水平下得到的设备失效水平,验证了模型的合理性和有效性。该模型可以用于电力系统运行的风险评估,帮助决策者在运行规划中作出合理决策。     

一种自主核优化的二值粒子群优化–多核学习支持向量机变压器故障诊断方法

支持向量机(support vector machine,SVM)对于核函数及模型参数十分敏感,多核学习可降低模型的参数敏感性.提出了基于二值粒子群优化(binary particle swarm optimization , BPSO)的多核学习 SVM 分类方法(BPSO-MKSVC)进行变压器故障诊断.多核学习支持向量机(multi-kernel support vector classifier,MKSVC)采用由多个基核线性组合的多核进行学习,其中每一个基核完成从特定样本空间提取故障特征,通过多面故障特征的线性组合,将学习分类问题转化为相应的凸规划问题进行迭代求解.采用BPSO 优化算法对 MKSVC 中的基核数及模型参数进行优化,实现了参数的自主选择.与常用诊断算法相比, BPSO-MKSVC 具有更高的诊断精度;与 PSO 优化的 SVM方法相比,其具有更低的参数敏感性和更好的鲁棒性