链条锅炉供热系统的智能控制

本文以华北油田某供热站为倒,介绍了基于DCS链条锅妒供热系统的智能控制方法,并分别从安全、节能、自动化角度阳述该智能控制方法的可行性和必要性     

模糊子集理论在电力系统实时暂态稳定预测中的应用

提出一种电力系统实时暂态稳定预测新方法，它以模糊理论为基础，分析扰动 后系统的角加速度和转子功能，不仅能判别电力系统扰动后是否稳定，还能说 明系统的稳定程度。仿真表明，该方法对暂态稳定的预测快速、准确，与其它 基于大量计算的方法相比，更易于实现。     

变压器感应高压试验的计算机监控和录波

介绍了一套用计算机系统监控变压器感应高压试验的硬件和软件，该系统可以实时记录样品放电前后的电坟和电流波形。     

基于组件式GIS配电网技术

根据电力配网和地理信息系统(GIS)的特征,本文采用组件式GIS和配电管理系统(DMS)技术相结合探讨了配电网技术,着重讨论了配网分析系统(DNAS),具体阐述了DNAS系统中各个组件的功能,指出了该系统对实现电力资源的优化配置和配电网发展的重要意义.     

8.8m超大采高工作面矿压显现规律实测及机理分析

针对浅埋深超大采高工作面矿压显现强烈的问题,基于支架压力现场监测,对上湾煤矿8.8 m超大采高工作面矿压显现规律进行了研究。结果表明:8.8 m超大采高工作面基本顶初次来压步距为45 m左右,周期来压步距平均为13.5 m,动载系数平均为1.6;超大采高工作面周期来压具有来压步距短、来压持续时间长、来压区域性明显、动载矿压强烈等特点。根据工作面上覆顶板结构分析认为,工作面开采强度大、顶板活动剧烈,关键层结构单一、赋存层位低、易滑落失稳、上覆顶板整体性破断,是造成浅埋深超大采高工作面矿压显现强烈的主要原因。     

基于Multi-Agent的电网协同保护

为了满足我国电力系统全国大联网发展的需要,增强整个电网的保护性能,基于已有的Multi-Agent系统和Agent特性,分析了MAS成员及其协同关系,设计了一个电网协同保护控制方案。方案中,MAS体系结构分为信息、协同和交互3层。信息层利用SCADA采集信息并传给协同层。在协同层中,各种分析检测Agents对信息进行处理并汇报给决策Agents,再考虑各种因素快速作出正确决策。协同层中采用了过电流保护(OCR)软件及PEDA等。在Agents诊断故障中采用了PEDA技术准确快速切除故障,缩小停电范围。交互层的Agents将处理后的信息传给用户。MAS体系中各层间Agents相对独立又相互协同共同完成电网协同保护。与传统的继电保护配合相比,基于MAS的电网协同保护在整体上更具有可靠性和灵活性,为电网智能化保护提供了有效途径。     

数学形态学在电力系统中的应用综述

数学形态学是一种非线性信号处理和分析工具,对电力系统信号的特征提取完全在时域中进行,且幅值不偏移和相位不衰减,很多性质优于小波分析理论,其发展正在受到越来越多关注,但是系统的总结该技术的应用及研究并不多见.文中阐述了数学形态学的基本理论,并介绍了电力系统常用的一些形态学方法,在将形态学与小波分析进行比较后,综述了数学形态学在电力系统中的应用,如暂态信号谐波分析、奇异点检测与消噪、电能质量检测、故障诊断、继电保护与故障测距,分析了其与电力系统中其他理论或方法如小波变换、分形理论、神经网络等的结合.结论提出了若干需要解决的问题,并展望了其在电力系统中的应用前景.     

基于模糊神经网络的故障类型识别

提出了基于模糊神经网络的双端电源输电线路故障类型识别的方法,用ATP提取输电线路故障后一周后继电保护安装点的三相电压电流以及反映接地故障的零序电流基频分量及其相应的相角,并采用T-S模型与改进BP算法结合的模糊神经网络,实现故障类型识别。该方法不受故障位置、故障电阻及对两端电源初始相角差、系统运行方式等不确定的因素影响,仿真结果表明该类型识别方法可靠、正确。     

FACTS的PCH模型与自适应L2增益控制(二)应用篇

采用预置反馈方法,首先推导了TCSC与STATCOM的PCH（端口受控哈密顿）模型,接着基于受控哈密顿（Hamiltonian)系统理论,采用自适应L2增益控制设计方法分别设计了单机电力系统中相应的自适应L2增益控制器。仿真结果表明,通过与传统PID控制器以及不同的干扰抑制比相比较,所设计的控制器具有较强的鲁棒性。