电力地理信息系统外业数据采集编码方案的探讨

本文介绍了配电电力地理信息系统外业数据采集编码的方法；其中包括线路编码、点编码、线路分界点编码、变电所的编码、开关的编码方法等。     

未来灵活交流输电系统的研究动向

介绍了未来灵活交流输电系统国内外研究动态、意义、系统的基本结构，采用的主要电力电子设备，以及今后的研究方向。     

青海电网双分裂导线扭绞原因的探讨

该文针对运行中的青海电网330kV输电线路双分裂导线的几次扭转情况进行了认真分析、探讨．提出了解决的办法。     

±500 kV柔性直流换流阀冷却系统方案设计

张北柔性直流输电工程是目前世界上电压等级最高、输送容量最大的柔性直流工程.以张北柔性直流±500 kV延庆换流站为研究对象,详细论述了±500 kV柔性直流换流阀冷却系统的工艺流程、主要技术参数和设备特点,介绍了阀冷控制保护系统的结构、与站控接口特性及控制策略等,形成了±500 kV柔性直流换流阀冷却系统的整体方案,对同类工程的方案设计提出了完整的设计思路和方法,为我国柔性直流阀冷却技术发展及工程应用提供了有力支撑.     

计及高比例新能源电网分区的输电线路功率双层优化模型

随着波动性极强的风光电大规模并网,高比例新能源电网中输电线路常常呈高传输功率峰谷差、低输电效率的状态,影响电力系统的安全稳定运行和新能源的大规模消纳。为此,提出分区分层优化输电线路功率的思想。首先,利用所提指标对电网进行分区,使区间联络线成为电网中待优化输电线路。在分区基础上建立区间-区内双层优化模型,上层模型用以确定传输功率峰谷差最小且输电效率最高的区间联络线期望功率,下层模型引入区内源荷运行约束,寻找最大程度实现联络线期望功率下系统运行成本最小的源荷协调调度计划。分别选用NSGA-Ⅲ-DE算法和NSGA-Ⅱ算法迭代求解上下层模型。最后,通过甘肃电网实例仿真,证明了所提模型的可行性和有效性。     

基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类

针对输电线路各类型故障样本间的数量不平衡会造成人工智能算法对故障中的少数类样本识别精度不足的问题,提出了一种基于Borderline-SMOTE（BSMOTE）算法与卷积神经网络（CNN）相结合的输电线路故障分类方法。该方法首先利用BSMOTE算法对位于分类边界上的少数类样本进行过采样合成处理,改善样本间的不平衡度,然后将所提取的一维故障电流信号样本重构成二维灰度图像数据形式,并在Pytorch深度学习框架下搭建了CNN网络模型,利用模型的自主学习能力对灰度图像进行特征自提取与辨识,减少传统人工设计特征提取的工序,完成对输电线路故障类型的分类。实验结果表明该模型能够提高对少数类故障样本的识别能力,准确地判断故障类型,并对噪音具有较强的抗干扰能力。     

GIL机械故障诊断与预警技术研究

为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)模糊熵值与鲸鱼优化极限学习机(WOA-ELM)模型联合方法对GIL机械故障模式进行识别与诊断。首先,利用CEEMD方法对振动信号进行分解,引入正负白噪声组对信号进行处理,得到含有故障信息的模态分量(IMF)。其次,利用模糊熵计算模态分量特征值,得到能表征故障特征的模糊熵值。最后,结合WOA-ELM模型对特征向量集进行模式识别,根据聚类结果与自适应阈值对GIL设备机械故障进行诊断和预警。结果表明,利用CEEMD与模糊熵对GIL振动信号特征进行分析,可以有效避免模态混叠和冗余噪声分量的干扰,得到能够表征故障特征的特征值;利用WOA-ELM模型可以有效实现GIL设备机械故障诊断与预警。     

适用于直流电网的推挽式直流自耦变压器及其控制策略

基于双有源桥拓扑结构的能量传输机理,通过融合直流自耦变压器与模块化多电平换流器的拓扑演绎规律,提出了具有高传输效率和高运行可靠性的推挽式直流自耦变压器。分析了推挽式直流自耦变压器的工作机理、控制策略和系统参数对运行特性的影响。通过采用特定拓扑结构的四绕组变压器并结合推挽式工作模式,推挽式直流自耦变压器内部的特定四绕组变压器可由2个相同的单相双绕组变压器等效代替分析,极大简化了稳态控制策略的设计难度。PSCAD/EMTDC仿真验证了推挽式直流自耦变压器的技术可行性与有效性。