基于 SSD目标检测的硬压板图像识别

为了减少变电站运维人员由于人为记录而导致硬压板状态误投退操作,本文提出了对传统SSD目标检测法进行改进,运用所改进的SSD网络模型对变电站中的硬压板图像进行识别,通过收集来的硬压板图片进行数据扩充、网络训练,得到能够识别硬压板状态的改进型SSD目标识别网络,最后通过验证集进行网路验证,结果证明了所提出的改进型SSD目标检测算法能够很好的识别硬压板状态,提高了变电站智能化水平.     

计及动态电价的电动汽车充放电优化调度

针对传统分时电价易导致负荷出现新的尖峰和不能随实际电动汽车入网动态调整的问题,提出基于动态电价的电动汽车充电站有序充放电控制方法.考虑部分电动汽车电池电量回馈电网的能力,将电动汽车的充放电价与充放电状态及功率作为决策变量,构建以最大化充电站收益和最小化充电站与配电网交互功率波动为目标的电动汽车充放电优化调度数学模型,并采用改进的粒子群优化算法求解该多变量、高维优化问题.运用蒙特卡洛法模拟不同数量的电动汽车充放电需求,对比分析仿真结果,所提方法能够根据电动汽车入网数量动态调整电价,提高充电站收益,减小配电网负荷的峰谷差,平抑负荷波动,实现电动汽车的有序充放电和达到服务电网的目的.     

基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法

差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题.为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题.所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成.第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解.在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性.     

基于二次插值粒子群优化算法的输电网储备项目优选排序策略研究

为解决电网投资过程中,如何在有限的投资金额下,从冗余度较高、关联度较强的各种储备项目中选出能够最大程度解决电网弊端、提升电网整体性能的难点,提出了基于二次插值粒子群优化算法的输电网储备项目优选排序策略.针对输电网储备项目特点,首先建立了一套科学合理的输电网储备项目综合效益量化评价指标体系,构建了输电网储备项目量化评价模型,并利用基于二次插值的粒子群优化算法对输电网组合权重优化模型进行求解.其次通过以单位投资的综合贡献度为基础,构建了输电网储备项目的动态优选排序模型.最后,以某省2019年底形成的网架为基础,以2020年规划负荷为边界,选取"十三五"规划库中2020年规划投产项目进行优选排序,验证所提输电网储备项目优选方法的科学性与合理性.     

基于ARM+DSP下变压器智能化保护的研究

现阶段在智能电网发展新形势下对电力系统稳定性提出了更高要求,分析了传统微机继电保护的不足,利用一种基于动态时间弯曲算法作为该装置的保护算法,开发一套基于DSP与ARM双处理器的微机继电保护装置.以该保护装置的变压器主保护为例,通过详细的软件设计和硬件设计结合测试验证相关工作的效果.试验结果表明:该硬件平台系统的性能完全可以满足现代电网的发展需求.     

基于较高采样频率的MATLAB的微机保护傅氏算法仿真

在微机保护中,傅氏算法和微分算法都是常用的算法,随着采样频率的提高,微机保护对算法的速度和精度有着更高的要求.通过MATLAB对各算法进行仿真比较,发现采样频率较高的半波傅氏算法有着良好的精度和速度,可替代采样频率较低的全波傅氏算法和微分算法.     

宽耦合范围的多模式无线电能传输系统

无线电能传输系统的传输能力在很大程度上受到其线圈耦合范围的限制.对于串联补偿的无线电能传输系统,传输功率随线圈耦合增强将降低,因此在实际的系统伏安容量限制条件下,传统无线电能传输系统难以在较宽的线圈耦合范围内输出所需的额定功率.为此提出了一种基于中心抽头绕组的可重构谐振拓扑,可在不同的线圈耦合范围内选择不同的连接方案和工作模式.可重构谐振拓扑充分考虑了各部分电路在不同模式中的重复利用,使系统在覆盖更宽耦合范围的同时保持了简洁的电路拓扑和尽量少的元件数量.仿真结果证明了该结构可在不显著增加系统伏安容量的情况下,大幅增大系统输出额定功率的线圈耦合范围.     

基于功率波动和储能可用电量的直流微网改进动态下垂控制算法

传统下垂缺乏对电压偏离和分布式储能的灵活控制,对此提出一种直流微网改进动态下垂控制方法.首先构建余弦函数曲线特性的动态下垂系数,在功率波动增大时自动减小下垂系数,抑制母线电压波动;然后引入储能剩余可用电量,对下垂系数进行二次调整,保证直流系统稳定的基础上降低储能过充过放的风险;最后根据可用电量计算均衡系数,提高分布式储能的均衡效果.对3种不同下垂控制进行仿真对比,结果验证了该改进动态下垂控制策略的灵活性和可靠性.     

基于PID控制算法的烧结炉温度控制

对推舟式连续烧结炉温度控制系统进行分析,以连续烧结炉工艺所需的预烧结、烧结段和冷却段的温度控制为目标,采用了温度控制模型和算法,提出温度控制方法并进行仿真.通过对连续烧结炉加热元件功率的控制,完成了连续烧结炉多段位温度的精确控制,提高了烧结炉温度控制的稳定性和效率.     

基于双神经网络逆模型的屏式过热器汽温控制

过热汽温是燃煤锅炉运行中的关键参数,必须控制在规定范围内,过高或过低都会直接影响机组的安全经济性.由于大容量锅炉机组经常处于深度调峰大幅变工况运行,且过热汽温系统是一个典型的非线性、大惯性、大时延的被控对象,通常采用传统PID控制,往往很难获得满意的控制效果,因此智能控制的发展为过热汽温的控制提供了很好的研究方向.提出一种基于双神经网络逆模型的屏式过热器汽温控制方法,以克服屏式过热器蒸汽温度控制方法对机组大范围变工况适应性差,特别是当锅炉存在严重偏烧,导致喷水后汽温接近饱和蒸汽区时导前温度失灵的问题,从而增强工况适应性,有效应对喷水后蒸汽接近饱和区时温度对喷水量不敏感,引起屏过出口汽温控制效果变差的问题.