应用于电网削峰填谷的储能电池智能充放电控制策略

<正>目前,电网负荷峰谷差日益增大,与此同时,随机性、波动性的可再生能源大规模并网,导致电网的调峰问题更加突出,也给电力调度造成一系列困难。通常情况下,电力系统中电源及输配电设备均按照电网高峰负荷规划建设,电网高峰负荷持续时间较短,导致为满足高峰负荷需求而规划建设的电力设备的资产利用率较低。根据目前的电网建设情况,利用峰谷电价差的调控策略,鼓励用户在电网负荷低谷时期为电气设备充电,而在负荷高峰时期由电动汽车电池和新能源发电储能电池向电网放电,则可合理投资建设供电网络的容量,实现电网运营和用户的整体效益。     

基于数学形态谱和人工神经网络的高压输电线接地故障类型识别方法

高压输电线接地故障的正确、快速识别是处理故障的前提之一。该文提出了一种基于数学形态谱和人工神经网络识别高压输电线路接地故障类型的新方法。数学形态学颗粒分析是一种用来处理图像的粒度和形状特征的图像处理工具。该方法通过对故障电流进行相模变换后,用数学形态学颗粒分析方法提取序电流分量的形态谱,并作为神经网络的输入,实现对接地故障类型的识别。仿真表明,该方法具有较高是识别率。