计算机注册表经典故障分析与解决

计算机注册表历来在系统运行中起着极其重要的作用,针对他们所产生的故障也一直困扰着广大的计算机使用者。本文针对计算机注册表引起的经典故障,结合自己实际工作经验,对故障进行深入分析和解决。为快速解决此类故障提供技术支持。     

计算机网络安全与入侵检测技术浅谈

计算机网络的安全已成为国家与国防安全的重要组成部分,而入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一.本文在研究入侵检测概念的基础上,对入侵检测的过程进行了分析,并进行了分类,提出了入侵检测技术的发展趋势.     

计及温控负荷的小干扰稳定性分析

温控负荷是电力系统最为重要的负荷类型之一,它对电力系统的小干扰稳定具有重要的影响。针对这类以恒温控制器控制的负荷（温控负荷）展开研究,通过对恒温控制器动态加热方程的分析,建立用于小干扰稳定分析的温控负荷的数学模型。以3机9节点系统为算例在MATLAB的电力系统分析工具箱（PSAT）中对温控负荷接入电力系统后对系统小干扰稳定影响进行仿真分析。最后以简单的单机无穷大系统为例,进一步分析其负荷参数变化对系统小干扰稳定的影响。仿真分析结果表明：相对于传统的静态负荷温控负荷不利于系统小干扰电压稳定;温控负荷比例控制增益,环境温度,参考温度,对系统的小干扰稳定影响较大;积分控制器增益,积分控制器时间常数,负荷时间常数对系统小干扰稳定性影响较小。     

基于Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识

在分析传统的优化算法的不足的基础上,提出了基于二次规划的Lemke优化算法的负荷静态模型参数辨识的新方法.通过对电力负荷元件进行的静态故障模拟,在基于系统辨识的原理的基础上,运用最优化理论的Lemke辨识算法,对实验故障数据进行负荷建模和参数辨识,辨识结果证实了该方法的正确性和有效性,且该方法比传统的优化算法具有更高的精度和快速收敛的优势,为负荷静态模型提供了一种更为有效的参数辨识方法.通过对不同的用电高峰时刻的静态负荷成分的模拟,辨识的参数对实际的电网运行具有参考指导意义.     

模糊聚类在统计综合法负荷建模中的应用

论述了统计综合法负荷建模的方法和步骤，并针对统计综合法负荷建模对变电站分类处理的复杂性与主观性的现状，提出一种基于模糊聚类进行数据分类处理的新方法，该方法具有概念清晰、计算方便的特点。通过对湖南电网的13个变电站数据聚类处理的算例论证了新方法的正确性和有效性，表明模糊聚类在统计综合法负荷建模中具有重要的理论和应用价值。     

某钢铁厂谐波治理工程分析

分析某钢铁厂负荷特性和周边电网情况,研究无源滤波器的原理及其结构。针对钢铁厂整流负荷造成110 kV变电站谐波严重超标,考虑到业主对滤波器经济实用性的需求以及无源滤波器结构简单、造价低、运行稳定等特点,提出高通滤波器配合单调谐滤波器的设计方案,即能达到补偿无功、滤除谐波的目的。通过ETAP综合仿真分析,该方案可很好地抑制谐波,满足无功出力的要求,保证电网侧电能质量达标。     

配电网集结等效的异步电动机综合负荷模型及其总体测辨建模

针对电力系统综合负荷传统异步电动机模型存在的结构缺陷,从总体测辨的角度提出并建立了"综合异步电动机模型".模型将配电网络用集总线路一变压器组集结等效,并计及了变压器有载调压分接头的影响;在静态负荷中考虑负荷暂态无功功率的补偿调整作用.推导出了模型的完整解析描述;提出了模型的"递推辨识策略".模型实现了220kV变电站综合负荷物理环境一模型辨识环境一仿真计算环境的统一性和一致性,更加符合电网的综合负荷实际结构.基于现场实测数据的建模实例表明,考虑配电网集结等效的"综合异步电动机模型"在参数稳定性、泛化能力等综合性能上,较传统异步电动机模型有了一定的提高.     

微电源建模及其在微电网仿真中的应用

为节能减排的需要,微电网开始进入人们的视野.通过MATLAB/Simulink软件搭建光伏电池模型、简化燃料电池模型以及柴油发电机模型等微电源的Simulink模型.并利用MATLAB自带的风机模型一起,构建简单的微电网模型.对严重故障情况下该微电网系统故障恢复能力和维持电能质量能力进行仿真试验,结果表明所建微电源及微电网模型都能较好模拟实际运行情况,为微电网的进一步研究提供了仿真平台.     

温控负荷对电力系统低频振荡的影响

温控负荷是电力系统最为重要的负荷类型之一,它对电力系统的低频振荡具有重要的影响.本文建立了用于小干扰稳定分析的温控负荷的数学模型,以一个4机2区域的典型系统为算例在MATLAB电力系统分析工具箱(PSAT)中对温控负荷接入电力系统后对系统低频振荡的影响进行了仿真分析,研究了温控负荷所占比例及其负荷参数对系统低频振荡和阻尼的影响.     

改进分段线性表示与动态时间弯曲相结合的负荷曲线聚类方法

聚类分析是负荷特性分类与综合的基本方法。针对现有聚类方法应用于基于电网大数据平台的在线负荷建模中在聚类质量、鲁棒性等方面表现的不足,提出一种改进分段线性表示(IPLR)的日负荷曲线降维方法。利用IPLR对数据组进行自适应降维重构的优点,与动态时间弯曲(DTW)距离适用于不等维时间序列间相似度衡量的特点相结合,构造出IPLR与DTW距离相结合的日负荷曲线聚类方法。首先,根据负荷曲线相邻及间隔采样点变化量,提取负荷曲线的特征点,对曲线进行自适应降维重构;然后,以DTW距离作为曲线相似度衡量指标,运用基于Canopy的K均值(CK-means)算法对降维数据组展开聚类分析。将所提出的方法应用于中国某省区电网典型用户日负荷曲线的分类与综合,结果表明所提降维方法与相似度衡量方法相契合,具有良好的综合性能,适用于变电站综合负荷行业构成比例解析。