探究电网规划基础工作——负荷预测

对于电力负荷的预测是确保电力系统的调度安全性、规划合理性、运行经济性的重要前提条件。电力负荷预测的准确性直接影响到电网规划对于电力系统及电力网建设的投资建设规模,因此对于负荷预测方法的探究具有实践与理论提升双重意义。     

模糊层次分析法在系统中长期负荷协调控制预测中的研究

电力负荷预测是电力系统规划的重要工作之一.提出一种改进的模糊层次分析法来进行中长期负荷预测.首先,采用三角模糊数表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性,采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到方案层各方案的最优权重.该负荷预测模型综合考虑了影响电力负荷的多种不确定因素,并在综合不同模型预测结果的过程中引入专家经验.最后,研究结果表明,该方法相比传统方法能够更好地应用于电网中长期电力负荷预测.     

基于小电网短期负荷预测方法的研究与分析

电力负荷预测依据经济、社会、气象等相关数据并结合电力负荷历史数据变化规律来估计和推测未来电力负荷的走势.介绍岱山电网负荷结构及特性,并对影响负荷的要素进行了分析.因岱山负荷轻,受气象、大用户影响大的特征,提出、分析将温度、降雨量、风力大小及检修计划作为自变量的多元线性回归短期负荷预测法.以实验结论和事实数据论证该方案的可行性,此方案可用于结构简单的小电网中,以提高短期负荷预测的准确性.     

县城配电网改造和规划方案分析

配电网改造和规划的主要任务是：在满足对用户供电质量和保证各种运行条件的前提下,制定可行的电网规划方案.配电网改造和规划主要内容包括电网现状分析、电力负荷预测、网架规划、配电自动化规划等.县城配电网改造和规划是通过对县城现状电网进行分析,采用总量和空间负荷预测方法预测县城近期和远期负荷,结合负荷预测结果进行变电站选址及容量确定,并提出变电站的中压线路改造和规划方案,在此基础上进行电气计算分析及工程量汇总,并对改造和规划方案进行了投资估算和经济效益分析.     

升压站带负荷测试方案探究

正在新建和改扩建升压站启动过程中,带负荷测试是一项非常重要的工作。通过带负荷测试检验CT极性是否正确,以验证相关保护配置是否满足要求。做带负荷测试首先必须要有负荷,通常可以利用电厂厂内负荷或通过电网调度协调负荷来完成这项试验。然而,在实际项目中往往会遇到厂内负荷暂时无法使用而电网也无法协调负荷的情况,这就需要项目建设者思考其它替代方案。本文结合案例分析,介绍升压站带负荷测试常用的一些方案,为广大电力建设者提供     

浅谈降低电力网电能损耗的技术措施

本文简要阐述了电网损耗的分类，并从电力网的功率分布、经济运行、电网改造等方面论述了降低网损的技术措施。     

对电网建设规划技术的研究

电网规划指的是要确定在何时与何地来建造什么类型的变电设备,用来得到相对安全且经济的输送电能的效益。电网规划应遵循的基本原则如下：依靠最小的电网建设成本,来保证能够可靠地达到负荷中心所需的电力要求。本文主要对电网规划技术方法进行了分析。     

联合电力网潮流计算的分解协调法

针对联合电力网潮流计算对计算机内存要求过于庞大的问题，提出了一种潮流计算的分解协调算法。该算法将联合电力网的潮流计算分解为各个区域性电网的潮流计算，然后再在各区域性电网的接口处进行协调，直至整个电网协调一致。此算法只要求计算机内存满足构成联合电力网的最大一个区域网潮流计算对内存的要求，从而极大的降低了联合电力网潮流计算对内存的要求。     

电动汽车充电对静态电压稳定裕度影响的研究

根据蒙特卡洛算法预测出2030年电动汽车并网充电的典型日负荷曲线,基于Matlab仿真平台的PSAT工具箱建立ZIP负荷模型,研究2030年汽车保有量为300万辆背景下,电动汽车渗透率分别为20%、40%和60%情况下,电动汽车无序并网充电引起电网最大负荷参数变化,通过分析电动汽车并网充电时最大负荷参数的变化来分析电网电压稳定性裕度.研究表明大规模电动汽车无序充电对电网电压稳定的影响较大,尤其是在电网比较薄弱且负荷过重的情况下,极易引起电网电压失稳的现象.提出在大规模电动汽车V2G技术下并网充电,充电调峰作用,可以提高电网运行的稳定性.     

攀枝花电业局电网降损的技术措施

1.前言电力网电能损耗率(简称线损率)是国家考核电力部门的一项重要经济指标,也是表征电力系统规划设计水平、生产技术水平和经营管理水平的一项综合性技术经济指标,它分为管理线损和技术线损。管理线损通过管理和组织上的措施来降低,它在线损率处于偏离电网实际线损较大时,可以以较低的资金投     

输电网非线性规划模型及其算法研究

本文用数学优化技术研究了电力系统输电网络的规划设计问题,提出了不同于采用直流潮流方程的输电规划的机辅设计方法。文中以交流潮流方程作为系统模型,建立一个非线性的输电规划模型,再应用系列无约束最小化技术,只作数学变换,导出了一个便于求解的实用模型及联合规划算法。实例计算表明,本方法能够提高规划结果的准确度,可以考察电压质量的约束情况,具备自动形成和快速优选方案的功能。     

地区主网节能潜力评估方法及其应用

提出了降低地区主网有功损耗的有效手段及主网节能潜力评估方法,主要涉及重载线路导线优化更换、主变压器经济运行、负荷分布优化、电厂优化调度和无功优化配置5个方面,并给出了制订地区主网节能规划的思路。结合某市实际电网,进行了一系列的潮流计算与无功优化计算,评估了各种节能手段的潜力,据此制订了相应的节能规划,算例表明所提方法具有较好的主网节能降耗效果.     

广义负载模拟器的广义力误差最小轨迹规划

研究了基于结构化空间刚度的广义负载模拟器的轨迹规划问题,建立了主从式双并联广义负载模拟系统的数学模型.以广义力为优化目标,提出一种广义力误差最小的轨迹规划方法,并将轨迹分解为静态最优轨迹和动态补偿轨迹.最优轨迹中根据虎克定理给出广义力到位姿的映射关系,补偿轨迹在最优轨迹离散点附近线性化动力学方程,用于抵消惯性载荷的影响.仿真结果表明,该方法可用于空间加载轨迹的高精度实时生成,其广义力误差小于0.9‰,对实际工程具有重要意义.     

太原北城柳溪地区配电网结构分析

通过对太原北城柳溪地区配电网结构现状的分析，指出其存在的缺陷和造成对用户供电局限性的原因，提出了基于优化分区的配电网规划和分区负荷预测理论的配电网改造措施，指出应根据各分区不同的负荷特性、分区面积大小、现有技术经济参数等因素灵活选用空间负荷预测法、负荷密度法、弹性系数法、”S”曲线法、用地仿真法等进行配电网负荷预测，有效地预计柳溪地区负荷的增长点。这对改善柳溪地区配电网的供电品质、增强供电可靠性有一定的实践指导意义。     

宜宾职院配电网规划探讨

本文对宜宾职业技术学院配电网的现状进行了分析,同时指出现有电网存在的问题,最后在城市电网规划理论及其规划方法的基础上,对影响学院配电网规划方案质量的三个主要方面：电力负荷预测、变电站规划及配电网接线模式进行了探讨。     

电力系统无功综合优化补偿的研究

合理地进行电力系统无功电源的配置,是保证电力系统电压质量、降低有功网损的重要措施.本文从规划角度出发提出了在保证电压质量的前提下,以最少无功设备投资为目标、综合考虑多种正常运行方式与多种事故运行方式的“无功最优规划”方法.本方法主要特点在于在优化补偿中,根据我国电力系统中存在大量固定分接头变压器的实际,充分利用了系统中各种现有调压手段的配合,同时考虑了事故运行方式下的负荷静态特性及补偿设备的无功出力与电压的关系,使所得出的无功补偿结果更为经济合理.为了克服初始潮流收敛的困难,本文提出了一种简单、省时的“PV”起步潮流计算方法.在以线性规划逐步逼近非线性规划的迭代过程中,采用了小步长调整手段,这不仅保证了优化迭代的收敛性,同时缩短了计算时间.通过试验系统的计算证实了本方法是有效的.     

基于竞争算法的配电网络优化规划方法

提出了一种基于竞争的配电网络优化规划算法。以规划期内系统总投资收益率为目标函数，考虑网络建设费用、运行费用、配电网络连通性、供电可靠性、电压限制和网络损耗的约束条件，通过潮流计算和竞争排序，完成配电网架规划。在网架规划基础上，再进行网络分段开关和联络开关的优化规划。解决了单电源和多电源网络规划、线路交叉点及线路导线截面选择等问题。实例规划结果表明，该规划方法是可行的。     

含分布式电源的配电网网损组合优化

网络重构与无功补偿是配电网减小网络损耗、提高电压质量的主要手段,但二者皆受负荷时序性的影响,且随着波动性分布式电源的接入,其影响更大。针对含有出力波动分布式电源的配电网,考虑分布式电源出力以及用电负荷的随机性,基于分布式电源出力以及负荷的短期预测数据,以网络损耗最小为目标函数,给出未来24 h的最优网络重构与无功补偿方案,且以两日不同优化方案的目标函数差值作为方案是否执行的判定指标。提出了一种网络重构与无功补偿相统一的编码方法,利用和声算法进行求解。通过IEEE 33节点为算例的仿真,结果表明该优化方法能够明显降低网损并改善电压质量,证明了本模型和算法的有效性。     

关节型机器人高承载轨迹规划方法

针对机器人在工作过程中存在关节载荷较大等问题，以饰面作业机器人（以下简称Hebut-KB机器人）为研究对象，提出一种面向大载荷施工作业环境下机器人驱动承载能力最优的轨迹规划方法。首先，对Hebut-KB机器人运动学及简化刚体动力学进行分析，使用多目标遗传算法（NSGA-II）求出在满足运动学与动力学约束条件下的多组优化解，然后建立起关节型机器人驱动承载能力的评价指标，最后通过驱动承载能力评价指标选取出潜在最优解。仿真和实验表明，使用驱动承载能力评价函数选取出的解可以达到综合最优效果，有效的提升了机器人的承载能力。