云浮电网电力大客户负荷管理系统实用化研究与分析

随着经济的不断发展,国家对电力的需求越来越高.本文是作者在近几年的工作过程中,就云浮地区电网电力大客户负荷管理系统实用化研究与分析进行了简要的阐述和分析,希望能引起参考和借鉴.     

燃料电池综合能源系统在大学校园的应用分析

燃料电池综合能源系统兼备清洁低碳、安全高效等优势,是未来能源系统的重要发展方向,而大学校园是重要的应用场景之一。本文选取全国五类典型气候区下的大学校园作为研究对象,对燃料电池综合能源系统在大学校园的适用性进行探讨。首先,采用“最大面积法”确定系统容量,并兼顾燃料电池的部分负荷特性和多样化运行方式,分别构建“热跟随”、“电跟随”及“热电综合”三种运行模式下的能量流模型;基于所提出的理论模型,结合不同典型气候区下各地的能源价格、政策补贴、碳排放系数等,从技术性、节能性、经济性、环境性等方面进行比较与分析,并讨论了燃料电池综合能源系统在各地大学校园的适用性。结果表明,燃料电池综合能源系统在各地大学校园应用下的最高系统率可达到77.6%,最大年相对节能率为38.7%,最大二氧化碳减排率为57.1%,最小投资回收期为13.73年;“热电综合”运行模式在多数地区对系统经济性的提升较为显著;结合国内相关技术标准来看,当前燃料电池综合能源系统更适宜在北京地区的大学校园投入使用。     

一种考虑光伏发电系统的广义综合模型

分布式光伏发电系统(photovoltaic generation systems,PVGS)深刻影响了配网侧综合负荷特性,研究考虑分布式光伏发电系统的配网侧广义综合负荷模型是解决分布式光伏发电系统参与电网仿真的有效途径。简述了光伏电池模型及PVGS的并网控制策略,基于MATLAB/Simulink搭建了PVGS仿真平台;通过仿真并分析PVGS动态特性,提出一种适合广义负荷建模的PVGS外特性等效模型——恒功率并联过阻尼状态的电阻、电感及电容(resistance-inductance-capacitance,RLC)串联电路,进行并通过了有效性检验;将PVGS等效模型并联经典综合负荷模型(classic load model,CLM),构建了考虑分布式PVGS的配网侧广义综合负荷模型。通过对比分析此广义综合负荷模型与已有广义综合负荷模型的描述性能,仿真表明本文模型的精确性更好,尤其是多场景下的描述能力;讨论了模型参数的稳定性,结果表明稳定性良好。     

基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法

针对球磨机振动信号具有强随机性、非平稳性和非线性等内在特性导致负荷状态难以识别的问题,提出一种基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法。首先,利用改进前后的自相关系数算法对Lorenz与Rossler两种混沌时间序列进行数值模拟,得出延迟时间和嵌入维数精准有效的计算方法;其次,验证出球磨机筒体振动信号具有混沌特性后对其时间序列进行相空间重构,恢复出等价的混沌吸引子;接着,针对3种不同负荷状态下的相空间吸引子进行特征提取,分析了关联维数特征量的变化规律;最后,将关联维数作为特征向量输入PSO-K-means聚类模型中对球磨机负荷状态进行分类与识别。结果表明,PSO-K-means聚类模型在负荷状态识别时有较高的精准性,欠负荷、正常负荷、过负荷下识别精度分别为94.2%、96.3%、94.8%。以上结果证实了该方法能够实现对球磨机负荷状态的有效识别。     

考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略

随着需求侧灵活性资源和风电等分布式资源的快速发展,灵活性资源用电行为的随机性以及风电出力预测的误差,使配网系统潮流发生改变,增加配电网潮流阻塞风险。为了解决风电不确定性造成的配网阻塞问题,研究考虑风电不确定性的主动配电网阻塞管理策略。首先基于Copula函数抽样生成表征风电不确定性的典型出力场景,将不确定变量转化为确定性场景进行优化计算,进而考虑主动配电网元件的运行特性,建立主动配电网双层阻塞管理优化模型。上层模型中,负荷聚合商预测日前电价,基于收集的风电、微型燃气轮机出力信息以用户用电成本最低为目标制定用电需求计划,并上报至配电网系统运营商;下层模型中,配电网系统运营商以总社会利益最大为目标对日前电价进行迭代,以线路功率和节点电压安全为前提求解最优潮流,得到节点边际电价并发布至负荷聚合商,指导其调整日前用电计划;通过上下双层的迭代交互,实现阻塞管理和社会利益最优。最后,通过IEEE 33节点算例进行仿真验证。结果表明：所提阻塞管理策略能保证线路功率和节点电压满足安全约束,有效解决主动配电网的阻塞问题。     

首台超临界再热型双抽背压机组甩100%负荷试验分析

汽轮发电机组甩负荷试验目的为测取甩负荷后最高飞升转速变化曲线,通过对调节系统的动态特性分析考核汽机数字电液调节系统(digital electro-hydraulic control system, DEH)在甩负荷时的控制性能,通过对中国首台套超临界双抽背压式汽轮机组甩100%负荷试验结果进行分析,提出了在甩100%负荷过程中关键的控制点,尤其是甩负荷过程中的旁路控制、燃料控制、主蒸汽压力控制、给水控制、转速控制等方面进行充分分析研究,并进行了100%甩负荷试验,最终实现了在甩全负荷工况下的供热,各参数均良好,对热网产生的波动很小,有效提高了事故工况下的保障供热能力。本机组甩负荷后,转速飞升最大值3 113 r/min,动态超调量3.77%,实现了超临界再热型双抽背压机组100%甩负荷试验一次成功,也为超临界双抽背压机组供热稳定性提高了良好的技术支撑。     

基于XGBoost-神经网络的建筑负荷预测模型构建

针对建筑负荷预测模型特征选择工作量大、泛化能力提升难的问题,提出一种基于XGBoost-神经网络的建筑负荷特征筛选及预测方法,利用XGBoost算法训练滤波处理后的数据,基于平均绝对误差百分比MAPE确定最优特征子集,以改善模型精度和泛化能力;采用贝叶斯正则化算法训练前馈神经网络,以便能够在训练优化过程中降低网络结构复杂性,从而避免网络过拟合,进一步提升其泛化能力。针对某商业建筑的负荷预测实验结果表明,特征筛选后较筛选前模型MSE降低43.29%,有效提高了模型预测精度;分别以贝叶斯正则化和L-M算法对神经网络进行训练,前者5次试验RMSE和MAPE平均值较后者分别降低87.08%、85.33%,预测模型泛化能力得到有效提升。     

基于验证集辅助的脑电信号包裹式降维

当今时代信息技术的高速发展促使人们对人机交互领域投以更多的目光,随时监测操作者脑力负荷情况并依此对操作者的任务工作量进行调整,在当下有着重要意义。有研究表明,脑电信号功率谱密度对于脑力负荷分类任务较为适用,但脑电特征维数较高,极易出现维度灾难。目前机器学习中降维方面应用最广泛的算法为主成分分析(principal component analysis, PCA),针对主成分分析在脑电信号分类上的不适应性和支持向量机(support vector machine, SVM)对特征间关系的敏感性,提出了基于PCA-SVM与逐阶枚举法的包裹式降维方法,在特征工程阶段引入固定验证集概念辅助包裹式降维,以验证集精度为指标调整特征工程方案,以此提高数据降维后的可分性。由于引入了监督学习概念,实验结果表明,基于PCA-SVM与逐阶枚举法降维过后的数据分类精度要普遍高于只依靠传统PCA的降维方式,以此为高维生物电数据降维提供了新思路。     

基于VBA的牵引计算用坡度坡长自动提取

为自动从CAD图纸中提取线路的坡度坡长数据,该文编写了VBA程序。首先人工输入起点站和终点站名称、坡度坡长和标高所在图层名称,通过程序读取设计坡度和设计标高所在图层的数据,将结果导出到Excel;然后在Excel中对数据进行排序,通过设计坡度的坐标分离环线数据,通过设计坡度和设计标高之间的距离分离上行线数据和下行线,最后通过设计标高得到坡度值的正负号。通过实例验证了程序的有效性和快速性。     

集中供热锅炉目前存在的问题分析

分析了集中供热锅炉房目前存在的锅炉容量储备系数过高、动力设备裕量过大且调节方式不合理、运行管理不力及对负荷波动适应能力差等问题；并针对集中供热锅炉房能耗过高的现状，提出了相关建议．