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关键词： 风电功率   同步相量测量装置   相关因素   1DCNN-DACLSTM模型   随机波动性  

摘要： 风电超短期功率预测是电网运行态势感知的重要基础。针对风电随机波动性将给电网带来高动态扰动的问题,利用同步相量测量装置(PMU)的高频采样能力,提出一种融合一维卷积(1DCNN)和双重注意力卷积长短时记忆网络(DACLSTM)模型的风电超短期功率预测方法。首先,基于具有高精度高密集采样的PMU装置对风电超短期功率进行实时量测。然后,利用1DCNN在特征提取和时间卷积减少计算复杂度方面的优势,充分挖掘由PMU采样得到的风电功率及相关因素量测数据关键特征,进而结合DACLSTM模型自主分析风电功率数据与输入特征间的关联关系,实现基于1DCNN-DACLSTM组合模型的风电超短期功率高动态变化趋势预测。最后以已配置PMU的某实际风电场为例,验证所提方法的可行性和有效性。

关键词： 采集成功率   电能表   公司营销部   常见问题分析   提升方法   现场勘查   治理原则   益阳  

摘要： 为有效提升采集成功率治理大量电能表计长期缺抄的情况,国网益阳供电公司营销部(以下简称益阳公司)以“抓原因、消存量、控新增”的治理原则,采用“线上集约补采+现场勘查治理”模式,严抓补采消缺质量,形成标准化作业流程,强化对15日以上长期缺抄电能表采集异常治理与原因分析。

关键词： 光伏功率预测   互补集合经验模态分解   相关性分析   BiLSTM   随机森林回归  

摘要： 由于短期光伏预测中气象因素的时间尺度不同,直接分析其对光伏功率的相关性,易忽略时间尺度的影响,进而导致预测模型误差。为提高光伏功率预测精度,构建了预测模型。首先,利用互补集合经验模态分解(complementary empirical mode decomposition,CEEMD)将光伏序列进行分解,得到在不同时间尺度上的光伏分量;然后,通过Pearson相关系数分析各光伏分量与空气温度、太阳辐射度、风速、风向和空气湿度的关系,对于强相关分量建立关于气象因素的随机森林回归(random forest regression,RFR)预测模型,弱相关分量直接通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM)进行预测;并将预测求和输出。通过安徽省蚌埠市光伏电站7月实测数据进行验证,实验结果表明,所提预测模型CEEMD-BiLSTM-RFR相比传统预测模型有较好的预测精度。

关键词： 预制舱式变电站   变压器室   半封闭   变压器油池  

摘要： 为保障变压器安全可靠运行,本文充分考虑变压器运行环境需求,综合考虑了变电站变压器的运行特点和运维需求,结合预制舱技术,提出一种半封闭式预制舱式变压器室结构。该结构采用模块化设计,可预制化生产,现场建设安装,建设周期短。该结构可实现变压器防火、防外力破坏,且兼具消防、散热功能,可为变压器提供良好的运行环境,保障电力系统的安全稳定。

关键词： 风电功率波动   混合储能   模型预测控制   加权滑动平均   模糊控制  

摘要： 混合储能系统能够较好地应对复杂的风电波动,有效地提高电网的稳定性和安全性。在混合储能平抑风电功率波动的典型应用场景下,该文首先提出一种计及荷电状态(SOC)自恢复的混合储能平抑风电功率波动控制方法,在满足风电平抑需求的情况下,通过模型预测控制快速调节储能在平抑功率过程中的荷电状态,提高储能持续稳定运行能力;然后,为提高混合储能系统协调运行能力,设计了加权滑动平均(WMA)-模糊控制策略对超级电容和蓄电池功率进行动态分配;最后,结合实际风电功率数据,通过仿真验证了所提策略能有效平衡储能寿命和平抑风电波动的矛盾,能充分考虑两种储能设备的特性差异并提高功率分配的合理性。

关键词： 风电功率   卷积块注意力机制   长短时记忆神经网络   短期风电集群功率预测  

摘要： 风电功率的精准预测对我国实现“碳达峰”、“碳中和”的目标具有重要意义。传统的风电功率预测方法往往忽视了时间序列数据中的长期依赖关系和空间相关性,导致预测结果不准确。为了解决这个问题,文中提出了了卷积块注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的模型。首先,使用CBAM对风电功率时间序列数据特征和数值天气预报中蕴含的空间特性进行提取,该模块能够自适应地学习时间和空间上的重要特征;然后,将提取的特征输入到LSTM层结构中进行功率预测。为了验证所提方法的有效性,使用中国吉林省某风电场的数据集进行验证,实验结果表明,与其他功率预测方法相比,文中所提方法平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)平均降低2.67%;决定系数(R-Square, R2)平均提高23%;均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)平均降低2.69%。

关键词： 变压器   色谱异常   故障特征  

摘要： 股间短路是变压器较难查找的缺陷之一。本文中作者介绍了一起500kV变压器股间短路的案例,分析了存在股间短路的变压器在运行、试验、解体阶段所呈现的特征,为此类缺陷的甄别提供案例参考。指出股间短路变压器色谱异常增长与负荷相关;直流电阻、电压比等试验无法发现股间短路缺陷,股间短路点过热将导致局部绝缘劣化,试验上可能表征为局部放电异常、介损增大等;变压器返厂后通过股间绝缘试验验证了缺陷性质,采用电阻测量准确锁定了缺陷部位;采用Ansoft软件对变压器开展电磁计算,发现短路点的能量密度与短路点的电阻有直接关系,为色谱阶跃式增长的现象提供了支撑。

关键词： 信息时移   分布式光伏   配电网   功率预测  

摘要： 为了降低分布式光伏接入配电网功率预测值误差,提出考虑信息时移的分布式光伏接入配电网功率预测方法。采用皮尔逊相关系数描述数值天气预报(NWP)关键气象因子、光伏输出功率间的关联关系,确定最佳时移量,修正地理位置引起的气象信息偏移;采用随机森林算法处理分布式光伏出力数据,筛选高贡献度特征参数;利用双向门控循环控制单元(GRU)神经网络学习特征参数后,通过一维卷积神经网络捕捉输入时间序列的各个时间步;引入注意力机制降低气象时移量对分布式光伏出力的影响,实现功率预测结果的输出。试验结果表明:该方法可计算分布式光伏出力与气象数据间的皮尔逊相关系数,确定其最佳时移量;不同气象条件下预测值与实际值间误差均较小。

关键词： 核反应堆   功率控制   两点模型   时变参数   保性能控制   负荷跟踪控制   轴向功率偏差   多目标控制  

摘要： 现阶段能源产业需要核电站能够根据实际功率需求对输出功率进行调整,因此压水堆堆芯负荷跟踪运行是现阶段压水堆商业化运行的重要需求之一.为了避免运行过程中由于堆芯功率分布不均匀导致的氙震荡、热点等问题,对堆芯运行过程中产生的轴向功率偏差进行控制也是压水堆安全运行的关键.基于中子动力学方程、反应性反馈方程和热工水力学方程,结合堆芯功率空间耦合构建了压水堆堆芯功率两节点模型,并在这一模型的基础上增加负荷跟踪和轴向功率偏差跟踪量.根据这一模型设计了能够实现负荷跟踪控制和轴向功率分布控制并且具有抗时变性的LPV-LQR多目标控制器.在经典的多个瞬态工况下进行仿真的结果表明,LPV-LQR控制器具有良好的负荷跟踪控制和轴向功率分布控制能力,并且能够更好适应堆芯功率系统的时变性.

关键词： 分级式急诊护理   急性胰腺炎   候诊时间   救治成功率   影响  

摘要： 探究在急性胰腺炎患者就诊护理中实施分级式急诊护理的效果。方法 选取高碑店市医院2022.8-2023.8收治的90例急性胰腺炎患者,分组选择双色球法分组规则,包括TW组(蓝色)与FJ组(红色),两组各45例,TW组-常规急诊分诊护理,FJ组-分级式急诊护理。对比两组时间指标、病情判断正确率、抢救成功率及护理满意度。结果 ①时间指标:FJ组VS TW组,(3.28±0.36)min<(5.52±0.42)min,(25.52±3.54)min<(33.29±3.51)min,(32.72±4.71)min<(46.58±4.57)min,(t=27.164、10.456、14.167,P<0.05);②病情判断正确率:FJ组VSTW组=95.56%(43/45)VS77.78%(35/45),FJ组>TW组(=6.154,P<0.05);③抢救成功率:FJ组VSTW组=95.56%(43/45)VS80.00%(36/45),FJ组>TW组(=5.075,P<0.05);④护理满意度:FJ组VSTW组=97.78%(44/45)VS82.22%(37/45),FJ组>TW组(=6.049,P<0.05)。结论 在急性胰腺炎患者急诊护理中采取分级式急诊护理能提升就诊合理性,提升患者满意度,值得推广实施。