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关键词： 大数据   电力计量装置   故障智能化诊断技术   意义   应用  

摘要： 随着科技的发展与进步,以信息化技术为依托的大数据技术在各行业领域中获得了深入的应用,一度成为社会生产力体系当中不可或缺的技术。对于电力行业而言,想要获得长效的发展也要紧跟时代发展潮流,在电力系统建设中加强对于大数据技术的应用,打造电力计量装置故障的智能化诊断技术体系,借此强化电力工程中电力计量装置的运行质量保障,避免因电力计量装置故障问题而引发电能计量失准等不良现象,从而更加有效地维护电力市场的发展秩序。文章简述了大数据背景下电力计量装置故障智能化诊断技术的应用意义,随即分析了电力计量装置故障的主要原因及检测要点,最后针对电力计量装置故障智能化诊断技术的具体应用展开一系列研究,供参考。

关键词： 电力系统   非线性振荡   Koopman算子理论   多层感知机神经网络   科学人工智能  

摘要： 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。

关键词： 舰船电力系统   韧性评价   云模型   模糊层次分析法   指标体系  

摘要： 针对当前评价舰船电力系统韧性具有较大的不确定性和主观性问题,在建立舰船电力系统韧性评价指标体系的基础上,将云模型(cloud model,CM)和模糊层次分析法(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)相结合,提出FAHP-CM的舰船电力系统韧性评价方法。该方法利用FAHP-CM计算评价指标的权重,使权重更加客观准确,同时简化计算过程,提高评估效率。实例分析结果表明,所建立的评价方法能够很好地反映舰船电力系统的韧性,并能有效解决评价的不确定性和主观性问题,使评价结果更加科学合理。

关键词： 变压器   DGA   模糊学习   决策树J48   故障诊断  

摘要： 目前电力变压器故障诊断方法普遍存在精度低、可识别故障类型少的问题。提出一种基于模糊强化学习和决策树算法的自适应变压器故障诊断模型。通过对真实变压器进行油中溶解气体分析(DGA),提取一系列能够反映变压器状态的变量。采用决策树J48算法对这些变量进行筛选,优选出8个最具代表性的变量,旨在以最少的输入变量实现高分类精度。将筛选出的变量输入至模糊强化学习分类器中进行故障诊断。试验结果表明:所构建的故障诊断模型更加精确,其精度高达99.7%。相较于传统DGA故障识别算法,所提出的基于模糊强化学习的诊断算法对于电力变压器故障诊断准确性更高。

关键词： 新能源电力系统   需求响应   分数阶算法   滑模控制器   负荷频率控制  

摘要： 随着可再生能源的大量接入和负荷需求的不断增长,电力系统安全运行的压力日益增大,新能源电力系统的频率控制问题成为研究热点。针对新能源电力系统中源荷随机扰动造成频率偏差较大的问题,提出考虑空调集群需求响应(DR)的分数阶滑模负荷频率控制策略。首先,建立含风机和空调集群DR的互联电力系统模型;其次,采用分数阶滑模算法控制发电机组的调速器来最小化频率偏差,可以抑制抖振现象并提高电力系统的鲁棒性;此外,利用DR和风机作为辅助设备共同参与频率调节,进一步减小频率偏差;最后,设计3种不同工况,在Matlab/Simulink中进行仿真验证,结果表明所提出的控制策略可以有效降低新能源电力系统的频率偏差,保证电力系统稳定运行。

关键词： 光伏发电   并网技术   电力系统   应用要点  

摘要： 在当前,我国的光伏发电并网技术在电力系统中的应用要点涵盖了光伏发电系统的组成、运行模式、关键技术要点以及效益分析等方面。伴随着光伏发电技术深入发展,发电成本日益降低,光伏发电并网技术应用逐渐扩大,对于能源结构优化和发展具有非常重要的影响。基于此,本文主要分析了光伏发电并网技术在电力系统中的应用要点。

关键词： 电力项目   施工现场   管理要点  

摘要： 近年来,随着我国社会、经济的飞速发展,从而对电力能源的需求越来越大。基于这种背景下,使得电力项目的施工管理显得尤为重要。良好的施工现场管理不仅可以保证工程的顺利进行,确保施工安全与质量,同时还能优化资源配置,提升项目的社会和经济效益。由此,本文对电力项目施工管理的重要价值及其存在的问题进行全面分析,随后详细阐述了电力项目施工现场管理的三个核心要点:施工方案审查与交底、施工现场监督管理以及施工安全防护设施管理等,旨在提供一套有效的管理策略,从而为电力项目的顺利施工提供实践指导。

关键词： 电力电源监测   计算机通信技术   智能分析  

摘要： 随着电力系统复杂性的增加,传统电力电源监测系统已难以满足现代需求。文章设计了一种基于计算机通信技术的电力电源监测系统,融合智能传感、高速通信和大数据分析等技术,实现高精度数据采集、实时传输、智能分析以及远程控制。实验结果表明,该系统在数据采集精度、传输实时性、故障诊断准确率及系统可靠性等关键指标上均显著优于传统系统,为保障电力系统安全稳定运行提供了有力支撑。

关键词： 数据处理架构   电力物联网   超可靠低延时通信   功率控制  

摘要： 面向差异化业务需求,电力物联网(Electric Internet of Things,EIoT)需要设计与之适配的数据处理架构,该架构将引入数据缓存、边缘处理等功能,并且涵盖EIoT中数据的清洗、过滤和融合等关键步骤。此外,在该架构基础上,需要同时满足大规模数据传输需求,尤其是将电力终端的能源效率(Energy Efficiency,EE)作为保障测量、监控、控制等多个电力运行环节超可靠低延迟通信(Ultra-Reliable and Low-Latency Communication,URLLC)的重要依据。在URLLC中,功率分配被认为是提高能效与数据处理效率的有效方法。然而,由于URLLC的特殊要求,传统香农公式在其中并不适用。因此,需要使用有限块长度编码理论来确保超可靠和低延迟的通信。文中解决了EIoT中URLLC的能效优化问题,并引入自适应深度神经网络,该技术可以根据不同电力设备接入数量,动态优化深度神经网络参数。深度神经网络将要优化的功率分配函数参数化,以无监督的方式离线训练,并可以在线部署以实现实时的功率分配结果。最后,仿真结果表明了所提方法在数据处理效率方面的有效性。

关键词： 氧化石墨烯   珊瑚砂浆   SHPB   分形维数   破坏模式   能量耗散  

摘要： 为研究冲击荷载作用下不同掺量氧化石墨烯(GO)改性珊瑚砂浆的破坏模式及形成机制,采用∅50 mm分离式霍普金森压杆(SHPB)开展了3种应变率下的冲击压缩试验,通过扫描电镜得到了微观特征变化。结果表明:与普通珊瑚砂浆整体破坏模式不同,改性珊瑚砂浆由于GO的模板效应减少了砂浆内部的初始缺陷,使其破坏模式由局部剥落破坏、留芯破坏逐渐向整体破坏过渡,同应变率水平下平均粒径更大;与普通珊瑚砂浆类似,改性珊瑚砂浆碎块分形特征明显且分形维数与应变率正相关,同时动态抗压强度、冲击韧性和能耗值与分形维数正相关;GO掺量超过0.03%时会抑制珊瑚砂浆的水化反应,造成分形维数随GO掺量增加先下降后上升。