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【期刊】
综合能源系统负荷特性分析及应用研究
作者:
张涌新
沈弘
马静
刊名:
电力建设
发表时间:
2018-09-01
摘要:
综合能源系统能实现能源高效利用,在应对资源紧缺、环境污染等同题上具有重要意义.综合能源系统负荷特性分析及应用研究是综合能源系统设计、规划、运行的重要环节与工作基础.首先,针对所提综合能源系统负荷特性分析及应用关键问题,建立相应研究框架;随后,提出负荷坏数据辨识修正自动化实现方法;最后,基于研究框架探究实际综合能源系统负荷形态规律、不同类型用能数据增强多元负荷可预测性的可行性及进行电、冷综合需求响应的潜力.结果表明:所提框架及方法能较全面挖掘综合能源系统负荷特性,在提升负荷可预测性、充分发挥综合需求响应潜力等方面起到积极作用.
综合能源系统
负荷特性
负荷预测
综合需求响应
坏数据辨识
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2.
【期刊】
基于零阻抗支路模型的变电站三相非线性状态估计方法
作者:
李青芯
孙宏斌
王晶
张伯明
吴文传
郭庆来
刊名:
中国电机工程学报
发表时间:
2011-02-01
摘要:
为了将拓扑和量测错误解决于变电站内,提高调度中心状态估计的可靠性和精度,提出一种基于零阻抗支路的变电站三相非线性状态估计方法。该方法充分利用了变电站内冗余的多源量测数据,包括远方终端单元(remote terminalunit,RTU)和相量量测单元(phasor measurement unit,PMO)的三相量测数据,基于基尔霍夫电流定律(Kirchoff’s current law,KCL)建立了面向开关的非线性三相零阻抗状态估计模型,实现了模拟量坏数据和拓扑错误的解耦辨识以及对三相不平衡度的实时监控,具有高冗余、估计结果可靠、计算速度快和易于实现等特点。算例分析验证了方法的有效性。
三相
变电站状态估计
坏数据辨识
拓扑错误辨识
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3.
【期刊】
混合量测状态估计相角参考点坏数据问题的处理方法
作者:
丁宏恩
高宗和
苏大威
赵家庆
常乃超
龚成明
刊名:
电力系统自动化
发表时间:
2014-09-01
摘要:
基于相量测量单元(PMU)和数据采集与监控(SCADA)混合量测进行状态估计计算时,一旦其相角参考点上的PMU电压相角量测为坏数据,将影响其余所有相角量测引入,污染有功量的总体计算,严重影响计算精度。文中在建立混合量测状态估计计算模型的基础上,提出一种解决相角参考点坏数据问题的处理方法,改变传统状态估计将相角参考点状态量值固定且不参与迭代求解的做法,形成雅可比矩阵时增加相角参考点状态量对应列和PMU量测对应行,将相角参考点状态量同其他节点一样参与迭代求解,当相角参考点上的 PMU 电压相角量测为坏数据时同样能够被检测和辨识,彻底消除其对计算结果的不利影响。最后,结合电网实例验证了该方法的有效性。
状态估计
相量测量单元
广域测量系统
坏数据辨识
相角参考点
迭代计算
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4.
【期刊】
变电站状态估计的工程实践与效益分析
作者:
李青芯
汪德星
孙宏斌
吴文传
王晶
郭庆来
张伯明
刊名:
电力系统保护与控制
发表时间:
2012-12-01
摘要:
基于零阻抗支路的变电站三相非线性状态估计在变电站内进行拓扑和量测错误的辨识,从而提高调度中心状态估计的可靠性和精度.报告了该技术在工程实现中的硬件配置、站域量测信息集成、与调度中心的互联、对时与周期选择等问题,并分析其效益,表明该技术具有高可靠性和通信量小的优点,并有效提高了对电网的监控能力和实时模型的可靠性.仿真实验及华东电网现场应用验证了该技术的有效性,满足实时在线应用需求,具有广阔的推广应用前景.
变电站状态估计
坏数据辨识
拓扑错误辨识
效益分析
智能变电站
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5.
【期刊】
改进FCM算法及其在电力负荷坏数据处理的应用
作者:
蒋雯倩
李欣然
钱军
刊名:
电力系统及其自动化学报
发表时间:
2011-05-01
摘要:
变电站日负荷曲线含有丰富的综合负荷构成特性信息,可以用于负荷特性的分类与综合,但必须对原始生数据进行坏数据的辨识与调整.在深入分析已有方法以及负荷建模对日负荷曲线分类与综合要求的基础上,提出一种基于拉格朗日(Lagrange)插值方法和模糊聚类原理的改进的模糊C均值聚类FCM( fuzzy C-means)算法应用于变电站日负荷曲线的坏数据辨识与调整.首先运用内维尔(Neville)算法对缺失数据补全;然后采用改进FCM算法对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线,利用负荷曲线的横向相似性辨识负荷坏数据;最后利用特征曲线进行坏数据调整.实例分析取得了良好效果.
负荷特性
坏数据辨识
内维尔算法
改进的模糊C均值算法
日负荷曲线
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6.
【期刊】
基于人工神经网络的电力负荷坏数据辨识与调整
作者:
张国江
邱家驹
李继红
刊名:
中国电机工程学报
发表时间:
2001-08-01
摘要:
电力负荷坏数据辨识应充分考虑负荷曲线本身的特征。先用Kohonen网对日负荷曲线进行聚类,产生各类的特征曲线;然后用特征曲线及由此产生的含有坏数据的曲线形成的样本集对BP网进行训练,利用BP网的泛化能力,使之具备对本类曲线进行坏数据精确定位的能力;最后利用特征曲线进行坏数据的调整。该方法能够做到离线训练,在线辨识,实例分析取得了良好的效果。
坏数据辨识
神经网络
特征曲线
泛化
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7.
【期刊】
基于增广状态估计的广域继电保护算法
作者:
吕颖
张伯明
吴文传
刊名:
电力系统自动化
发表时间:
2008-12-01
摘要:
提出了一种基于增广状态估计的广域继电保护算法,通过搜集相邻区域保护装置的量测信息,建立广域继电保护的增广状态估计模型,进行准确的故障诊断和故障定位.利用相邻区域保护装置的冗余量测信息,通过最优估计修正量测误差,通过坏数据检测和辨识排除坏数据的影响,提高保护决策的准确度.对IEEE 9节点系统和某实际电网模型进行了仿真计算,表明该方法容错性好,当存在局部量测错误和通信故障时,仍然能做出正确决策.
广域继电保护
增广状态估计
坏数据辨识
故障诊断
故障定位
容错性
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