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基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究

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电气技术与经济 2024年第8期 43-45页

作者：杨光邵斌国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司

由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔... 详细信息

由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔性负荷的实际输出与计划输出之间的偏差,将最小化运行成本作为最终的目标函数,设置遗传粒子作为BP神经网络的输入参数,适应值最高的结果作为调度方案。在测试结果中,测试周期内配电网的运行成本不仅始终表现出较高的稳定性,且具体水平始终稳定在0.6万元以下。

关键词： GA优化BP神经网络算法 10kV主动配电网优化调度柔性负荷需求输出波动性最小化运行成本目标函数适应值

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基于改进深度学习的光伏电站发电量精准估计

电工技术 2024年第6期 46-48页

作者：幸荣霞国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司浙江杭州311300

为实现对电站发电量的精准估计与测算,引入改进深度学习算法,以某光伏发电站为例,进行发电量精准估计方法的设计研究。计算光伏电站太阳辐照量,收集光伏电站功率、电流、电压等发电数据以及太阳辐射强度、温度、湿度等相关气象数据,并... 详细信息

为实现对电站发电量的精准估计与测算,引入改进深度学习算法,以某光伏发电站为例,进行发电量精准估计方法的设计研究。计算光伏电站太阳辐照量,收集光伏电站功率、电流、电压等发电数据以及太阳辐射强度、温度、湿度等相关气象数据,并对收集到的光伏电站发电信息进行预处理;为排除光伏组件损失对发电量估算的影响,先进行光伏组件损失分析,再以此为依据对光伏电站发电量进行估计。实例应用结果表明该设计方法在应用中可以有效控制光伏电站发电量估计误差,提高发电量估计值的准确性与可靠性。

关键词：改进深度学习辐照量预处理精准估计发电量光伏电站

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“电”亮乡亲们的好日子

“电”亮乡亲们的好日子

基于大数据的配电运行故障预测与预警系统研究

作者：王一达董俊波程秋涛俞佳锋郭思喆国网浙江省电力有限公司杭州市临安区供电公司

古新交融美桥川,茶香迎客醉心甜。在临安西北部的大山深处有这么一个村子,山路崎岖险峻、村道泥泞狭小。站在村口远眺,群峰起伏、苍茫高远。它就是桥川村。由于村子山多田少,种植山核桃成了村民们唯一的经济来源。村民们虽然收入不高,... 详细信息

古新交融美桥川,茶香迎客醉心甜。在临安西北部的大山深处有这么一个村子,山路崎岖险峻、村道泥泞狭小。站在村口远眺,群峰起伏、苍茫高远。它就是桥川村。由于村子山多田少,种植山核桃成了村民们唯一的经济来源。村民们虽然收入不高,生活清贫,但是能独享着这与世隔绝般的静谧,日子也算是过得怡然自得。

关键词：山核桃

来源： cnki会议评论

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光源与照明 2024年第8期 66-68页

作者：俞腾飞国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司浙江杭州311400

随着信息技术的不断发展和电网数据的不断积累,利用大数据进行故障预监控已成为配电领域的重要发展趋势。针对当前配电运行故障预测与预警的需求,文章提出并开发了一种基于大数据的预测与预警系统:通过收集和整理相关设备运行数据及历... 详细信息

随着信息技术的不断发展和电网数据的不断积累,利用大数据进行故障预监控已成为配电领域的重要发展趋势。针对当前配电运行故障预测与预警的需求,文章提出并开发了一种基于大数据的预测与预警系统:通过收集和整理相关设备运行数据及历史故障数据,构建了健壮的数据集;采用机器学习方法,设计了具有高预测精度的故障预测模型;基于此模型,开发了能自动分析、判断和预警故障的预警系统。实验结果表明,与传统方法相比,该系统在故障预测的准确度和及时性上有显著提升,可以有效地提前发现和预警潜在故障,帮助避免严重的配电事故,保障电力系统的稳定运行。这一研究为配电系统运行故障的预防和处理提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景和实际价值。

关键词：大数据配电运行故障预测预警系统

双碳能源技术中的光储充一体系统设计与性能分析

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电力系统装备 2024年第5期 94-96页

作者：朱立刚郑小敏国网浙江省电力有限公司杭州市钱塘区供电公司浙江杭州310000

随着全球对可再生能源的关注不断增加,双碳能源技术成为应对气候变化和实现碳中和目标的重要方向之一。双碳能源技术是一种绿色、可持续的能源发展方向,光储充一体系统作为其中的重要组成部分,具有将光能转化为电能并进行储存和供电的... 详细信息

随着全球对可再生能源的关注不断增加,双碳能源技术成为应对气候变化和实现碳中和目标的重要方向之一。双碳能源技术是一种绿色、可持续的能源发展方向,光储充一体系统作为其中的重要组成部分,具有将光能转化为电能并进行储存和供电的功能。文章对光储充一体系统的设计与性能进行分析,以期为双碳能源技术的推广和应用提供技术支持。

关键词：双碳能源技术光储充一体系统光伏发电电能储存

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电力负荷管理策略的综合评估与优化

电力系统装备 2024年第2期 172-174页

作者：郑小敏朱立刚国网浙江省电力有限公司杭州市钱塘区供电公司浙江杭州310000

文章旨在进行电力负荷管理策略的综合评估与优化,以提高电力系统的效率、可靠性和可持续性。对电力负荷管理策略进行了综合评估与优化,总结了策略在实施中可能遇到的挑战和问题。探讨了未来电力负荷管理策略研究的方向和建议,包括新技... 详细信息

文章旨在进行电力负荷管理策略的综合评估与优化,以提高电力系统的效率、可靠性和可持续性。对电力负荷管理策略进行了综合评估与优化,总结了策略在实施中可能遇到的挑战和问题。探讨了未来电力负荷管理策略研究的方向和建议,包括新技术应用、可持续性和环保、应急管理及政策与法规等方面的挑战和机遇。综合考虑多个因素和指标的数学优化模型可有效提高电力负荷管理的效能。

关键词：电力负荷管理综合评估储能技术优化

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输电线路智能化监测与故障诊断技术研究

光源与照明 2024年第6期 99-101页

作者：缪加加国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司浙江杭州311400

输电线路作为电网中的重要组成部分,其运行状态的监测与故障诊断对于确保电力系统安全、稳定和经济运行至关重要。文章研究根据电力系统特性和需求,将智能化技术引入输电线路监测和故障诊断,提出了一种基于机器学习的智能化输电线路监... 详细信息

输电线路作为电网中的重要组成部分,其运行状态的监测与故障诊断对于确保电力系统安全、稳定和经济运行至关重要。文章研究根据电力系统特性和需求,将智能化技术引入输电线路监测和故障诊断,提出了一种基于机器学习的智能化输电线路监测与故障诊断技术,该技术能显著提高输电线路的监测准确性和故障诊断效率,显著降低了故障切除时间,有力地保障了电力系统的稳定运行,为智能电网的建设和电力系统的智能化提供了有益的借鉴和参考。

关键词：输电线路智能化监测故障诊断机器学习

钱塘江底地铁联络通道双侧发散布孔的冻结温度场实测

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隧道建设（中英文） 2024年第6期44卷 1214-1222页

作者：孙枫杭州市地铁集团有限责任公司浙江杭州310019

钱塘江底地层富含气及动水,会明显影响江底联络通道冻结施工的温度场演变过程和分布特征。为解决该问题,通过对位于钱塘江底的杭州地铁6号线某联络通道冻结工程进行现场监测,研究冻结施工中不同位置地层温度的演变过程,分析停冻后冻结... 详细信息

钱塘江底地层富含气及动水,会明显影响江底联络通道冻结施工的温度场演变过程和分布特征。为解决该问题,通过对位于钱塘江底的杭州地铁6号线某联络通道冻结工程进行现场监测,研究冻结施工中不同位置地层温度的演变过程,分析停冻后冻结管内的温度变化特征,获得地层中含气及地下水流动对联络通道冻结温度场的影响规律。1)双侧发散布孔时,冻土向内平均发展速度是向外的1.47倍,而停冻6 h后外排和内排冻结管内的温度分别回升5℃和10℃;2)地层中囊状气泡削弱了冻结管向周围土体的冷量传递过程,从而明显影响冻结效果,冻结过程中气泡位置的温度比冻结管终端位置偏高8~18.4℃;3)地下水流动也会影响地层中的冷量分布,冻结57 d时冻结壁上、下游对应位置冻结管内温度相差8℃,而停冻6 h后相应位置的冻结管内温度分别回升了5℃和2℃。研究结果表明:双侧隧道内发散布孔方式可以有效解决含气及动水地层中影响联络通道冻结施工的问题,而地层中囊状气泡和地下水流动都会明显影响冻结温度场的分布特征。

关键词：人工冻结法含气与动水地层地铁联络通道双侧发散布孔冻结温度场现场实测

基于AVMD多尺度模糊熵和VPMCD算法的宽频振荡分类

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电力系统保护与控制 2024年第13期52卷 179-187页

作者：赵妍潘怡李亚波聂永辉东北电力大学输变电技术学院吉林吉林132012 东北电力大学电气工程学院吉林吉林132012 国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司浙江杭州310000 东北电力大学教务处吉林吉林132012

电力系统宽频振荡具有宽频域、非线性和时变性的特点,对振荡分类在准确性、快速性等方面提出了更高的要求。为此,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)的多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entr... 详细信息

电力系统宽频振荡具有宽频域、非线性和时变性的特点,对振荡分类在准确性、快速性等方面提出了更高的要求。为此,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational mode decomposition,AVMD)的多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,MFE)和变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,VPMCD)相结合的宽频振荡分类新方法。首先,对宽频振荡信号进行AVMD,得到固有模态分量(intrinsic mode functions,IMFS)。然后,引入MFE对IMFS进行时域特征描述,同时实现对IMFS构造特征向量的降维处理。最后,采用VPMCD对MFE降维后的特征向量实现宽频振荡的分类检测。通过仿真和实测数据分析,结果表明,所提方法的宽频振荡分类检测准确率比支持向量机(support vector machines,SVM)、BP神经网络方法的分类准确率更高,分类时间更短。

关键词：宽频振荡分类多尺度模糊熵变分模态分解变量预测模型

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