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期刊信息/Journal information
电工技术
电工技术

牟炳林

月刊

1002-1388

diangong@chinaet.net

023-63502993

401121

重庆市北部新区洪湖西路18号

电工技术/Journal Electric Engineering北大核心
查看更多>>本刊是由国家科技部主管，科技部西南信息中心主办，1980年创刊，国内外公开发行，每月10日出版，在国内外电力电子、自动化类杂志中具有很大影响力的实用性技术杂志。已被中宣部和新闻出版总署评选为中国期刊方阵期刊。《电工技术》以其新颖性、实用性和可操作性强的报道风格，深受广大读者的欢迎。《电工技术》在业内拥有的庞大读者群和深入广泛的信息传播能量，是指导选购和使用、沟通产销的理想媒体。《电工技术》报道宗旨：为从事自动化科技应用与应用科研界的中高层人士传播技术知识和产品信息，且新颖、实用、可操作。
正式出版
收录年代

    新型电力系统下的宽频振荡问题

    景晓旻赵一霖孔维康李俊...
    77-79页
    查看更多>>摘要：在建立新型电力系统的大背景下,海量的新能源和电力电子器件并入地区电网带来了新的稳定性挑战——宽频振荡.通过介绍近年来新能源机组并网引发的振荡事件,从宽频振荡产生原因、分析方法和抑制措施阐述了由大规模电力电子设备接入电网引起的振荡稳定性问题.

    宽频振荡阻抗分析法模态分析法振荡抑制新型电力系统

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    光储充检放智能电站K-means聚类能效计量检测方法

    张杰梁
    80-82页
    查看更多>>摘要：光伏出力具有较强的不确定性和随机性,降低了光储充检放一体化能效计量检测性能.为此,在随机采样模式下,提出光储充检放智能电站能效计量检测方法.首先分析光储充检放智能电站的拓扑结构;其次采用K-means聚类算法聚类处理光伏出力数据,通过Beta分布根据电站拓扑结构生成光伏出力场景,为能效计量检测提供相关数据;最后构建电站能效检测模型,完成光储充检放智能电站能效的计量检测.实验结果表明,所提方法可精准检测光储充检放智能电站的供电功率和充放电功率,能效检测相对偏差小.

    光储充检放智能电站K-means聚类算法Beta分布光伏出力能效计量

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    基于粗糙集理论的变电站自动化设备检修优先级决策方法

    时文俊
    83-85,90页
    查看更多>>摘要：检修优先级决策是设备检修前期工作的重要环节,传统方法在变电站自动化设备检修方面应用效果不够理想,检修任务均衡度较低,变电站停电时间较长.针对传统方法存在的不足和缺陷,提出基于粗糙集理论的变电站自动化设备检修优先级决策方法.利用粗糙集理论对检修优先级决策属性约简,建立决策指标集,收集指标集中决策指标数据,并采用赋权法对检修优先级进行量化,确定设备检修先后顺序,实现自动化设备检修优先级决策.经实验证明,该方法的检修任务均衡度在50％以上,有效缩短了变电站停电时间.

    粗糙集理论变电站自动化设备优先级属性简约指标集

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    机器人在牵引变电所应急操作中的应用

    李彦吉李祎杨孙刚郑李民...
    86-90页
    查看更多>>摘要：在牵引变电所实施大规模无人值守的工作中,考虑到应急操作到达现场的难度和事故的影响程度,枢纽地区、难以到达区域的变电所仍采用有人值班的方式.为了解决这一问题,将智能应急操作装置引入牵引变电所,融合当前最新的机器人技术和人工智能技术,研发了牵引变电所应急操作机器人,采用六自由度机械臂并在其末端加装操作爪的方案,综合利用双目深度相机提供的深度和图像信息进行图像识别,达到毫米级的操作误差要求,实现了对成套设备、综合自动化系统面板按钮、转换开关的操作功能,提升了变电所运维智能化水平和应急响应水平,为无人值守变电所的全面推广提供了有力的保障.

    牵引变电所机器人应急操作机械臂双目深度相机

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    基于FA-GRU模型的短期电力负荷预测

    贾青山
    91-93页
    查看更多>>摘要：针对电力负荷随机性强、稳定性差的问题,提出一种结合因子分析(FA)和门控循环单元(GRU)的电力负荷预测方法.首先,利用因子分析探寻负荷数据的内在逻辑,找出各类条件因素(如时间、电价、温度等)对用电负荷的影响并降低数据规模和复杂程度;接着,将因子分析与门控循环单元相结合,建立负荷预测模型;最后,对江苏某地区实际负荷进行预测,结果表明与未降维的模型相比,降维后的预测模型有着更高的预测精度且训练速度更快.

    负荷预测因子分析门控循环单元

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    基于深度卷积神经网络的变电站设备故障图像分类方法

    陈昌飞康曦何振梁朱东松...
    94-96,100页
    查看更多>>摘要：为优化变电站设备故障图像分类的效果,提高图像分类的召回率,满足复杂化和多样化的设备故障图像分类需求,开展了基于深度卷积神经网络的变电站设备故障图像分类方法研究.首先,对变电站设备图像进行预处理,减少噪声干扰,达到平滑图像的目的.其次,使用阈值分割算法,对变电站设备图像进行区域分割,为后续故障图像分类奠定良好的基础.在此基础上,利用深度卷积神经网络实现故障图像特征高度提纯,以变电站设备相对温差为依据,判断设备故障缺陷等级,输出故障图像分类结果.实验结果表明,应用所提出的方法后,随着图像样本数量的增、加,其在召回率方面始终保持良好的性能,能够更准确地分类出故障图像样本,具有更好的泛化能力.

    深度卷积神经网络变电站设备故障图像分类

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    基于TOPSIS算法的电动汽车充电站运行质量评估

    金晨宋杨阮庄焦海文...
    97-100页
    查看更多>>摘要：当前电动汽车充电站在迅猛发展的同时,存在用能损耗高、充电效率低、闲置率高等问题,运行质量不佳.对此,以实地检测评估充电站运行质量的方法在经济性和可操作性上存在一定困难.为解决这一问题,建立一种应用在电动汽车充电站运行质量评估的指标体系,实现非侵入式评估电动汽车充电站的运行质量优劣.该模型可辅助充电站管理人员快速评估电动汽车充电站运行质量,有效提高检测效率,为运行维护方面提供强有力的技术手段.

    电动汽车充电站运行质量

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    基于混合式改进斑马优化算法的光伏MPPT研究

    雷金华潘成勇
    101-104页
    查看更多>>摘要：光伏阵列易受外界影响而出现局部遮阴,功率输出则会呈现多峰值现象.传统的光伏最大功率跟踪算法(MPPT)存在效率低下、输出波动较大、易陷入局部最优解等问题.针对这些缺陷,提出基于改进斑马优化算法(IZOA)混合电导增量法(INC)的光伏MPPT控制策略.算法初始阶段,引入Tent混沌映射促进斑马种群在寻优空间均匀分布,利用IZOA的优势快速搜索全局最大功率点;然后在最大功率点附近,利用INC提升搜索效率,实现快速稳定输出.通过MATLAB/Simulink建模,同等参数条件下,将仿真粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟优化算法(CS)、斑马优化算法(ZOA)与之对比,结果显示IZOA-INC具有较好的追踪效果.

    光伏MPPT斑马优化算法电导增量法智能优化算法MATLAB/Simulink混沌映射

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    基于深度神经网络的电压暂降风险评估

    向祝强刘元煌赵微
    105-107页
    查看更多>>摘要：电压暂降评估工作能够综合电网侧供电信息和用户侧敏感设备信息,得出节点电压暂降风险值,帮助供电公司和用户直观了解电压暂降风险,为用户结合实际情况选择入网点、针对性治理电压暂降等提供理论依据.通过对用户受电压暂降影响的主要原因进行分析,利用深度神经网络模型挖掘实际影响因素与用户电压暂降风险之间的潜在联系,并采用电压暂降综合指标评估用户电压暂降风险,最后通过实测算例对该方法的可行性进行验证.

    电压暂降风险评估深度神经网络数据驱动

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    基于循环神经网络的配网用户侧负荷态势感知方法

    李扬帆
    108-111,114页
    查看更多>>摘要：针对配网用户侧负荷分析中的MAPE误差问题,提出基于循环神经网络的负荷态势感知方法.利用降噪自编码器处理历史负荷数据;通过奇异谱分析获取低频和高频分量序列,描述负荷态势特点;以循环神经网络为核心,结合长短期记忆网络构建负荷态势感知模型,分别预测低频和高频分量序列;利用改进鲸鱼算法优化模型参数,以获得更准确的预测结果.实验结果表明,新方法得出的感知结果的MAPE值低于5％,满足配网用户侧负荷态势感知要求.

    循环神经网络配网用户侧电力负荷态势感知

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