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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。
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    基于电流波形相似性的风电场集电线路纵联保护

    刘立群杨威梅雪傲孙彬...
    45-48页
    查看更多>>摘要：双馈风力发电机(DFIG)与传统电源的电磁暂态特性不同,导致现有的保护难以适应含 DFIG 风电场送出线路.为了提高故障识别的速度和可靠性,提出了一种基于电流波形失配度的新型纵联保护方案.弗雷歇距离算法用于比较受保护线路两侧当前故障电流的差异.仿真证明所提保护方法能够在不同的故障类型、故障位置和其他条件下可靠、快速地识别故障.

    风电集电线路纵联保护

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    新能源风力发电的研究综述

    王伟刚
    49-52页
    查看更多>>摘要：在调研相关文献基础上,综述了新能源风力发电的现状和未来发展趋势.主要围绕以下方面展开:风力发电和风力机组的发展历程及发电原理,新型风力涡轮机如垂直轴风力涡轮机、大型风机等的研究成果,新技术如多旋翼式风力涡轮机、海上风力发电、风能储存等的发展,风电发展中存在的问题和亟待解决的挑战如风力资源利用效率低、风电场稳定性等.

    新能源风力发电清洁能源

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    旭升光伏电站光伏储能与光伏电站负荷预测研究

    王志强
    53-56页
    查看更多>>摘要：针对光伏储能和光伏电站负荷存在明显的随机性和间歇性问题,分别提出了基于长短期记忆神经网络的光伏发电预测模型和基于BP神经网络的电站负荷预测模型.在光伏发电预测模型中,采用皮尔逊相关系数分析光伏发电功率的影响因素,并将相关性较高的因素作为长短期记忆神经网络模型的输入变量,然后通过 K-means 聚类分析将数据分为 4 种季节类型,处理后的数据集放入预测模型中进行训练.在光伏电站负荷预测模型中,将处理后的历史负荷数据输入基于时间序列的BP神经网络进行迭代训练,同时对模型的权值和阈值进行自适应优化.最后,验证了所提出的预测模型具有极高的预测精度以及该光伏电站负荷预测模型较PSO-BP、GA-BP神经网络具有更高的精度和稳定性.

    光伏存储光伏发电预测光伏电站负荷预测长短期记忆网络

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    直驱永磁风力发电机的变系数PD虚拟惯量控制研究

    唐杰刘琳黄肇邵武...
    57-61页
    查看更多>>摘要：传统PD虚拟惯量控制虽然能有效避免无惯量情况下频率的二次跌落问题,但应对风速变化时,传统控制方法中固定的惯性系数可能导致惯量响应中惯量的过余或不足,风机输出有功功率延时变化,影响系统频率的变化,惯量响应效果不理想.为此,在搭建PD虚拟惯量控制模型的基础上,综合考虑转子动能与风速变化对虚拟惯量调节的影响,通过当前风速与下一时刻预测风速对应的旋转动能超前算出满足系统的变微分系数,优化传统控制方法中的风机辅助功率,匹配系统适时的惯量效应,在系统频率调整方面具有更高的灵活性,同时避免了传统控制方法机械、固定的全惯量支撑,减小机组的调频压力.最后通过仿真验证了所提策略的有效性.

    虚拟惯量控制惯量响应惯量系数频率调整

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    基于零序分量的风电场多分支集电线路故障诊断技术

    朱振军
    62-66,73页
    查看更多>>摘要：风电场Z型变压器绕组的特殊接线方式,使得 35kV 集电线路发生接地故障时会产生一个唯一的零序电流回路.为此,以集电线路中存在的零序分量为论述点,提出一种利用零序电流回路的系数值判定故障区间的方法,可避免接地阻抗和线路零序电容对诊断过程的影响,再通过监测零序电流行波,基于单/双端行波定位原理,实现接地故障点的精确定位.该故障诊断方法不受接地电阻及故障距离的影响,应用于多分支集电线路的故障诊断,效果良好并可节省建设成本.

    Z型变压器零序分量多分支故障诊断

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    电费全流程自动化作业模式研究

    孙雨婷景雪霁谭艳婷李权彦...
    67-69页
    查看更多>>摘要：研究了电费全流程自动化作业模式的应用范围和实现方式.该模式通过引入先进的数字化技术和 RPA 技术,实现量费核算、支付结算、财务清分、票务管理、营财协同等方面的全流程自动化,提高了电费管理效率和精度,同时降低了人工成本.通过案例研究发现,基于 RPA技术的电费全流程自动化作业模式不仅可以提高电费管理的效率,还能减少人为因素导致的错误和损失.

    机器人流程自动化数字化电费管理

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    基于灰色预测算法的发电厂继电保护可靠性研究

    周晟
    70-73页
    查看更多>>摘要：针对发电厂继电保护设备故障样本数据较少,无法准确评估继电保护设备可靠性的问题,提出了灰色预测算法和三参数威布尔分布模型相结合的方法,用于评估继电保护设备可靠性,并通过实例仿真验证所提算法的可靠性.研究结果表明,所提出的继电保护设备可靠性算法可以根据少量样本数据快速评估继电保护设备的可靠性,与其他算法相比,预测评估精度较高,可以为继电保护设备的检修工作提供参考.

    灰色预测算法威布尔分布模型继电保护可靠性

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    基于CEEMDAN-SE-GWO-LSTM模型的短期风速预测

    王胜研王娟娟
    74-78,81页
    查看更多>>摘要：为了降低风速具有的非线性和随机性带来的预测难度,提高预测准确性,提出一种融合完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SE)、灰狼优化算法(GWO)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型来预测短期风速.首先利用CEEMDAN将风速数据分解为若干模态分量,再通过样本熵对各分量进行筛选,将样本熵值相近的模态分量进行叠加,形成新的若干个子序列,然后对各子序列采用 GWO-LSTM模型进行训练与预测,最后叠加子序列的预测结果.实验结果表明,所提CEEMDAN-SE-GWO-LSTM模型相对于单一的LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差这 3 个误差指标上分别降低了 21.7%、44.5%和 40.9%,因此该模型具有较好的预测精度与稳定性,可有效预测短期风速.

    风速预测CEEMDANSEGWO长短期记忆神经网络

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    生成KEIL静态库的方法及应用

    陈斌徐京生林佰成
    79-81页
    查看更多>>摘要：介绍如何在KEIL中生成静态库,并将其用于其他新开发项目中.提供一个简单的示例程序,展示如何在KEIL中创建和使用静态库.特别强调在使用和调用静态库时,需要注意的一些问题.

    静态库KEIL软件动态库

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    基于PAI平台的电力大数据价值挖掘模式的探索与实践

    刘海林谢裕清钱伟杰周晓琴...
    82-85页
    查看更多>>摘要：随着电网信息化水平的不断提升,数据作为信息的载体呈现爆炸性增长.传统电力数据挖掘模式在数据获取、建模、分析和模型评估等方面自动化集成水平低,各阶段工作衔接不紧密,同时大部分模型构建复杂,耗时较多,与国家电网公司要求的高效、精准洞察业务价值目标存在一定的差距.基于电力云平台和全业务统一数据中心的建设完成,提出了一种集数据获取、模型构建、分析评估为一体的数据挖掘新模式,通过简化实验性数据获取流程,降低模型构建难度,有效提升电力大数据价值挖掘的速度,全面服务公司业务价值提炼工作.

    PAI平台探索实验区高频表

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