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电力大数据
电力大数据

曹洪

月刊

2096-4633

0851-5592768

550002

贵州贵阳解放路32号贵州电力试验研究院

电力大数据/Journal Power Systems and Big Data
正式出版
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    冰风荷载作用下架空线路脱冰跳跃风险评估方法

    陈易飞阳林郝艳捧李立涅...
    1-9页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种用于评估架空线路在冰风荷载作用下脱冰风险的方法.通过仿真获取不同脱冰模式下的竖向冰跳高度、横向摆幅和端部动态张力的变化数据,进而计算输电线路相间最小间隙、冲击倍数、悬垂线夹最大不平衡张力及耐张绝缘子串的安全系数.结合这些参数,定量分析了放电、断线、线夹损害和绝缘子串损坏的风险,并输出了综合风险评估结果.此外,本研究引入阶跃函数来模拟脱冰和风荷载,提出了计算脱冰线路最小相间隙的新方法.以中国南方某110 kV架空线路为例,验证了该方法的有效性.结果显示,C相导线脱冰导致张力大幅下降,竖向跳跃高度和横向摆幅分别达1.84 m和11.6 m,耐张串和悬垂线夹的不平衡张力分别高达44 kN和85 kN,暴露出电气和力学方面的风险.该评估与实际事故相符,证明了方法的准确性.

    覆冰脱冰跳跃输电线路风险评估有限元仿真

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    基于改进DBSCAN算法的电力设备坐标研究

    陆嘉铭朱洪志贺静张一彦...
    10-17页
    查看更多>>摘要：本文旨在解决采用密度聚类算法分析电力设备位置坐标时,因手动设置超参数导致聚类结果不稳定的问题.通过引入粒子群优化算法,自动调整邻域半径和最小邻域点数,并以轮廓系数作为优化目标,实现了 PSO-DBSCAN(particle swarm optimization for DBSCAN)算法.该算法能够更好地适应不同电力 设备位置坐标的数据特征,提高了聚类分析的准确性和稳定性.实验结果表明,PSO-DBSCAN算法在电力设备位置坐标分析中表现出色,成功克服了传统手动设置超参数的局限性.本研究为电力系统管理提供了一种更智能、自适应的密度聚类分析方法,为电力设备位置坐标分析提供了可靠而高效的解决方案,为电力系统的管理和优化提供了新的思路和工具.

    密度聚类电力系统轮廓系数位置坐标粒子群算法

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    激光供电脉冲电场传感器设计

    王宇辛明勇代奇迹徐长宝...
    18-27页
    查看更多>>摘要：为应对高电压电力系统中瞬变电场强度的测量难题,并确保直流输电系统的安全稳定运行,本研究设计并构建了一种由激光光电池供电的脉冲电场传感器.该传感器包括激光光电池供电模块、电光信号转换模块和单极子天线.此外,还在设计中采用恒流源电路作为半导体激光器的供电系统,它能将特定波长的激光能量转换为电能,为传感器或其他负载提供远距离非接触式供能.为确保传感器的精确度,本研究开发了一套系统标定装置,用于在控制空间内产生标准测试电场,并通过部署的传感器阵列来测量产生的电场、磁场及被测物体内部的其他数据,实现对动态系统电场强度的即时校准.实验测试表明,所研制的脉冲电场传感器具有20 kHz至500 MHz的3 dB带宽,100 V/m至60 kV/mm的动态范围,125 Ω的负载阻抗,优于10％的线性度,以及上升沿小于3.5 ns的瞬态响应性能,验证了其在强电磁干扰环境下仍具备良好的快速响应速度.

    脉冲电场传感器半导体激光器恒源流电路单极子天线脉冲电场测试

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    基于非线性状态估计(NSET)方法的燃机电厂故障检测研究及应用

    李娴静李勇辉楼鹏炯
    28-36页
    查看更多>>摘要：随着"双碳"目标的提出,燃气轮机发电机组的经济、可靠运行成为了行业关注的重点.因此,准确检测故障和提高运行水平具有重要的研究价值.本文针对燃机电厂的故障检测问题,结合小波去噪等数据预处理方法,提出了一种基于非线性状态估计(NSET)的故障检测方法.该方法利用电力大数据,首先构建记忆矩阵并建立数学模型,然后通过比较实际曲线与预测曲线,分析残差值,从而有效地检测出故障.为了验证其有效性,本文以浙江某燃机电厂为例,在仿真平台和生产现场分别进行实验.实验结果表明,该方法能够有效检测33种故障也能够检测生产现场的燃机速比阀故障、热电偶故障等常见故障.最后,本文将该方法落地到模拟数字电厂项目中,实现了数字电厂故障检测技术的工程示范应用.

    NSET小波去噪燃气轮机故障检测数字电厂

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    计及评价指标冲突的电动汽车充电负荷区间预测

    贺庆奎刘玮迟林芳张明涛...
    37-44页
    查看更多>>摘要：电动汽车充电负荷具有强随机性,且受电池容量与用户用车行为影响.为有效预测充电负荷时序分布,本文提出一种计及评价指标冲突的充电负荷区间预测方法.首先,该方法分析日间充电负荷间时序相关性,并用强相关历史日充电负荷数据构建充电负荷预测所需的特征集.接着,采用弯曲高斯过程(warped gaussian process,WGP)方法,并结合多种协方差函数来构建多个充电负荷区间预测模型.为解决多指标评价存在冲突和仅选择最优的一个预测模型会出现极端误差问题,本文应用面积灰关联决策方法,对各模型开展计及评价指标冲突的综合评价,并依据获取的面积灰关联贴近度,构建电动汽车充电负荷组合区间预测模型.实验结果表明,本文提出的方法能够获得更精确、覆盖率更高的充电负荷预测区间.

    电动汽车区间预测弯曲高斯过程面积灰关联决策强相关历史日

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    一种基于贝叶斯网络的燃气轮机故障诊断方法

    白晔朱萍
    45-53页
    查看更多>>摘要：本文针对现役电站燃气轮机故障样本少,以往的故障诊断方法依赖于海量的带有故障标签的数据,难以在实际生产中取得预期的诊断效果的现象,提出了一种通过利用贝叶斯网络进行反事实推理来识别燃气轮机故障原因的方法.本文首先介绍了贝叶斯网络的基本原理,然后将故障模式和影响分析及故障树技术应用于贝叶斯网络的搭建,最后通过实际案例分析,验证了这一方法的有效性.本文的故障诊断方法可以根据燃气轮机在运行中出现的异常现象分析出可能的故障和相应的故障原因,帮助运行及检修人员及时发现和排除故障,并且弥补了基于数据驱动的故障诊断方法缺少专业知识支撑的缺陷,为燃气轮机的故障诊断提供了一种灵活、高效、可靠的新选择.

    燃气轮机故障诊断贝叶斯神经网络反事实推理故障模式和影响分析

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    计及碳流的工业企业能源系统运行策略分析

    姚娟张晓文王磊张佳琳...
    54-63页
    查看更多>>摘要：为实现对工业企业能源系统中碳流轨迹的精确追踪,并制定有效的降碳运行策略,本文采用考虑网损的极坐标下的牛顿-拉夫逊迭代法,建立潮流稳态模型,用于分析系统中各节点和支路的有功潮流状态,以及网络损耗对系统性能的影响.此外,通过回归分析法对历史能耗数据进行建模,确定了燃煤发电机组的碳排放强度向量.进一步,建立了一个系统碳流分析模型,利用碳流与系统潮流的依赖关系,分析了各支路、负荷以及网损的碳流率,以及各个节点的碳势.为了实证所提方法的有效性,采用IEEE 14节点系统为某工业企业构建了一个5机14节点的需求响应模型.通过仿真分析,研究了企业各用能环节的碳排放强度,实现了碳流的精确追踪.最后,为了优化工业企业能源系统的运行策略,采取了安装碳捕集装置和实施就地无功补偿两种措施,并通过模拟实验验证了这些措施降低系统碳排放的有效性.

    工业企业潮流碳流碳排放强度运行策略

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    极端自然灾害下新型电力系统态势感知与知识图谱构建策略

    郁海彬唐亮陈浩年张伟...
    64-77页
    查看更多>>摘要：面对极端自然灾害时,传统方法难以准确捕捉灾害事件的动态特征和风险演化规律.本文提出一种基于知识图谱(knowledge graph,KG)的电网故障处理框架.该框架结合电网拓扑图谱、运行逻辑图谱和故障案例图谱,旨在提升系统的态势感知(situational awareness,SA)能力,并强化信息-物理融合系统的可观性和可控性.通过实时大数据的挖掘和全过程知识图谱链路的构建,实现了对极端自然灾害事件的提前感知、情景描述、态势理解和演变趋势分析.本文还以"720郑州特大暴雨"为例,展示了灾前预警、灾中应急响应策略和灾后恢复的全过程;此外,通过故障处理KG的动态更新,确保了知识的持续积累,并为类似灾害提供了有效的知识支持.本研究不仅提高了新型电力系统在极端自然灾害下的应对能力,还为未来能源互联网的灾害应对提供了有力的理论支撑和实践指导.

    极端自然灾害知识图谱态势感知知识支持

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    考虑用户负荷特性的低频减载优化策略及实现方法研究

    郑世英沈国辉石研李文杰...
    78-86页
    查看更多>>摘要：低频减载对于负荷调节的时效性以及准确性要求较高,在负荷削减的过程中存在欠切和过切的现象.同时,负荷调节涉及的用户较多,给用户带来不便,负荷削减还会对设备的正常运行产生影响.针对上述问题,本文提出一种面向用户负荷特征的低频减载分层调节策略.该策略将负荷调节偏差最低、减载用户比例最小作为优化目标;根据高污染、高耗能等不同特征,设置用户负荷的重要等级标签,以此调节参与负荷削减的用户比例,保障普通用户供电正常.此外本文设计了基于负荷控制单元的低频减载系统执行机构,通过预先向负荷控制单元下发调节策略,解决低频减载的时效性和准确性问题.本文通过仿真分析低频减载控制策略的合理性,实现了平均每轮0.87％的较低调控误差,每轮参与负荷削减用户的比例平均值为45％.该策略实现了监测更靠前、切荷更及时、管控更精准的预期目标.

    低频减载负荷控制单元用户负荷特性柔性设备负荷调节率频率响应

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    基于大模型和区块链的电力知识问答系统设计与实现

    艾洲
    87-96页
    查看更多>>摘要：如今电力已成为我们日常生活中不可缺少的一部分.然而,人们对电力知识的了解还有待提高,电力知识推广的供给形式有待创新.在AI大模型赋能各行各业高速发展的大背景下,电力领域的大模型存在例如数量不足和用户隐私数据保护力度不够等诸多问题.本研究以智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的对话预训练模型ChatGLM3为基础,设计开发了一个具备回答电力专业知识能力的智慧问答系统.在客户端和服务端数据传输与存储的过程中,我们采用了区块链加解密算法对数据进行处理和包装,以提高数据安全性.首先,收集高质量数据集,结合ChatGPT等基于Transformer的大模型,增强ChatGLM3的泛化能力.其次,通过Lora微调和全参微调等方法优化模型,优化后模型准确率提升31.78％,模型幻觉率降低了 33.5％.最后,我们在系统终端数据存储过程中采用加解密算法对用户数据进行加密,以确保用户数据的安全性.

    大模型区块链电力知识智慧问答隐私保护

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