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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
收录年代

    新型电力系统下虚拟电厂参与电-碳联合市场的竞标策略与价格传导机制

    郁海彬袁欣诚唐亮姜玉靓...
    1-15页
    查看更多>>摘要：针对目前电力市场与碳市场未能协同增效的问题,该文梳理了电-碳市场的交互机理和价格传导效应.虚拟电厂运营商制定对外参与电-碳联合市场竞标、对内协调优化决策的双侧互动策略,构建包含风电、光伏发电、燃气轮机、储能、电动汽车及柔性负荷的多主体虚拟电厂模型参与电-碳联合市场,按照竞标策略根据电-碳价、竞标电量-碳排放量及储能、电动汽车的运行补偿机制进行动态博弈.算例表明电-碳联合市场下虚拟电厂内部分布式资源的积极性优于各主体独立参与市场,不同区域电网碳排放因子对虚拟电厂影响水平存在差异,碳-电价传导率的提升有利于当前电力市场效能和碳减排效果,为碳价机制设计提供理论引导.

    新型电力系统虚拟电厂电-碳联合碳排放因子

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    基于迁移学习的海上风电机组主轴承故障诊断

    马士东龚文斌万安平
    16-24页
    查看更多>>摘要：主轴承故障诊断是提升风力发电机可靠性和可用性的重要手段.然而在海上风电场建立初期,难以在每台机组上都获取到足够多的训练样本和全面的运行数据,因此,利用不同机组之间结构和原理的高度相似性,通过迁移学习方法得到一个可以适用于多台风电机组的可靠的主轴承故障预警模型是解决问题的关键.该文提出一种基于XGBoost和迁移学习的综合方法来对风电场中不同风电机组进行主轴承故障预警.首先,采集广东某海上风电场6.8 MW风电机组的数据,构建出一套基于XGBoost的主轴承故障预警模型,然后再将其迁移至其他不同的风电机组中.实验表明,与LSTM、GRU、Light和Random forest等模型相比,本文构建的模型的准确率最高,R2高达0.995.并且在经过迁移后仍然保持了较高准确率,各机组的R2均大于0.95.

    迁移学习海上风电机组主轴承故障诊断XGBoost

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    面向电力变压器的电磁式振动能量采集器研究

    辛明勇杨婧祝健杨张洋...
    25-32页
    查看更多>>摘要：变压器作为电网中的关键设备,对其运行状态进行实时监测十分重要.然而,如何为各类监测传感器提供经济、绿色的电能是实现变压器智能运维的关键所在.因此,本文提出一种面向电力变压器的电磁式振动能量采集器,以收集变压器在工作时产生的100 Hz附近的振动能量,从而实现变压器监测传感设备的自供能.文中采用机械弹簧组将含有线圈的振子悬浮放置,以定量控制其共振频率,进而放大振动幅值,同时在外围配置磁场.建立了采集器的理论模型用以预测其输出电压大小,通过有限元仿真和实验测试对采集器的共振频率和理论模型进行了验证.最后,制作了试验样机,通过实验平台模拟振幅为10 μm、频率为100 Hz的振动工况,测得其最大输出功率约为7.1 mW,证明了该文提出的振动能量采集器潜在的应用价值.

    变压器高频振动能量采集电磁式

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    考虑抗属性篡改的电力调度多径数据加密传输方法

    白宏宇杨帅袁涔李玉靖...
    33-38页
    查看更多>>摘要：电力调度数据需要具备高实时性,但网络带宽、数据缓存等因素可能导致数据被传输延迟,且电力调度数据在传输过程中可能会受到黑客入侵、病毒传播等外部网络攻击,导致数据被篡改,对电力系统安全监测造成威胁.为了提高电力调度数据传输的实时性和安全性,提出考虑抗属性篡改的电力调度多径数据加密传输方法.在电力调度数据分割成多个数据块的基础上,建立多路径数据块传输通信链,提高数据传输效率.采用高级加密标准(advanced encryption standard,AES)算法对数据块进行加密处理,为每个数据块生成一个加密密钥,保证电力调度过程的机密性.使用线性回归拟合提取加密后的数据块属性特征,根据属性选择不同路径,将电力调度数据同时传输至接收端,完成多径数据加密传输.实验结果表明,数据传输延迟为0.41 ms,数据完整通过率为97.9％,数据认证准确度为0.97.

    抗属性篡改多径传输网络传输通信链AES算法时间序列

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    "产业-电力-能源"协同发展能耗指标预测模型研究

    周懋文万航羽吴政声
    39-45页
    查看更多>>摘要：自"碳达峰碳中和"目标及"能耗双控向碳排放总量和强度双控转变"提出以来,区域能源消费控制与产业发展、电源开发低碳化转型的协调发展需求尤为关键.该文章提出一个"产业-电力-能源"协同发展能耗指标预测模型,该模型通过建立基于随机影响回归的人口、富裕度和技术碳排放预测模型(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology,STIRPAT),并计算产业及能源转型前后相关指标,将产业及能源转型因素计及在区域经济和能源发展目标之中,以预测区域能耗指标变化情况.实例分析表明,该模型可定量得到产业及能源转型、政策影响引起的能源消费及碳排放的空间分布.这对于区域产业引进、电源开发策略的制定具有辅助决策作用,并对推动实现区域碳达峰与碳中和的目标具有重要意义.

    产业转型能源消费电力供给STIRPAT模型

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    基于数据主人制的企业数据治理模式及平台研究应用

    马洪斌邵志敏郭瑞黄振...
    46-53页
    查看更多>>摘要：在当前企业快速高质量发展的背景下,传统的数据管理方式已无法满足企业的需要.本文针对现有数据管理中存在的问题,提出了一种基于数据主人制的数据质量治理模式,并构建了数据治理平台,从而加强人员责任,提高企业数据管理效率.本文的创新点包括智能识别存量和增量数据的数据主人,采用多种数据处理技术,开展数据批量预处理、外数内用、专家处理等整改措施.此外,还在源端业务系统上进行了适应性改造,以确保数据治理工作从责任主体、治理技术和治理平台等多个维度得到全面加强.通过实际应用该数据治理平台,公司台账类数据的管理准确性和效率得到了显著提升.这一成果不仅提高了数据的应用价值,也有利于企业数字化转型.

    电力企业数据主人制数据治理数字化转型

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    VSG控制型分布式光伏聚合模型和稳定控制方法

    郑友卓刘安茳徐玉韬郝树青...
    54-62页
    查看更多>>摘要：在新型配电系统中,众多分布式光伏系统通过直接并联或间接互联配置呈现.虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)作为一种典型的并网分布式光伏逆变器,在电网故障时,不同的控制参数和电路参数组合产生不同的动态响应.现有研究多关注于单个VSG的稳定性上,但对多VSG并网系统的综合分析和控制策略的研究相对较少.因此,提出了一种辨识同调VSGs并网系统的方法,并建立了同调VSGs并网系统的等效单VSG模型,该模型不仅具有明确的物理意义,而且能够准确描述原系统的动态特性.基于这一模型,本文进一步提出了一种策略,旨在提升同调VSGs并网系统的暂态性能.仿真实验结果验证了所提方法的有效性,为多VSG并网系统的稳定性和性能优化提供了新的视角和解决方案.

    新型配电系统多分布式光伏系统虚拟同步发电机等效控制结构

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    基于历史数据的燃气轮机健康状态实时评估系统

    李红仁张坤王鑫呼树尧...
    63-71页
    查看更多>>摘要：燃气轮机广泛运用于电力、航空航天和城市热力供暖等领域,具有高效、清洁、灵活等特点.然而,燃气轮机存在结构复杂、启停频繁、工况多变等诸多影响因素,导致其健康程度劣化.因此,针对燃气轮机设备健康状况评估技术的研究愈发重要.随着传感器技术和新一代信息技术的进步,基于数据驱动的健康评估技术得到了长足发展.但目前的预测诊断模型存在复杂程度高、数据存储需求量大等问题,可能增加系统运行负担.因此,本文在深入分析相关理论的基础上,通过相关模型函数的运算、评估流程的搭建,开发了一种基于历史数据的燃气轮机健康状况实时评估系统,从而减轻智能预测诊断系统的运行压力,提升实时监测能力.最后,通过实例验证了所开发系统的可行性和稳定性,为燃气轮机设备健康评估技术提供新的发展思路.

    燃气轮机健康评估聚类S型隶属函数数据评分

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    基于改进ORB-SLAM算法的三维点云重建方法

    刘兴班国邦吴昊孟令雯...
    72-79页
    查看更多>>摘要：针对电网复杂环境特点,研发适用的三维成像装置,实现对作业场景全方位、高精度成像,能够提供更全面的环境感知和风险监测,为立体防控提供可靠的基础数据.为此,提出了一种基于改进ORB-SLAM的三维点云重建方法.首先,选用深度相机作为实验设备来获取点云数据的像素坐标;然后,通过像素坐标到图像坐标的变换,转换成三维点云数据;最终,采用简化的弱耦合策略对ORB-SLAM算法进行优化,对相机位姿估计中的遗漏进行补充,识别并纠正较大的估计误差,从而增强在作业场景中三维重建点云融合的精确性.

    复杂环境三维成像改进ORB-SLAM算法三维点云重建

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    基于双向长短记忆网络融合模型的招标文件解析技术研究

    徐世阳
    80-94页
    查看更多>>摘要：面对国家电网公司电子招投标业务的快速扩展,供应商在海量的招标文件中迅速而精确地提取相关信息变得尤为重要.本研究开发了一种适配国网招标文件特征的解析技术,旨在将数据结构化和可视化,以帮助供应商及时锁定投标机会并支持决策制定.通过对招标文件进行篇章分析、表格检测和文本纠错处理,获取了有效的数据输入.采用五种不同的解析算法模型对数据进行分析,并基于标注数据评估各模型性能.利用国网招标文件样本,经过模型定制与调优,构建了一个集成双向长短记忆网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)、条件随机场(conditional random fields,CRF)的解析模型.使用823份实际招标文件样本对模型进行了训练和对比测试,结果显示双向长短记忆融合模型的性能指标优于BERT+Bi-LSTM模型.此外,CRF层能够通过学习自动引入的约束条件来确保预测结果的准确性,从而显著提升解析效果.

    招投标Bi-LSTMCRF文件结构分析文本分析

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