摘要：容量优化配置与能量调度是建筑集成光储系统(building integrated photovoltaic,BIPV)规划和运行阶段的核心问题,合理的容量配置及能量调度能够有效提升系统的经济性,促进BIPV系统大规模推广与建设。该文提出一种容量配置及能量调度综合设计方法。考虑系统容量和能量调度之间的耦合影响,以BIPV系统全寿命周期下的成本与收益为核心要素,建立规划运行的双层耦合模型。外层模型以投资回收期最短作为目标函数,优化光伏与储能容量配置;内层模型以日运行收益最大为目标求解得到综合优化能量调度策略。针对模型特点提出一种改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),有效提升收敛速度并增强了全局寻优能力。算例表明,所提方法能有效完成系统容量配置,并且相较于其他能量调度策略,通过该方法得出的综合优化能量调度策略能够充分挖掘储能系统“峰谷套利”获利机制,缩短投资回收期。同时,该方法可以全面评估BIPV系统的经济性并适用于不同区域和灵活的电力市场政策,具有普适性和可移植性,能够满足不同场景多样性需求。

摘要：创新对于企业发展、战略转型具有显而易见的重要作用,习近平总书记就创新工作多次作出重要指示,科技创新已经上升成为国家战略,国家电网召开科技创新大会,动员激励公司上下传承创新基因,坚定不移推进创新驱动发展战略。E-IDEA意为everyone idea,即众创意,重视每位职工创新创意,将个体创新创意融入组织系统,推动创新信息化管理和数字化转型。

摘要：智能运维设备发生脱网故障后,往往难以定位,为实现脱网故障区段与故障电流分布间映射关系的确定、寻找脱网故障区段与故障电流分布间映射关系的最短路径,设计一种基于Dijkstra算法的电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位方法。选择数据驱动方法中的LightGBM算法,通过大量样本确定离网故障区段与故障电流分布之间的映射关系。基于Dijkstra算法寻找映射关系的最短路径,实施脱网故障区段搜索。设计电力光通信网络智能运维设备脱网故障区段定位平台,实现脱网故障点即智能运维设备信号丢失的定位与告警。对比实验显示,在SDH环网电路区域中的光缆中断导致的脱网故障区段定位、多路由段的光缆故障下的脱网故障区段定位,以及在环状电力区域中的多路由段的光缆故障下的脱网故障区段定位场景中,该方法的定位结果与实际位置最贴近,定位最准确。

摘要：本文针对电网运行全过程风险协调控制体系及架构设计进行探究,明确其各阶段协调控制要点以及控制软件框架设计方案,同时对其中涉及的关键技术进行深入分析。

摘要：电力营销技术人员在电力公司内部承担着对市场需求进行调研判断,为营销与客服工作提供信息化技术支撑的重要职责,对于电力公司营销发展具有十分重要的促进作用。尤其是近年来,随着对电力营销重视程度的不断加深,电力公司对营销人员的培训力度也逐渐提升。在进行培训课程设计创新中,应该以实用实效为原则,整合内外部优势资源,开发一批电力营销技术人员的精品能力培训课件及配套资源,满足电力营销技术人员的学习需求,做好电力营销技术人员培训的资源保障体系建设,并同步加强内训师队伍培养,持续推动电力营销技术人员培训工作往深里走、往实里落。文章以国网甘肃省电力公司为例,根据该公司的实际状况,提出基于创新理念的电力企业营销人员培训课程的设计研究,希望为电力营销人员的培训工作提供借鉴。

摘要：传统调频火电机组的调频能力有限,频繁变功率运行加剧了机组的磨损且严重影响设备寿命,日益难以满足新能源接入下的调频需求。储能联合调频机组响应自动发电控制(AGC)指令不仅可以解决火电机组在调频过程中调频性能低的问题,而且能够促进联合调频系统经济性的提升。为此,针对储能协调火电机组参与系统二次调频中的拓扑结构、容量配置及控制策略等关键问题设计了相应的解决方案。通过某发电厂实际运行结果验证了方案的有效性,并进一步分析了该方案在经济性方面的优势。

摘要：为解决传统光通信网络电缆故障定位平台故障定位结果准确率较低的问题,保障光通信网络的稳定运行,文章在传统电缆故障定位平台的基础上,引入深度学习方法,针对光通信网络电缆故障快速定位平台进行设计研究。平台采用B/S硬件架构,为硬件的高速运行提供保障;软件通过设计光通信网络故障数据采集模块,对数据进行清理处理,获取精度较高的电缆故障数据;采用深度学习方法,表征光通信网络电缆运行故障特征信息,实现电缆故障定位的目标。根据平台测试结果可知,该平台各个功能模块运行状况良好,故障定位结果准确率均在95%以上,优势显著,可行性较高。

摘要：针对智能电网的建设发展对负荷预测精度提出了更高要求的现状,提出了一种基于短期电网负荷智能预测算法的新能源调度模型。架构了基于PSO-BPNN的短期电网负荷智能预测算法,利用PSO算法对BPNN模型的初始权值和阈值等参数进行优化,并将日属性、温度、历史负荷等数据作为输入,通过训练后的BPNN模型实现短期电网负荷的精准预测。该模型以运行成本最低以及污染物排放量最少为优化目标,设计了含多类型新能源的微电网多目标调度策略。以某实际微电网的运行数据为样本,进行仿真验证的结果表明,所提算法相比于BPNN算法,在短期电网预测方面具有较高的准确性;所提多目标调度策略相比于单目标调度策略,能够同时降低微电网运行成本与污染物排放量,兼顾经济性和环保性。

摘要：针对现有电力数据分析算法缺乏结果可视性以及准确性不理想的问题,提出一种基于知识图谱与特征识别的新能源微网消纳数据分析算法。该算法根据微网架构明确新能源的出力模型,并利用结合长短时记忆网络和条件随机场的知识图谱技术,将微网中新能源消纳数据转化成图形结构。同时通过图卷积神经网络模型识别数据的图特征,并根据识别结果制定微网能量调控措施,以提高微网新能源的消纳能力。基于某微网的真实数据集对所提算法进行实验论证,结果表明所提算法的准确率、召回率和F1值分别为91.53%、89.95%、90.81%,均优于其他算法,故具有良好的工程应用价值。

摘要：本课题紧密结合电网生产作业反违章管理实际,创新引入知识图谱技术,首先以历史违章数据为基础,探索构建反违章生产作业安全知识图谱,通过ISM解释结构模型层次,分解作业违章影响因素;然后利用实体关系联合抽取模型识别违章风险三元组,设计违章场景智能推理模型;最后探索研究安全知识图谱在电网企业相关场景下的典型应用。通过开展研究,明确了安全知识图谱应用于电网生产作业违章风险识别的方法路径,提出了基于案例企业安全知识图谱的电网生产作业反违章典型管理措施,有助于电网企业安全生产反违章工作质量的提升。