摘要：电力系统的接地效率对配网的安全运行至关重要,为提高10 kV配网项目的接地效率,降低感应电压和接地电阻,分析灵活接地技术在10 kV配网项目中的应用。根据配网接地设计要求和实际情况确定装置规格及参数,选择不同的连接方式,在10 kV配网中安装接地装置,设计灵活接地技术方案及实施流程,确保接地线路和设备的连接并保持接地电阻符合要求。应用结果表明,10 kV配网的接地电阻、感应电压、雷击故障率的实测结果均在标准值范围内,表明灵活接地技术可满足10 kV配网项目的规范化施工。

摘要：微信小程序在“互联网+”中的作用不断增强,为了使供电服务管理水平朝着信息化、便捷化、高效化方向发展,临沂供电公司设计了一款基于微信小程序的供电服务平台向导卡。程序的前端采用微信小程序原生框架、CSS样式、JavaScript;后台分为管理后台和数据后台,分别采用云开发CMS内容管理系统、网页,小程序云开发、云函数、云存储、云数据库。

摘要：非侵入式负荷分解是一种分析电力系统中各个负荷的能耗特征和负荷曲线的方法,因其低成本、易实施等优点而被广泛应用。现有的负荷分解方法通常试图通过叠加越来越多的池化和降采样操作来获得可靠的语义信息,然而,这种做法却可能在前向传播过程中逐渐丢失那些功率波动不明显的微小目标特征,进而降低了方法对多状态电器低功率状态的分解性能。因此提出多特征融合负荷分解方法,设计编码器和解码器之间以及解码器内部之间的跳跃连接特征融合,以便全面捕获不同尺度的功率波动信息,通过结合上下文信息和不同尺度空间模式信息提高方法对目标电器运行模式的识别性能。经过实验验证,所提方法在未知房屋数据上对所有目标电器的负荷分解平均绝对误差降低约36%,对多状态电器的负荷分解平均绝对误差降低约47%,且成功分解出低功率状态。实验结果证明了所提方法的有效性。

摘要：为解决新能源接入电网后对短期负荷难以进行预测的问题,文中提出了一种基于改进LSTM的短期负荷预测模型。该模型以神经网络中的双向长短期记忆网络为主体架构,引入了注意力机制和滑动更新模块,使得模型更加注重有效特征并实时更新输入数据,进而获得更为准确的特征信息,从而提高了对新能源电网负荷预测的准确性。以新能源占比较高的某省电网数据为例进行的实验分析结果显示,所提模型预测电网负荷的平均相对误差与均方根误差分别为1.25%和15.80MW,优于传统的机器学习模型及经典LSTM神经网络,表明其能够有效地对新能源电网负荷进行预测,为电力系统调度和结构优化提供技术支撑。

摘要：为了提高分布式配电网的安全与稳定性,实现配电网故障的快速定位和处置,构建基于B/S架构的配电网故障诊断监控系统。系统自上而下分为系统评估层、数据分析层和监测执行层。为了满足分布式配电网故障定位要求,在传统BPSO算法基础上,给出3种改进BPSO算法,并通过在分布式配电网中的应用结果,比较3种改进算法的准确度、寻优效率和容错率。结果表明,引入混合蛙跳算法的改进BPSO算法在故障定位准确度和定位效率上明显优于原BPSO算法。

摘要：针对光伏微网系统寿命短、功率尺寸有限、效率低、最大功率点测量困难等缺点,文中提出了一种基于模糊逻辑的光伏微网智能运行控制方法。该方法从光伏电池和DC-DC交换器的模型建立入手,对光伏微网系统的最大功率点进行了详细的反步控制方法计算,从而生成了最优占空比。采用模糊逻辑算法对PID控制器产生的增益进行了调整,通过对PID经典控制器和PID模糊控制器进行的对比仿真实验结果表明,所提出的控制方法在光伏系统发电功率的精度和振荡方面均具有更大的优势,且储能系统的输出效率达到了95%。

摘要：针对能源互联微电网的能量协调管理与优化问题,文中提出了一种考虑源荷不确定性的微电网能量控制优化策略。通过构建基于能源互联网的风光柴储充微电网模型,从而优化新能源发电和负荷功率的分布。以维持微电网稳定为控制目标,考虑微电网的经济性以及分布式微源的在线率,建立了分布式微源与负荷平衡方程。同时依据微源运行约束方程构建了等耗量微增率函数,并基于分布式一致性算法优化微电网风光柴储充功率的分布。仿真结果表明,所提策略实现了能源互联微电网的功率平衡控制,当负荷为18 kW时采用该策略使得分布式可再生能源的发电量提升约12.2%,微电网发电成本则降低约2.44%。

摘要：分布式能源具有小规模波动和间歇性的特点,导致微电网运行策略难以制定。微电网有效集成多种分布式能源和外部电网,多能源微电网管理正成为一项非常复杂的任务。针对该问题,提出一种在负荷需求、可再生能源和储能设备等综合因素影响下的微电网实时优化运行策略。该策略首先基于强化学习框架,将微电网运行问题建模为马尔可夫决策过程,然后以最小化微电网电压波动和运行损耗为目的构建微电网策略优化模型。为有效利用微电网的互联结构,在近端策略优化算法的基础上,设计一种图注意力近端策略优化算法(graph attention proximal policy optimization,GT-PPO),该算法使用注意力机制和图神经网络学习微电网节点的相关性,以学习各类环境下不同时段多能源微电网最优调度策略。最后,采用改进的IEEE 33节点、IEEE 118节点两种规格的微电网进行仿真实验。实验结果表明,该优化策略可以实现微电网的实时优化,且结果优于传统的近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法和双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)算法。

摘要：文中介绍了一种基于交流电场感应的取能电源,用于输电线路在线监测装置的供电。然而该类电源的输出功率较低,无法满足在线监测装置的用电需求。因此,在理论分析的基础上,文中设计了一种同轴双柱形的感应电极结构,以提高电源的输出功率。文中利用COMSOL Multiphysics软件建立仿真模型,并进行电磁场仿真分析。仿真结果表明,在10 kV电压等级下,所设计的感应电极可产生3.35 mA以上的感应电流。为验证仿真结果的准确性,文中利用自行搭建的测试平台进行实验验证,并将实验结果与仿真结果进行对比。实验结果表明,在负载电阻大于5 kΩ时,文中设计的取能电源可以输出超过630 mW的连续功率,与仿真结果基本吻合。通过文中的研究,成功解决了电场感应取能电源输出功率低下的问题,并提供了一种新型取能电路的设计思路和技术方案。

摘要：为了提高农村配电网智能化设计水平,满足配电线杆路径自动规划的需求,本文利用深度神经网络对配电网规划区域航拍图像中的典型电力目标进行识别以实现可行区域的自动筛选。首先利用无人机航拍获得配电网规划区域的高分辨率图像,构建了包含11类、32118个典型电力目标的数据集。然后通过对Faster-RCNN、YOLO、SSD(Single shot multibox detector)三种网络模型的实用对比,确定采用SSD网络进行典型电力目标的检测与识别,最终给出了配电网线杆规划的可行区域。实验表明,相比于Faster-RCNN与YOLO网络模型,SSD网络模型能够对变电站、配电室、箱变等典型电力目标进行有效的检测与识别,识别准确率为68.5%,达到了实用的要求。本文提出的智能识别方式为电力设计提供了技术支持,降低了配电网设计的人工成本并提高了效率。