【摘 要】
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随着电力系统快速发展,电网规模不断扩大,如何保证电力系统经济、安全、稳定运行成为业界关注的焦点。频率和电压是衡量电力系统稳定的两大标准,而电压稳定常常是通过调节系统无功功率平衡来实现的。无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,它可以充分利用电力系统中的无功电源,改善电压质量、减少网络损耗和提高电压稳定性。无功优化问题是一个离散的、有约束非线性组合优化问题,在这一研究领域内已有多种
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随着电力系统快速发展,电网规模不断扩大,如何保证电力系统经济、安全、稳定运行成为业界关注的焦点。频率和电压是衡量电力系统稳定的两大标准,而电压稳定常常是通过调节系统无功功率平衡来实现的。无功优化是电力系统实现电压和无功功率最优控制和调度的基础,它可以充分利用电力系统中的无功电源,改善电压质量、减少网络损耗和提高电压稳定性。无功优化问题是一个离散的、有约束非线性组合优化问题,在这一研究领域内已有多种方法,而群集智能优化算法以其独特的优点为解决电力系统无功优化这类大规模复杂问题提供了新的途径与手段。
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本论文来自于大庆炼化公司电力技术攻关项目“电网集控站自动化监控系统”。设计建设“电网集控站自动化监控系统”的目的,是为了使电力调度能够实时掌握全电网各种的电气设备实时运行状态、数据、信息和有人值守的变配电所的值班人员能够实时监控到管辖区域内无人值守变配电所的电气设备实时运行状态、数据、信息,使电网运行处于可控状态,实现电网的安全、稳定和经济运行。本论文提出了炼化企业电网集控站监控系统概念、给出了集
传统的电力生产信息的传递模式是图纸、报表、调度指令,这种信息传递方式费时、费力。任何一个环节滞后或出错,都将导致事故,引起重大的经济损失!面对纵横交错的电网,数量庞大的电力设备,时刻变化的电网信息、不断变迁的城市道路和建筑等,从实际情况看,电网的各种信息与空间地理环境有密切的关系,而传统的电力图形系统已经很难满足电网的建设和安全经济运行的要求,因此只能依赖于地理信息系统(GIS)技术管理和处理这些
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局部放电是评定高压电器设备绝缘老化程度的重要参数。高压电器设备运行的可靠性在很大程度上取决于其绝缘的可靠性,因此局部放模式识别方法的研究在高压电器设备的在线监测和故障诊断中具有实际意义。本文在参阅大量的国内外文献后,将模糊逻辑和神经网络有机地结合,汇集各自的优点从而得到一个更为有效的模式识别方法——模糊神经网络,并将模糊神经网络应用于局部放电模式识别。首先设计制作了三种放电模型模拟不同电场分布下的
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随着通信网络规模的扩大,运营商建设了星罗密布的通信机房、基站,无论是网络设备的种类还是数量,都较以前增加了很多。在人均维护设备数量越来越多的情况下,网络维护很容易捉襟见肘。随着整个运维体系管理体制的深化,要求我们的配套设备维护管理模式也要随着发展,将维护管理模式从分散维护向集中维护转变,变被动维护为主动维护,变面向设备的维护为面向业务、市场的维护,将单纯追求质量的建设思路转变为质量效益并重,使维护