基于图形化编程的HVDC以太网通信系统设计

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为了满足高压直流输电(HVDC)控制保护系统对于以太网通信快速、稳定、可靠的需求,提出了一种基于图形化编程的HVDC以太网通信系统设计方案。该系统采用主控CPU连接高速硬件以太网协议芯片的方法,以HCM3000控制保护平台为依托,并采用ViGET底层通信处理模块与用户功能模块相融合的图形化编程方法,软件编程简单高效,系统运行及调试信息可在线监测。测试数据表明,该系统具有可靠性高,开发进度快,运行维护方便的特点,对于HVDC工程具有重要的应用价值。
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最新研究表明无功控制是提高VSC-MTDC系统暂态稳定的重要手段之一。然而,目前无功控制受通信延迟影响,暂态稳定控制效果欠佳。针对此,本文提出基于免通信的VSC-MTDC系统暂态无功控制策略。该策略充分利用直流侧电压降压控制中的局部辅助有功调制信息,仅需局部测量值即可估计得到全局频率加权值,并以该频率加权值作为换流站辅助无功功率控制的参考值进行控制。基于PSS/E对所提控制方法进行仿真验证,结果表明该方法与使用全局测量信息的控制策略性能相近,可显著提高系统暂态稳定性。
针对现有的电压暂降凹陷域计算方法进行了分析研究,提出一种基于敏感负荷节点电压曲线特征的凹陷域快速计算方法。当线路发生单相接地故障时,分析敏感负荷节点电压的表达式,在此基础上定义了由节点阻抗矩阵元素组成的一致性参数和单调性参数,用来判断电压曲线是否具有单调性。根据电压曲线单调与否,把线路分为两类,采用不同的临界故障点计算方法。以IEEE 39节点标准测试系统为例,分析敏感负荷节点的凹陷域。并与已有的解析式法对比,结果表明,该算法在保证精确度的前提下提高了计算速度。
建立计及需求响应的含风光发电电力系统的多目标优化调度模型。将实时电价和可中断负荷两种需求响应项目融入模型中,引入备用容量成本系数和碳排放价格,并根据实时电价对弃风量进行经济惩罚,以经济和环保成本之和最小建立目标函数。对可再生能源的收购政策、备用容量提供方案以及两种需求响应项目的效果进行比较,并分析模型参数的敏感性。算例分析表明:全额收购光电、允许适当弃风的方案使调度更加灵活;需求响应降低了风电波动对系统的影响,优化了机组组合方案,提高了系统的经济和环境效益。
误差补偿用电抗器主要用于对供电型电磁式电压互感器负载误差的调节,由于误差补偿用电抗器的阻抗值需要与供电型电磁式电压互感器的一、二次漏阻抗值匹配,要求其具有较高的品质因数(Q值)。本文介绍了供电型电压互感器误差补偿原理,分析了不同气隙下铁心电抗器交流电阻值的产生机理,并建立测试系统,对不同气隙长度下的铁心磁滞回线以及其对应的电感值及交流电阻值进行测试,掌握了铁心电抗器技术参数与气隙关系,并采用带气隙铁心电抗器对一台110 kV 60 kVA供电型电压互感器进行补偿。试验结果表明:铁心电抗器的磁路气隙越长,其
为了平衡中点箝位型(NPC)三电平逆变器的直流侧中点电位,虚拟空间矢量调制(VSVPWM)方法得到了广泛的应用。但在高调制比下,现有优化VSVPWM方法对中点电位控制效果不佳且设计复杂。针对上述问题基于重新构建虚拟矢量提出了改进VSVPWM方法。所提方法不仅实现了高调制比下的中点电位精确控制,还实现了每个大扇区内的矢量序列统一。通过仿真实验,对所提调制方法与现有优化方法进行比较。此外,将重构的虚拟矢量推广至使用传统矢量区域划分的五分区VSVPWM方法。理论分析和仿真结果均验证了所提方法的有效性和优越性。
针对风能及负荷波动导致的孤岛多风柴系统电压波动问题,提出用双馈感应发电机(double fed induction generator,DFIG)负荷侧变流器(load side converter,LSC)补偿系统无功的策略。考虑LSC状态量不完全可测及模型参数不确定的情况,本文基于连续性动作空间的深度强化学习算法提出一种数据驱动、无模型的LSC附加控制方法。该方法以非线性的方式获取控制策略来减小电压波动,并且针对模型的不确定性具有更快的响应速度和更强的自适应性。首先建立孤岛多风-柴混合系统的数学模型;
为了探讨电力变压器局部放电时的带电检测方法及定位技术要点,结合相关经验,分别探讨了局部放电带电检测技术和电力变压器局部放电带电定位技术,最终给出技术要点和带电检测方法。通过分析可知,带电检测及定位技术可以有效地提高电力系统维护工作效率和提高电力服务稳定性。
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技术的进步推动了电力大数据的发展,针对电力行业的数据挖掘研究成为当下的热点。针对传统的支持向量机(SVM)在处理大数据时存在耗费时间较长、识别效果不佳的问题,引入次梯度下降算法对支持向量机进行训练,旨在降低训练样本数目的大小对支持向量机训练时间的影响。同时借助Hadoop平台处理大数据的优势,通过构建电力负荷特性指标对原始数据降维,在MapReduce框架下随机构建多个分类器,基于投票机制划分样本类别,构建分类指标对结果进行评价。算例部分分别对比了训练样本数目的大小对分类效果的影响以及四种机器学习算法在处