【摘 要】
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提出了一种特高压直流近区交流输电线路智能重合闸策略,避免重合于永久性故障带来的二次冲击,从而避免直流连续换相失败和直流闭锁事故,提高特高压交直流混联系统的安全稳定性.分析了现有基于电压特征的永久性故障判别算法的不足,提出了基于故障测距结果的双参数故障判别算法.而后在计算交流侧安全裕度指标和直流侧安全裕度指标的基础上,建立重合闸投切与系统安全关联度指标以预判系统安全性.结合预判结果综合判别永久性故障和瞬时性故障,构建智能重合闸策略.RTDS仿真结果验证了智能重合闸策略的有效性和可行性.智能重合闸策略为特高压
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司, 北京 100192;国网安徽省电力有限公司,安徽 合肥 230061
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提出了一种特高压直流近区交流输电线路智能重合闸策略,避免重合于永久性故障带来的二次冲击,从而避免直流连续换相失败和直流闭锁事故,提高特高压交直流混联系统的安全稳定性.分析了现有基于电压特征的永久性故障判别算法的不足,提出了基于故障测距结果的双参数故障判别算法.而后在计算交流侧安全裕度指标和直流侧安全裕度指标的基础上,建立重合闸投切与系统安全关联度指标以预判系统安全性.结合预判结果综合判别永久性故障和瞬时性故障,构建智能重合闸策略.RTDS仿真结果验证了智能重合闸策略的有效性和可行性.智能重合闸策略为特高压直流近区交流输电线路重合闸提供了新的思路.
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为研究网络重构与集群划分对提升配电网中分布式电源规划配置水平的可能性,提出一种动态重构与集群划分的双层划分模型,同时获得最佳重构策略和集群划分方式.通过4种方案进行DPV、ESS选址定容实验,对比DPV接入容量、年综合成本等规划指标及网络损耗、电压水平等系统运行指标.结果表明,在基于该双层划分结果的DPV、ESS选址定容方案下,DPV接入容量最大且系统年综合成本最低.经算例验证,分时段双向动态重构策略可在降低规划成本的同时大幅度拉伸DPV消纳水平的提升空间,在解决高比例分布式电源规划类问题时具有较高的参考
电力市场的逐步开放以及大量可再生能源的接入使用户具有更多的用电自由,导致电力用户类型多样化、用户间负荷特性差异逐渐增大、负荷数据的类簇分布情况复杂化.为解决传统聚类算法面对不均衡负荷数据集时聚类效果不佳以及缺乏自适应能力等问题,提出一种改进自适应密度峰值聚类(Improved self-adaptive Density Peak Clustering,ISDPC)算法.首先,基于K-最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)和相对密度的思想定义了一种新的密度度量方式.然后在决策图中拟合分段函数
针对单通道故障分类器不能全面表达三相故障特征信息引起分类精度不高的问题,提出了一种基于多通道卷积双向长短时记忆神经网络(MCCNN-BiLSTM)的输电线故障分类方法.该方法可同时输入故障三相信号,并能有效提取故障信号的空间和时间特征,实现了三相故障信号特征的全面提取,有效地提高了神经网络的分类的精度.基于735 kV三相串联补偿输电线模型大量故障数据分析,对三相故障电压信号不采用任何特征提取算法,仅截取故障周期的三相电压幅值数据作为基本故障特征信号输入.仿真实验结果表明:该网络能快速准确地分类识别11种
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