基于数据类型扩充的智能变电站通信建模

来源 :电工电能新技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:blnxy541
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
现有智能变电站通信模型主要依据国际电工委员会发布的MMS通信基本数据模型和国网发布的“SGCC MODEL:2012”基本数据模型来创建,其数据模型主要面向继电保护设计,并不完全适用于测控等其他装置,若均使用上述基本模型来建立特殊变量的通信模型,会导致通信报文大幅增长,加重服务器负荷,并且对图像等可变数据长度建模完全无法实行.文中创新性地引入BitS-tring可变长度数据类型作为基本数据模型,并使用这种基本数据类型对特殊类型的通信数据进行建模设计,然后对扩展后通信模型进行了测试.结果表明,BitString可以建立一种可变长度模型数据元,从而有效缩减了报文结构大小,增加了面对复杂通信数据结构尤其是可变长度通信数据结构体建模的灵活性.
其他文献
高职院校是我国高等院校的重要组成部分,随着办学规模的扩大和下拨经费的增加,加强高职院校预算绩效管理意义重大.文章运用平衡计分卡和关键绩效指标法,构建了客观公正的多维度高职院校绩效评价体系,并给出了具体的评价过程,以期为进一步加强高职院校预算绩效管理贡献力量.
大型科研仪器设备是重要的科技资源,是开展科技创新活动的重要支撑.高校和科研院所大型仪器设备的开放共享是时代发展的必然要求,是建设创新型、低碳集约型社会的必然选择.伴随着科技改革的深入,当前大型仪器设备的共享面临着运行机制不畅、资源保障不够等问题.大型仪器设备拥有主体可通过完善人才培养体系、创新运营管理体制、引入中介企业参与共享等方式切实实现资源的共享.
本文从未来能源发展与需求出发,提出并系统地阐述了地下储能工程的概念与内涵,综述了地下抽水储能、地下压缩空气储能、地下重力储能和地下储热的研究与发展状况,进而提出了一系列综合性的地下储能工程实施方案.通过分析,说明了地下储能工程的建设对于我国清洁低碳能源转型发展的重大意义和应用前景.在此基础上,提出了实施地下储能工程重大科技项目的建议.
目前国内外普遍采用不停电作业手段来提高供电可靠性、减少用户停电时间、提高劳动效率.如何在有限资源的情况下确定不停电作业的优先级,是当下不停电作业次数呈爆发式增长面临的关键问题.在构建用户停电损失模型的基础上,采用问卷调查的手段,针对不同种类的用户开展调研,利用Tobit模型截断思想,对其进行预处理,再从定性分析与定量计算两方面进行深入分析,拟合出停电损失一般函数公式.利用停电损失一般函数公式,可评估计划工单中的用户停电损失,再结合用户重要等级情况,即可确定不停电作业的优先级.
针对微电网内源荷两端匹配性较差的问题,本文以含径流式小水电的水风互补微电网为研究对象,提出了一种考虑需求响应的优化配置方法.在负荷端,构建了一种动态分时电价机制,对峰谷时段进行了动态划分,在引入替代弹性的基础上,以负荷与可再生能源发电差值累计和最小为优化目标,同时考虑用户参与需求响应的满意度,对动态分时电价中的峰谷电价进行寻优,计算需求响应后的负荷;在源端,考虑到水风之间的互补效应,提出了一种互补度评价指标,并在计及需求响应参与的基础上,建立了以年运营收益和水风互补度为目标函数的优化配置模型.采用改进粒子
配电网中光伏、风机设备出力随机波动以及负荷波动带来的电压波动、网损增加等问题,给配电网在线无功优化带来了挑战.本文采用一种无模型的深度确定性策略梯度(MADDP G)算法多智能体强化学习框架,采用集中训练、分散执行的方式解决无功优化问题.MADDP G算法将每一个智能体当作一个行动者(Actor),在离线训练过程中每个Actor可以借助一个评论家(Critic)进行训练.所提策略用深度神经网络拟合可投切电容器、有载调压变压器分接头以及分布式电源逆变器的动作函数,在和配电网环境交互过程中完成深度神经网络的训
近几年,无线电能传输技术发展迅猛,使用过程中安全性要求越来越高.由于其结构上存在耦合气隙,在工作时不可避免地会介入异物.金属异物及生物体异物的介入使系统偏离正常工作点甚至引发安全事故,因此异物检测(FOD)技术受到广泛关注.该文首先系统地阐述当前国内外无线电能传输系统异物检测技术的相关标准,并进一步指出当前检测标准存在的问题;其次将目前涌现的异物检测技术划分为辅助线圈异物检测技术、系统参数异物检测技术和传感器异物检测技术三大类别,针对每一类技术,分别分析其基本原理、解决的技术问题及检测类别,并对比三类检测
快速故障检测与隔离是直流微电网保护面临的主要问题.本文针对直流微电网存在的高阻抗故障难以检测的问题提出一种基于改进VMD-SSA的直流微电网故障检测方法.以麻雀搜索算法(SSA)结合最小包络熵为目标函数,优化了变分模态分解(VMD)的模态分解层数和惩罚因子的选择,使故障电流变化率的故障信息更加丰富,提高了故障检测的精度,VMD故障检测算法在2 ms内检测到故障,提高了检测的速度.提出以峰度能量为指标的阈值设定方法,与传统故障检测算法相比简化了阈值设定过程.最终通过实验验证该方法能有效地解决高阻抗故障检测精
为了提高永磁球形电机的分析效率,本文采用洛伦兹力法建立了电机的转矩插值模型,同时提出了一种基于遗传算法优化的电机驱动电流计算方法.首先,基于圆环电流法和洛伦兹力法分析了电机的转子磁场和通电线圈的电磁转矩,建立了电机的转矩插值解析模型,该模型在保证准确度的同时显著提高了分析速度.其次,基于此转矩模型,采用遗传算法优化计算了不同姿态下的电机驱动电流,分析了不同优化目标下的电流计算结果.最后,通过实验验证了电流计算结果的正确性和可行性,为电机后续的通电策略研究提供了参考意义.
机器人在生产制造以及使用过程中,由电路板问题导致机器人故障的情况屡见不鲜,因此印刷电路板的故障检测是保障机器人可靠性的关键.基于深度学习的电路板故障缺陷检测方法不仅能够有效克服人工目视检测和线上仪器检测的弊端,提高效率,同时能为生产节省很大的成本.随着深度学习在目标检测领域的不断发展,深度学习网络可以快速准确地从图像中识别目标,并且具有较强的鲁棒性和可迁移性.本文针对电路板的故障检测问题,提出了基于深度学习的机器人电路板自主故障检测系统,该系统通过注意力网络以及多尺度特征融合,大大提高了模型对细小故障的检