关键词： 电力电能计量信息采集   通信技术   电力线载波通信  

摘要： 在电力工业的快速发展中,电力电能计量信息采集至关重要,其准确性和实时性关乎电网效率、供电质量以及电力市场健康。随着智能电网的兴起,计量信息采集系统的功能日益丰富,趋向智能化、网络化、自动化。通信技术作为连接计量装置与管理系统的桥梁,是高效数据采集的关键。从实际需求分析出发,探讨有线通信技术与无线通信技术的应用,旨在为电力行业智能化转型提供理论支撑和实践指导。

关键词： 电能质量扰动   扰动检测   扰动信号   特征选择   扰动识别   深度学习模型  

摘要： 随着新能源发电设施的快速发展,电能质量扰动(PQDs)问题愈发严峻,对其高效检测与准确识别提出了更高要求。梳理了PQDs研究中包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等关键问题,对国内外相关研究成果进行归纳总结,详细阐述了电能质量扰动检测与识别方法的最新研究进展;探讨了基于先进信号处理技术的特征检测方法和智能算法的特征提取策略,以及依托深度学习模型的分类识别技术,分析了各类方法的优势与不足。指出在电能质量扰动检测与识别方面存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。

关键词： 风力发电结构   钢-混凝土组合塔   地震响应   时程分析   地震动类型  

摘要： 为了探究多种风力发电结构在不同地震动类型作用下的抗震性能,利用ABAQUS软件建立了传统的5 MW风力发电结构和新型的钢-混凝土组合风力发电结构的三维有限元模型,采用非线性时程分析,研究并比较了它们在具有前方向性效应的近场脉冲地震动、具有滑冲效应的近场脉冲地震动、近场无脉冲地震动和远场地震动4条同源地震动作用下动力响应的差异。结果表明,风力发电结构受地震动类型的影响很大。此外,在相同地震作用下,不同的风力发电结构的地震响应差异很大。

关键词： 永磁同步电机   最小二乘法   遗忘因子   参数辨识  

摘要： 针对传统递推最小二乘法辨识永磁同步电机参数精度较差问题,为进一步减少过往数据对当前估计的影响,使辨识系统能够更快对参数进行辨识,并且提高精确性。文章采用带遗忘因子的递推最小二乘法,通过建立永磁同步电机数学模型,在MATLAB/simulink中搭建电流速度双闭环控制系统,构建系统参数辨识模型,分析比较传统最小二乘法与遗忘因子递推最小二乘法辨识效果,在固定负载与运行过程中突加负载两种情况下,验证辨识算法的抗干扰性能。仿真结果表明,遗忘因子递推最小二乘法可以实现电阻、电感、磁链的精确辨识,具有较好的快速性,验证了辨识算法的正确性。

关键词： 用电数据分析   智能电网   需求响应  

摘要： 随着智能电网的快速发展,用户相关的数据信息日益增多。对这些用电数据进行深入挖掘分析,有助于电网企业掌握用户的用电规律,提升电力资源分配效率。为此,基于用户需求对智能电网需求响应(DR)策略进行了优化研究。首先构建了需求响应模型,在此基础上采用分布式算法对需求响应算法流程进行了求解,给出了需求响应用户最佳参与率的实现过程,最后结合具体案例,对所构建的智能电网需求响应优化策略的实施效果进行了验证。试验结果表明,所提出的智能用电调度优化策略具有较好的可行性和实施效果,既能降低电网侧调度成本,又能提升电网的容错率。

关键词： 光伏并网系统   优化控制   电能质量   分布式能源  

摘要： 光伏并网系统的稳定性是保障电力系统运行的关键因素,受多种因素影响,包括光伏发电的波动性、负载变化和电网自身的动态特性。文章系统概述了光伏发电系统的基本原理、光伏并网系统的组成及光伏并网的动态特性,分析了光伏并网系统的稳定性,并在此基础上提出了一系列优化控制方法,以期为光伏并网系统的稳定运行相关研究提供有益参考。

关键词： 长短时记忆网络   麻雀搜索算法   注意力机制   电网负荷预测   调度控制  

摘要： 针对传统短期电网负荷预测算法无法对海量数据进行处理的问题,基于改进LSTM模型提出一种预测模型。所提模型采用Bi-LSTM来提升单向LSTM的数据处理耦合性,使模型具备对依据历史与未来数据的耦合特征进行特征提取的能力。通过注意力机制扩增模型的通道数,增强数据特征的提取能力,使用麻雀搜索算法对模型参数加以优化,再根据短期负荷预测结果制定用电策略。在实验测试中,所提算法的预测结果更贴合实际曲线,分布式电能调度策略也可有效降低用电负荷,且RMSE、MAE、MAPE误差指标与原算法相比降低了0.144、0.070和0.52个百分点,证明了所提算法性能良好,能够投入实际的工程应用。

关键词： 风力发电机组   振动监测   故障诊断   数据分析   故障预测  

摘要： 本文对风力发电机组振动状态监测与故障诊断进行全面分析,提出一套集成先进传感技术和智能算法的监测方案,通过实时数据采集、精确的特征提取及高效的故障预测模型,能显著提升风力发电系统的运行可靠性和维护效率。研究结果表明,本文采用的SVM、RF和DNN算法在故障识别上表现出色,验证了模型的准确性和鲁棒性。本研究不仅为风力发电机组的健康管理提供了科学依据,也为风电行业的智能化发展贡献了创新思路。

关键词： “电力电子技术”课程   风力发电   技术发展趋势   教学设计  

摘要： “电力电子技术”是高职院校电气自动化技术专业基础课程,主要讲述电能的转换与控制,课程内容比较抽象,高职专业学生基础较为薄弱,学习兴趣不足。新能源发电在我国的电力构成中具有越来越重要的地位,每年的装机规模不断增加,本文以新能源发电的具体应用为研究对象,将电能转换与控制的相关知识(包括电力电子器件、整流环节、逆变环节等)与新能源发电结合起来。同时,为避免课堂知识传授滞后于实践应用的特点,本文将知识讲解与风力发电的技术发展趋势结合起来,不仅提升了课堂效果,增强了我们科技进步带来的民族自豪感,而且开阔了同学们的视野,增加了学生职业规划意识。

关键词： 漂浮式风力发电   浮体结构   系泊系统   长距离输电技术  

摘要： 全球漂浮式风电市场正处于快速发展阶段,我国在“3060”双碳目标的推动下,漂浮式风电行业也迎来了蓬勃发展的机遇。文章全面介绍了全球漂浮式风电技术的发展背景与现状,指出欧洲已进入商业化应用阶段,而我国则处于小批量示范应用阶段;详细分析了漂浮式风电系统的关键技术,包括漂浮式风机、智能控制系统、电气系统、浮体结构、系泊系统及锚固装置等子系统的技术现状和所面临的挑战。当前,漂浮式风电成本高昂,主要受设计施工难度、长距离输电需求以及市场规模等因素影响。为降低成本并推动漂浮式风电的商业化进程,提出通过机组大型化、浮体模块化等技术创新提升设计仿真能力,开发专用建造和运维设施,以及探索更大容量的长距离输电技术和新的商业模式,最终实现漂浮式风电的大规模商业化应用。