关键词： 输变电技术   智能电网   能源转换技术   静止无功补偿器  

摘要： 为确保电网安全高效稳定持续运行,本文阐述了输变电技术与智能电网的特征,探讨了输变电技术在智能电网中的具体应用,包括有源电力滤波器的应用、质量优化技术的应用等,提出了智能电网中输变电技术应用的优化措施。通过输变电技术的合理运用,可以提升智能电网工作运行效率,保障电网整体安全可靠运行。研究结果表明,这项技术显著提升了现有智能电网的工作稳定性和供电安全性,对于电力行业服务水平的提升具有重要意义。

关键词： 智能电网   输电线路   在线监测技术   灰色关联分析  

摘要： 在线监测技术作为一种新兴的技术产物,改善了以往运维方式的缺陷和不足,在提高电网运行效益上发挥着重要作用。文章以在线监测技术为切入点,分析了智能电网输电线路的在线监测技术原理,结合智能电网运维情况分析了其应用状况,重点分析了智能电网输电线路在线监测技术的具体应用,并提出了针对性应用策略,以期发挥在线监测技术优势,提高智能电网输电线路运维管理水平。

关键词： 人工智能   储能   融合   智能电网   可再生能源  

摘要： 随着大规模储能系统和电气设备的不断适应,电池和超级电容器(supercapacitors)的储能能力面临着越来越多的需求和挑战。其中漫长的研发周期及低效率的材料筛选是储能材料(energy storage materials,ESM)开发的两大难题,将人工智能(artificial Intelligence,AI)应用于ESM的研发是解决该问题的新方案。而机器学习(machine Learning,ML)作为AI的子领域,已被证明是从数据中获得见解的强大工具,ML可以挖掘大数据背后有价值的信息和隐含的关联,有助于揭示ESM的关键结构或性质与性能关系,大大加快了ESM的研发和筛选,同时AI为储能系统的设计和运行提供了先进的预测工具。因此,未来AI与储能技术的融合研究将是值得关注的新兴领域。本文首先阐述了AI的关键技术框架,包括监督学习、无监督学习以及可解释的人工智能(XAI)。然后从ESM设计、识别筛选和性能预测三个方向出发,分别总结了AI在这些储能领域的最新研究进展,包括机器学习在储能材料研究中常用的数据库列表,并分析了这一融合技术对智能电网优化、可再生能源集成与管理的贡献。最后,本文展望了AI与储能技术的融合面临的机遇挑战,以及未来需要重点关注的研究方向。

关键词： 低压电器   风力发电   光伏发电   社会用电量   新能源产业   配电保护   电力系统安全   经济社会健康发展  

摘要： 低压电器,是电力系统中的配电保护控制设备。近年来,随着我国工业、建筑业及社会用电量的快速增长而取得长足发展,在保障电力系统安全运行和促进经济社会健康发展等方面发挥着重要作用。当下,随着全球能源结构转型加速,以风力发电、光伏发电等为代表的新能源产业正在蓬勃发展,因此对低压电器的智能化、高效化、安全性和可靠性提出了更高要求。

关键词： 电力工程   造价管理   信息系统   智能电网   成本控制  

摘要： 随着我国电力工程建设发展的加快,电力工程造价信息管理系统的优化方向应该整合大数据,云计算等先进的信息科技以实现电力工程造价的智能优化与成本控制,信息管理系统的预算功能对电力工程招投标合同以及支付管理都应该抛弃以往传统管理系统,更新与应用信息技术实现电力工程造价信息管理的电力工程实时数据储存与更新用以创建方便快捷的在线操作以及自动化招投标管理的合同匹配与支付流程的简化,用来提升电力工程造价的透明化,改变电力工程实施的效率以及行业规范,通过运用信息技术的数据优化分析让电力工程造价能更加智能化的进行科学的智能化决策用来减少电力工程的造价成本,实现电力工程造价优化帮助电力企业更好地利用、挖掘造价信息,从而为企业带来更大的综合效益。

关键词： 动态电压恢复器   FACTS   总谐波畸变率   谐波   电压质量  

摘要： 基于现代智能电网中电压质量问题的严重性,提出了一种基于动态电压恢复器(dynamic voltage restorer,DVR)的配电网电压质量改善策略。通过在MATLAB/Simulink中建立含DVR的配电网模型,分别在供电电压中加入3次和5次谐波进行仿真分析。结果表明,在未采用DVR时,配电网负载电压总谐波畸变率(total harmonic distortion,THD)分别高达18%和23%。采用所提DVR控制策略后,负载电压THD均降至4%以下,有效抑制了电压畸变,实现了平滑补偿。研究结果验证了该DVR控制策略在改善配电网电压质量方面的有效性,为智能电网建设提供了技术支持。

关键词： 退役风机   叶片   回收   技术  

摘要： 在众多可再生能源中,风能是一种分布广泛、无污染的可再生能源,在可再生能源战略中扮演着极其重要的作用。近年来,我国的风电产业发展迅速,已成为全球最大的风电市场。而风电核心设备的设计寿命通常为20-25年,根据此计算,到2025年前后,大批的风电发电机组将要陆续退役。风电机组中有回收价值的部分包括塔筒、基座、机舱罩以及叶片等,其中85-90%的报废材料都有成熟的回收体系,但风机叶片的回收模式还在探索中。如此庞大的数量,如何高质量回收发电机叶片逐渐成为关键问题。

关键词： 大数据   新能源发电   数据分析   预测建模  

摘要： 新能源发电如风能和太阳能,因其可再生和清洁的特性而日益受到重视。然而,这些能源的生成受多种因素影响,如气候条件和地理位置,导致其发电量具有高度的不确定性和变化性。因此,大数据技术在这里发挥着至关重要的作用,可以处理海量的数据,识别模式,进行有效的数据分析和预测,优化新能源发电系统的性能和可靠性。本文首先分析新能源发电的数据特性,包括其复杂性、多变性和非线性特征,并构建一个新能源发电系统模型,旨在清洗和准备数据以供分析使用,而数据可视化和解释帮助理解数据背后的趋势和模式,以证明其在新能源发电数据分析和预测中的准确性。

关键词： 海上风力发电机   单桩基础   有毒有害气体  

摘要： 近些年来,我国海上风电得到蓬勃发展。据统计,当前大部分海上风力发电机组基础采用单桩型式,而单桩基础内部底层泥沙中的海洋生物残骸发酵腐败后,生成H2S、CO等有毒有害气体,会积聚在单桩基础底部。随着气体量的增加,通过钢结构缝隙逐渐渗透进单桩基础平台,进而渗透进塔筒一层平台,对作业人员安全和风力发电机组的安全稳定运行造成威胁。文章对海上风力发电机,单桩基础有毒有害气体的处理进行了研究,此研究对单桩基础有毒有害气体的有效处理具有一定的借鉴意义。

关键词： 永磁同步电机   模型预测   电流控制   双矢量   滑模扰动观测器  

摘要： 永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)单矢量模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)中,存在电流具有较大波动、稳态性能较差、依赖模型参数且抗扰能力不足的问题。针对这些问题,研究了双矢量模型预测电流控制(TV-MPCC)算法,该算法在一个采样周期内进行2次电压矢量选择。同时,设计了一种基于改进趋近率(SMRL)的滑模扰动观测器(SMO),滑模增益采用分段式函数来实现。通过仿真实验,验证了所提出的TV-MPCC算法和SMO的有效性。与传统的MPCC相比,TV-MPCC可以显著降低电流的波动,并提高系统的鲁棒性。同时,SMO的引入使得系统能够更好地观测和补偿扰动,进一步提高了系统的稳态性能。本研究表明,双矢量模型预测电流控制结合滑模扰动观测器的方法在提高PMSM的鲁棒性能方面具有较好的效果。