检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统自动化 2023年第1期47卷 200-215页

作者：郭鸿业郑可迪唐庆虎房曦晨陈启鑫电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学北京市100084 清华大学电机工程与应用电子技术系北京市100084

传统意义上的电力市场研究多建立在经典、简化的经济学模型之上,采用理性人假设与理想化的博弈模型,其结果常与实际市场状态产生较大偏差。近年来,电力市场数据逐渐开放,数据驱动研究方法快速发展,数据驱动的电力市场研究逐步成为研究热... 详细信息

传统意义上的电力市场研究多建立在经典、简化的经济学模型之上,采用理性人假设与理想化的博弈模型,其结果常与实际市场状态产生较大偏差。近年来,电力市场数据逐渐开放,数据驱动研究方法快速发展,数据驱动的电力市场研究逐步成为研究热点,取得了一系列的理论成果及实际应用。为此,文中尝试对数据驱动的电力市场研究进行梳理。首先,总结了传统电力市场研究的发展现状,分析其局限性;其次,介绍并比较了目前全球不同电力市场实际的信息发布与数据开放政策;进一步,对采用数据驱动技术路线开展电力市场研究的现状进行综述;最后,归纳数据驱动的电力市场研究的关键挑战,并对未来的研究方向与应用前景进行了展望。

关键词：电力市场数据驱动电价预测行为分析机制设计

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正戊烷氧化过程中温度和CO浓度吸收光谱测量

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工程热物理学报 2022年第8期43卷 2033-2042页

作者：何东丁艳军郑道彭志敏清华大学能源与动力工程系电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室北京100084

本文利用激波管和激光吸收光谱技术同步测量了反射激波后正戊烷富燃料氧化过程中温度和CO浓度演化过程。测量结果同Bugler等机理和Wang等机理的预测结果对比,表明:两个机理的预测结果仅在特定温度条件下和测量数据吻合较好;对于当量比为... 详细信息

本文利用激波管和激光吸收光谱技术同步测量了反射激波后正戊烷富燃料氧化过程中温度和CO浓度演化过程。测量结果同Bugler等机理和Wang等机理的预测结果对比,表明:两个机理的预测结果仅在特定温度条件下和测量数据吻合较好;对于当量比为2.0的混合气,在燃烬状态下,机理预测的温度、CO浓度和测量数据吻合较好。敏感性分析表明:对于当量比为10.0的混合气,H+O_(2)=O+OH是促进CO生成的主要基元反应,C_(2)H_(3)(+M)=C_(2)H_(2)+H(+M)抑制CO生成;在正戊烷裂解初始阶段,正戊烷分解反应和脱氢反应,明显影响CO生成。CO生成路径分析表明:当量比为10.0和5.0时,CO生成过程类似,HCO+M=H+CO+M是最主要路径;当量比为2.0时,HCCO作为反应物的反应亦是CO生成的主要路径,而CO+OH=CO_(2)+H是CO消耗的最主要路径。

关键词：正戊烷激波管吸收光谱温度 CO

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乙醇燃烧着火延迟时间和CO_(2)演化过程测量

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工程热物理学报 2022年第2期43卷 535-542页

作者：何东彭志敏丁艳军清华大学能源与动力工程系电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室北京100084

本文利用激波管测量了高温条件下乙醇/氧气/氩气混合气的着火延迟时间,并结合激光吸收光谱技术测量了乙醇燃烧过程中CO_(2)的演化过程。本文对比了测量的着火延迟时间和3种动力学机理的预测结果,其中AramcoMech 3.0机理的预测结果和实... 详细信息

本文利用激波管测量了高温条件下乙醇/氧气/氩气混合气的着火延迟时间,并结合激光吸收光谱技术测量了乙醇燃烧过程中CO_(2)的演化过程。本文对比了测量的着火延迟时间和3种动力学机理的预测结果,其中AramcoMech 3.0机理的预测结果和实验数据吻合较好。敏感性分析结果表明:3种机理中,促进乙醇着火的基元反应类似,但敏感性系数相差较大;CRECK机理中,抑制乙醇着火的最主要基元反应不同于AramcoMech 3.0机理和LLNL机理。将测量的CO_(2)演化过程和3种机理的预测结果进行对比,结果表明:对于当量比为0.5的混合气,AramcoMech 3.0机理和LLNL机理的预测结果相似,均和测量数据吻合较好;对于当量比为1.0的混合气,LLNL机理的预测结果和测量数据吻合较好。CO_(2)生成路径分析表明:基元反应CO+OH=CO_(2)+H是生成CO_(2)的最主要路径,但该反应在不同机理预测CO_(2)生成过程中所占的比例不同。

关键词：激波管激光吸收光谱着火延迟时间乙醇

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基于多通道卷积神经网络的油纸绝缘局部放电模式识别方法

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高电压技术 2022年第5期48卷 1705-1715页

作者：陈健宁周远翔白正赵云舟张云霄张灵清华大学电机系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084 新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室乌鲁木齐830047

为有效诊断高压输变电设备的绝缘状态,保证高压输电系统的安全稳定运行,提出了一种基于多通道卷积神经网络的油纸绝缘局部放电模式识别方法。首先,搭建了工频至低频局部放电试验平台,获取了50、30、5 Hz外施电压下4类典型缺陷的局部放... 详细信息

为有效诊断高压输变电设备的绝缘状态,保证高压输电系统的安全稳定运行,提出了一种基于多通道卷积神经网络的油纸绝缘局部放电模式识别方法。首先,搭建了工频至低频局部放电试验平台,获取了50、30、5 Hz外施电压下4类典型缺陷的局部放电相位分布图谱,并通过重采样、调幅移相、噪声模拟等对其进行了样本扩充预处理。然后,搭建了具备3通道输入的卷积神经网络,通过该卷积神经网络将不同频率外施电压下同一缺陷的局部放电相位分布图谱进行了通道级无损融合,并对融合后的局部放电相位分布图谱进行了自主特征提取与模式识别。最后,与传统方法的识别结果进行了对比。结果表明:该方法可有效识别油纸绝缘局部放电的类型;相较于单频率单通道卷积神经网络及基于人工特征提取的支持向量机和反向传播神经网络,其对油纸绝缘不同缺陷的局部放电相位分布图谱信息提取得更全面,识别准确率分别提升1.5%、13%、30%;与Vgg、ResNet、DenseNet等深度卷积神经网络相比,该方法的过拟合得到改善,识别准确率分别提高0.25%、1.25%、2.25%,且模型参数文件可节约至少380倍存储空间,便于在边缘计算设备中进行部署。

关键词：多通道卷积神经网络油纸绝缘局部放电模式识别

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低温环境对环氧树脂电气性能的影响

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高电压技术 2023年第7期49卷 2891-2899页

作者：周远翔刘轩昊朱小倩卢毅高岩峰新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室乌鲁木齐830047 清华大学电机系电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室北京100084 国网冀北电力有限公司电力科学研究院北京100045

高压直流电缆运行于极寒地区时,其电缆接头环氧树脂绝缘件通常会面临极端的低温环境。为探究低温环境对环氧树脂电气性能影响,对环氧树脂在−20、−40和−60℃下分别开展7、15和30 d的低温处理试验后,对其直接进行微观结构表征及直流电气... 详细信息

高压直流电缆运行于极寒地区时,其电缆接头环氧树脂绝缘件通常会面临极端的低温环境。为探究低温环境对环氧树脂电气性能影响,对环氧树脂在−20、−40和−60℃下分别开展7、15和30 d的低温处理试验后,对其直接进行微观结构表征及直流电气性能测试,并研究了低温环境对环氧树脂电气性能影响机制。结果表明,随着低温处理时间增加,环氧树脂表面会出现微裂纹并不断劣化,而其直流击穿强度和电阻率均呈现先上升后下降的趋势,并且这种变化趋势随着处理温度的降低愈加明显。而将−60℃不同低温处理时长的环氧树脂室温放置3个月后再进行测试,则其击穿强度相较于未经低温处理直接室温放置3个月的试样显著下降。分析认为,这种现象是由微裂纹和自由体积共同作用引起的,环氧树脂电气性能上升主要是由低温下自由体积减小引起的,而电气性能下降则是微裂纹导致的。

关键词：环氧树脂低温直流电气性能电缆接头绝缘劣化

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战略备用煤电机组的成本效益分析

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动力工程学报 2024年第4期44卷 537-546页

作者：李政杜秉霖张瑞瑜李晨鹏刘培刘建民解育才清华大学能源与动力工程系北京100084 清华大学电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084 华能北京热电有限责任公司北京100020

气候变化导致极端天气频次升高,电力系统的安全稳定受到挑战。现有对战略备用机组的研究多为政策分析或者从机组成本和售电收入等角度进行建模仿真,无法全面反映其带来的经济社会影响。为综合分析战略备用机组的经济性,建立了考虑保障... 详细信息

气候变化导致极端天气频次升高,电力系统的安全稳定受到挑战。现有对战略备用机组的研究多为政策分析或者从机组成本和售电收入等角度进行建模仿真,无法全面反映其带来的经济社会影响。为综合分析战略备用机组的经济性,建立了考虑保障经济生产、居民健康效益和劳动力水平等方面收益以及电厂投资运维成本的成本效益分析模型,并以四川省限电事件为案例进行分析。结果表明:四川省限电事件中,战略备用机组可带来的度电效益为4.77元/(kW·h),战略备用机组所带来的度电成本约为1.91元/(kW·h),而使用已完成折旧的机组作为战略备用机组所带来的度电成本约为0.47元/(kW·h),所以从全社会角度分析,建设运营战略备用机组是经济可行的;机组运行时长是影响战略备用机组度电成本的最关键因素,一年内低于89 h的运行时长会使得机组度电成本高于其社会效益。

关键词：战略备用煤电机组效益分析成本分析案例分析

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基于图像处理-纹理分析的HVDC GIL缺陷识别方法

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高电压技术 2022年第12期48卷 4719-4730页

作者：周瑞旭高文胜刘卫东清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084

不同类型的绝缘缺陷具有不同的故障演变规律而且对绝缘材料老化的影响规律不同,对绝缘缺陷类型进行模式识别来实施故障诊断,有助于高压直流气体绝缘输电线路的长期稳定运行。通过搭建一套220 kV的实验平台及制造4种包含不同位置尺寸的... 详细信息

不同类型的绝缘缺陷具有不同的故障演变规律而且对绝缘材料老化的影响规律不同,对绝缘缺陷类型进行模式识别来实施故障诊断,有助于高压直流气体绝缘输电线路的长期稳定运行。通过搭建一套220 kV的实验平台及制造4种包含不同位置尺寸的绝缘缺陷,使用逐步升压法成功测得180828个脉冲电流信号共540个样本点。通过提取每次局部放电(partial discharge,PD)的放电时刻和视在放电量,对每个样本点使用空间灰度相关法提取了432种PD特征;进而基于广义判别成分分析及其核化形式的改进监督型子空间投影技术,对4种缺陷类型可以进行全部成功识别,解决了相位分布模式在直流情况下无法使用的难题。

关键词：高压直流气体绝缘输电线路故障诊断模式识别空间灰度相关法广义判别成分分析

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基于巡视文本挖掘的配电设备运行环境风险预测

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高电压技术 2022年第4期48卷 1213-1225页

作者：周远翔葛佳敏陈健宁白正新疆大学电气工程学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室风光储分室乌鲁木齐830047 清华大学电机系电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室北京100084

配电设备运行过程中容易受到自然灾害、人为活动、树障、鸟害等综合影响,通过对配电设备的历史巡视记录进行信息挖掘,可为设备风险预警、巡视策略优化提供支撑。为此,提出一种多尺度循环卷积神经网络(multi-scale recurrent convolution... 详细信息

配电设备运行过程中容易受到自然灾害、人为活动、树障、鸟害等综合影响,通过对配电设备的历史巡视记录进行信息挖掘,可为设备风险预警、巡视策略优化提供支撑。为此,提出一种多尺度循环卷积神经网络(multi-scale recurrent convolutional neural network,MRCNN)模型对巡视文本进行环境风险等级分类,并在此结果上进一步提出了最大信息系数–切比雪夫图卷积神经网络(maximum information coefficient-Chebyshev graph convolutional network,MIC-Cheb Net)模型对环境风险度进行预测。首先,基于字符级的文本表示方法和多尺度循环卷积神经网络对巡视记录进行分类,得到巡视记录对应的环境风险等级;然后,对该地区进行网格划分,统计网格中的环境风险度,根据最大信息系数矩阵生成图网络,并基于MIC-Cheb Net对网格中的环境风险度进行时间序列预测;最后对MRCNN模型的分类效果和MIC-Cheb Net的预测结果进行评价。实际数据验证结果表明,进行文本分类时,MRCNN模型的分类准确率达到92.40%,较Bi LSTM和RCNN分别提高了1.03%和0.76%;进行环境风险度预测时,MIC-Cheb Net的平均相对误差和均方根误差分别为0.06和0.12,相较于XGBoost分别下降了73.91%和82.86%。该方法可有效对巡视记录中的区域风险度信息进行提取,并准确对未来6 d后设备运行环境风险的空间分布进行预测,为优化巡视周期和路线提供参考。

关键词：深度学习巡视记录文本挖掘文本扩充图卷积神经网络风险预测

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水分对水溶烟气污染物测量的影响研究

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中国电机工程学报 2022年第18期42卷 6573-6579页

作者：苗苗冯玉鹏张双铭杨欣华龚迎莉杨海瑞张缦电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学能源与动力工程系) 北京市海淀区100084

随着火力发电的发展,烟气中的NO、NO_(2)、N_(2)O、SO_(2)等污染物在大气中的排放量不断增加,造成极大环境危害。烟气中的水分对NO_(2)、SO_(2)、NH_(3)等水溶性烟气污染物的测量具有重要影响。为连续实时的检测烟气污染物排放情况,该... 详细信息

随着火力发电的发展,烟气中的NO、NO_(2)、N_(2)O、SO_(2)等污染物在大气中的排放量不断增加,造成极大环境危害。烟气中的水分对NO_(2)、SO_(2)、NH_(3)等水溶性烟气污染物的测量具有重要影响。为连续实时的检测烟气污染物排放情况,该文采用红外光谱吸收法、电化学两种测量方法在0%、5%、10%、20%的水分浓度条件下,对NO_(2)/SO_(2)/NH_(3)分别进行系统性实验和现场试验。结果表明,无水时,上述两种测量方式获的NO_(2)浓度相对一致;5%、10%、20%水浓度时,电化学法测得的NO_(2)等可溶性气体浓度低于设定值甚至趋于0,而红外光谱吸收法与无水时相比变化较小。因此,采用传统伴热和冷凝水联合去除的电化学法误差较大,红外光谱吸收法采用伴热,并且测量系统可在高温下工作,结果与实验设计值吻合较好,可提高烟气测量的准确性。

关键词：电站锅炉红外分析烟气测量水分水溶性烟气

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基于SO-PAA-GAF和AdaBoost集成学习的高压断路器故障诊断

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电力系统保护与控制 2024年第3期52卷 152-160页

作者：司江宽吐松江·卡日范想高文胜朱炜新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047 国网新疆电力公司哈密供电公司新疆哈密839000 清华大学电机工程与应用电子技术系电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室北京100084

针对在小样本和复杂工况下高压断路器故障诊断识别精度不高的问题,提出一种基于振动信号处理和Ada Boost集成学习的高压断路器故障诊断方法。首先,搭建高压断路器实验平台并采集8种工况下的分闸振动信号。其次,对振动信号进行绝对值处理... 详细信息

针对在小样本和复杂工况下高压断路器故障诊断识别精度不高的问题,提出一种基于振动信号处理和Ada Boost集成学习的高压断路器故障诊断方法。首先,搭建高压断路器实验平台并采集8种工况下的分闸振动信号。其次,对振动信号进行绝对值处理后,使用分段聚合近似(piecewise aggregate approximation,PAA)进行分段平均,将输出的新序列采用格拉姆角场(Gramian angular field,GAF)转换成图片,并使用Relief F方法对提取的高维图片特征进行重要度排序。最后,将保留的重要特征输入到Ada Boost集成学习模型进行故障诊断,并用蛇优化算法确定最优PAA分段步长和输入分类器特征数量,以进一步提高故障诊断精度。通过分析多种信号处理方式及分类模型可知,图片信号和Ada Boost集成学习模型能够有效处理振动信号并准确判断故障类型,为准确、可靠地诊断高压断路器故障提供了新途径。

关键词：高压断路器振动信号处理分段聚合近似格拉姆角场故障诊断

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