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11 个结果
  • 简介:摘要在科技快速发展、对电力极度依赖的的现在,我们对电的需求越来越多。由于现在的电网并不但不能满足这种需求,而且不能保证其安全性,常常有停电的可能,甚至有大停电的隐患,停电无疑会给社会带来极大的损失和危害。针对这个问题,本文以地区电网为例,从预防、停电管理与智能电网等三方面进行论述,简要说明减少停电发生和缩短停电时间的方案,以保障电力系统的安全和用户的权益。

  • 标签: 电网 短时故障 停电管理
  • 简介:摘要短时过负荷是指在一定时间内,直流电流高于其额定电流的能力。在大多数情况下,大部分设备故障和系统要求,只需要直流输电在一定的时间内提高输送能力,而不需要连续过负荷运行。本文对宜都站短时过负荷逻辑的进行了说明,并提出在考虑可接受的设备预期寿命的降低,以及备用冷却设备和其所规定的环境温度的利用的情况下,可以通过修改过负荷定值来减小在短时过负荷时大电流和温度对换流变压器的损伤。

  • 标签: 过负荷 环境温度 定值
  • 简介:摘要为了实现真正的不停电检修配电变压器,分析变压器短时并列运行的条件,本文通过对变压器并列运行的基本条件分析,并计算变压器短时并列时产生的稳态电流和冲击电流,以及通过实例计算验证,同时运用PSCAD/EMTDC仿真工程软件进行模拟验证了变压器并列运行时对后端用户电能质量的影响程度,最终得出变压器短时并列运行的条件。

  • 标签: 带电作业 配电变压器 短时并列运行
  • 简介:摘要随着社会经济的发展,能源和环境问题越来越收到国家和人民的重视,其中煤炭资源的的不合理使用导致了严重的资源紧张和环境污染问题。传统的给煤量预测技术预测效果一般,且不具备长时间预测能力,没有足够的调度时间余量。本文提出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的给煤量预测方法,采集火电机组实测数据,进行研究分析,实验结果表明LSTM可以有效可靠的进行给煤量预测,具有良好的工程应用前景。

  • 标签: 给煤量预测 深度学习 长短时记忆
  • 简介:摘要随着社会经济的发展,能源和环境问题越来越收到国家和人民的重视,其中煤炭资源的的不合理使用导致了严重的资源紧张和环境污染问题。传统的给煤量预测技术预测效果一般,且不具备长时间预测能力,没有足够的调度时间余量。本文提出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的给煤量预测方法,采集火电机组实测数据,进行研究分析,实验结果表明LSTM可以有效可靠的进行给煤量预测,具有良好的工程应用前景。

  • 标签: 给煤量预测 深度学习 长短时记忆
  • 简介:摘要短时过负荷是指在一定时间内,直流电流高于其额定电流的能力。在大多数情况下,大部分设备故障和系统要求,只需要直流输电在一定的时间内提高输送能力,而不需要连续过负荷运行。本文对宜都站短时过负荷逻辑的进行了说明,并提出在考虑可接受的设备预期寿命的降低,以及备用冷却设备和其所规定的环境温度的利用的情况下,可以通过修改过负荷定值来减小在短时过负荷时大电流和温度对换流变压器的损伤。

  • 标签: 过负荷 环境温度 定值
  • 简介:摘要为模拟短时过负荷对架空导线的影响,将绞后铝线、铝包钢线和镀锌钢线分别置于室温和不同温度的烘箱内,经一定时长保温后,测试各单线的力学性能,并对各保温时段、温度的单线的组织结构进行金相分析。试验结果表明铝线由于其组织结构特点,经回复退火,随保温温度升高,保温时间增加,铝线抗拉强度降低;随线径增加,抗拉强度损失率降低。铝包钢线和镀锌钢线随保温温度升高,时间增加,抗拉强度强度略有升高。

  • 标签: 架空导线 短时过负荷 回复退火 抗拉强度
  • 简介:摘要当前社会对电能的需要比较大,也就导致电力系统容易出现各种各样的电力故障问问题,易出现停电事故。在电力系统中的间歇电源以及储能设施在停电时可以形成配电孤岛,在一定时间内为电网提供电力供应但持续的时间较短。并且目前的风电和太阳能供电具有较大的变化性,无法实现对孤岛内符合进行长时间的稳定供电。电力科研工作者为了解决这一难题,创新性的提出了相关的配电系统恢复模型,对系统中含有间歇电源,储能系统在停电问题发生后如何恢复供电的问题进行了深入研究,提出了恢复供电负荷的配电系统恢复模型。在整个在过程中还对分布式电源的特点以及具体的供电能力进行了分析,并通过可控制调节的负荷来对间歇电源进行平衡处理。文章将对DER配电系统进行分析,说明其主要作用和存在的特点。

  • 标签: 间歇性电源 储能系统 电动汽车 配电孤岛
  • 简介:摘要随着社会经济的发展,能源和环境问题越来越收到国家和人民的重视,其中煤炭资源的的不合理使用导致了严重的资源紧张和环境污染问题。传统的给煤量预测技术预测效果一般,且不具备长时间预测能力,没有足够的调度时间余量。本文提出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的给煤量预测方法,采集火电机组实测数据,进行研究分析,实验结果表明LSTM可以有效可靠的进行给煤量预测,具有良好的工程应用前景。

  • 标签: 给煤量预测 深度学习 长短时记忆
  • 简介:摘要随着社会经济的发展,能源和环境问题越来越收到国家和人民的重视,其中煤炭资源的的不合理使用导致了严重的资源紧张和环境污染问题。传统的给煤量预测技术预测效果一般,且不具备长时间预测能力,没有足够的调度时间余量。本文提出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的给煤量预测方法,采集火电机组实测数据,进行研究分析,实验结果表明LSTM可以有效可靠的进行给煤量预测,具有良好的工程应用前景。

  • 标签: 给煤量预测 深度学习 长短时记忆
  • 简介:摘要针对阿勒泰地区110千伏龙桦线、110千伏吉勒紫线、紫桦线电磁环网和220千伏龙萨线、吉勒萨线短时电磁环网解合环操作,根据当时实际的电网运行方式,通过计算分析,对比合环前后的电网潮流情况,排查短时电磁环网期间可能存在的电网隐患,通过控制负荷、机组出力等手段,将运行风险降到最低,以提高电网安全稳定运行水平。通过电磁短时合环计算分析,避免了电磁环网线路盲目环网或重要线路的短时停电情况发生,不但提高了电网供电可靠性,同时也减少的重要输电线路和用户的停电时间和次数。

  • 标签: 电网调度 电磁合环