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        電力技術論文發表

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        電力技術論文發表

          經濟建設和科學技術的高速發展帶動了電力技術巨大變革,我國相關部門對于電力技術的發展有了更高的重視,下面是學習啦小編整理的電力技術論文發表,希望你能從中得到感悟!

          電力技術論文篇一

          電力濾波技術探究

          摘要】本文以電力濾波器的基本原理為分析對象,并對電力濾波技能的運用進行了闡述,最后對電力濾波器技能的發展進行了探討。

          【關鍵詞】電力,濾波技術,探究

          中圖分類號:F407文獻標識碼: A

          一、前言

          電力濾波技術管理工作的主要任務是運用科學的方法建立技術管理體系,完善電力濾波技術,卓有成效地開展技術工作。

          二、電力濾波器的基本原理

          一般來說,諧波是溝通體系中的概念,而紋波是關于直流體系來講的,二者有差異,更有聯系。溝通濾波,是期望濾除工頻(基波)重量以外的一切諧波重量,確保電源的正弦性。溝通體系的電流畸變首要是由非線性負載導致的。而直流濾波,是期望濾除負載中直流重量以外的一切紋(諧)波重量,這些紋(諧)波重量首要是由直流電(壓)源(一般是由溝通電源整流取得)中的紋波電壓重量在負載中導致的。而經過傅里葉剖析可知,直流體系中的紋波重量也是由各次諧波重量構成的。在這個意義上講,溝通體系和直流體系中按捺諧波的意圖是相同的:按捺不期望在電源或負載中出現的諧波重量。直流有源電力濾波器(DCAPF)與溝通有源電力濾波器,也即是咱們一般所說的有源電力濾波器(APF),都是選用自動的而不是被迫的辦法或手法去吸收或消除諧(紋)波。因而直流有源電力濾波器和溝通有源電力濾波器的作業原理是相同或相近的。可是,因為效果的目標不相同,直流有源電力濾波器也有本身的特點。

          三、電力濾波技能的運用

          1、PPF的運用

          到當前為止,高壓大功率諧波管理范疇最首要的濾波辦法仍然是無源電力濾波器。PPF選用LC單調諧濾波器或許高通濾波器,電感、電容接受的電壓等級比電力電子開關要高得多,并且抵償容量也要比APF大得多,因而,在高壓大功率的運用場合,PPF得到了廣泛運用。

          2、APF的運用

          依照APF的容量和運用規模可將有源濾波器分為小功率運用體系和中等功率運用體系以及大功率運用體系三大類。小功率運用體系首要是指額定功率低于100 kVA的體系,首要運用于負載和電機驅動體系。在這類運用中,一般選用技能領先的動態有源濾波器,如開關頻率較高的PWM電壓型逆變器或電流型逆變器,其呼應時刻相應來說一般很短,從十幾微秒到毫秒。小功率的諧波管理體系運用對比靈敏,能夠選用單相有源濾波器,也能夠選用三相電力濾波器。當運用于單相電力體系時,選用單相有源濾波器,并且很簡單經過改動電路布局完結不相同的抵償意圖。電力電子器材難以接受幾百千伏的超高壓,即使是最領先的半導體器材也只能接受幾千伏,因而,和中等功率運用相同,因為缺少大功率高頻電力器材,完結大功率的體系動態逆變器很不經濟,也就約束了有源逆變器在大功率體系中的運用。有人提出選用多重化技能和相序脈寬調制技能,來處理功率和開關頻率的矛盾,這是一個極好的主意,可是很難完結,并且性價比也很低。

          四、電力濾波器技能的發展

          1、電力濾波器的接入拓撲

          電力濾波器的接入拓撲的基本方式為并聯型APF和串聯型APF ,并聯型濾波器首要用于理性電流源型負載的抵償,它也是工業上已投入運轉最多的一種計劃,但因為電源電壓直接加在逆變橋上,因而對開關元件的電壓等級需求較高。為戰勝單獨運用時面對的缺點,并聯型APF常常與PF混合運用。

          2、諧波檢測技能

          電力濾波器的抵償效果在很大程度上依賴于能否檢測到真實反映欲抵償的諧波重量的參考信號。因而,電力濾波器規劃中的關鍵技能之一即是找到一種可由負載電流中精確地獲取諧波重量的幅值和相位的算法。這種檢測辦法的速度也是需要考量的重要要素。一般,諧波的檢測獲取技能可分為直接法和間接法兩種。

          (一)、基干傅立葉改換的檢測辦法

          選用傅立葉改換(FFT)對電網電流進行核算,得到電網電流中的諧波重量。它是一種純頻域的剖析辦法,其長處是能夠恣意挑選擬消除的諧波次數,可是核算量大,具有較長的時刻延遲,實時性較差。

          (二)、瞬時無功功率法

          此辦法的實時性較好,但因為檢測時選用了數字低通濾波器,因而檢測出的成果會有必定的延時。瞬時無功功率理論是當前電力濾波器中選用最多的一種諧波檢測辦法。

          (三)、依據自適應的檢測辦法

          依據自適應攪擾抵消原理,具檢測精度高和對電網電壓畸變及電網參數改變不靈敏的長處,但動態呼應速度較慢。其改善辦法包含用神經網絡完結的自適應檢測法。檢測精度和實時性是判斷諧波檢測辦法的重要指標,各種檢測辦法都有其長處,但也都存在局限性。跟著各種諧波檢測辦法的不斷改善,以及新的檢測辦法。

          3、電力濾波器的電流盯梢操控戰略

          當精確地檢測出電網中的諧波電流后,怎么操控APF主電路,使APF輸出電流盯梢諧波電流改變,是電流盯梢操控戰略所需完結的作業。因為諧波電流具有時變和高改變率的特點,這就需求APF電流操控器具有較快動態呼應功能和較高的操控精度,電流操控器的穩定性也是必需要思考的要素。

          4、主電路布局及參數規劃

          當前,電力濾波器主電路首要選用PWM變流器的方式,當選用單個變流器不能滿意體系容量需求時,能夠選用多重化或多電平的主電路布局方式。

          (一)、單個PWM變流器的主電路

          布局依據主電路直流側儲能元件的不相同,能夠分為電壓型和電流型兩種。電壓型PWM變流器直流側電容損耗較小,適宜構成大容量電力濾,也是當前干流的PWM布局。實踐規劃中,儲能電容和接入電感的巨細對APF設備的本錢和功能有很大的影響。

          (二)、多重化主電路布局方式

          多重化布局是經過將多個PWM變流器串聯或并聯的辦法,以完結運用較低開關頻率,較小容量的開關器材。

          (三)、多電平主電路布局方式

          經過添加電力電子器材,規劃多電平主電路拓撲布局,將變流器的輸出由傳統的兩電平輸出變為多電平輸出。其長處是開關頻率低,開關器材所接受的電壓應力小,因為不運用變壓器和電抗器,體積減小而功率進步。多電平主電路操控辦法較為雜亂,是當前研討和運用的方向。

          (四)、參數規劃

          因為APF布局多樣,抵償的諧波源也多種多樣,對APF的容量和諧波抵償的功能指標也有不相同的需求。當前,關于APF主電路各項參數的規劃沒有一致的理論,參數的挑選過程為:首要依據被抵償的諧波源挑選主電路布局方式。

          (五)、電力濾波技能的研討方向

          怎么經過對諧波理論的進一步研討,找出非常好的諧波檢測算法是進步APF功能的有用手法;優化體系操控戰略:尋求非常好的操控戰略,如依據體系能量平衡的操控戰略,到達對輸出電流/電壓的精確操控;優化電路規劃:改善抵償功能,操控體系本錢,如多電平主電路布局的研討。這些研討的首要意圖是進步體系運轉的功率,進一步削減抵償設備的制造本錢和損耗,進步設備的可靠性和易用性,并完結一機多用。

          五、結束語

          電力濾波技術管理在施工生產中呈面極其重要的地位,我們不僅要努力做好各項工作,還要與其它方面協調一致、相輔相成。從而使技術工作不斷得到完善和提高,為工程項目的順利實施提供可靠的技術保障。

          參考文獻

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          [3]姜齊榮,謝小榮,陳建業.電力系統并聯補償――結構、.原理、控制與應用[M]北京:機械工業出版社,2004.

          電力技術論文篇二

          電力調度技術研究

          [摘要]:隨著電網規模的不斷擴大和電力市場競爭機制的引入,ems和dms各自積累了海量的數據,如何更好地利用和管理這些日益龐大的同構和異構數據庫,并挖掘出數據之間的潛在聯系,幫助企業更好地分析和決策,已成為地區供電企業日益緊迫的需求。文章介紹了該數據倉庫的設計模型、結構以及實施原則,并對其應用前景做了展望。

          [關鍵詞]:電力 高度 技術 分析

          隨著電網規模的不斷擴大和電力市場競爭機制的引入,ems和dms各自積累了海量的數據,如何更好地利用和管理這些日益龐大的同構和異構數據庫,并挖掘出數據之間的潛在聯系,幫助企業更好地分析和決策,已成為地區供電企業日益緊迫的需求。數據倉庫技術可以把企業內、外部數據進行有效的集成,主要應用于分析型處理,基于此,本文提出了建立地區電力調度數據倉庫的思想和應用模型。

          1. 數據倉庫技術

          1.1 數據倉庫技術概要 數據倉庫以改進后的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段,以統計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法,通過人工智能、神經網絡、知識推理等數據挖掘方法來發現數據背后隱藏的規律,實現從“數據――信息――知識的過程,從而為企業管理階層提供各種層次的支持”。

          1.2 數據倉庫在電力調度的應用特點 ①面向主題:調度部門的ems和dms是以優化事務處理的方式來構造數據結構的,對于某個主題的數據常常分布在不同的數據庫中,這意味著訪問某個主題的數據實際上需要訪問分布在不同數據庫中的數據集合。②數據集成。③數據的穩定性。④隨時間變化。

          2. 地區調度數據倉庫模型

          建立地區調度數據倉庫的基本思想就是在現有ems和dms基礎上,把ems和dms中的海量數據進行抽取和轉化后存人數據倉庫,并針對不同的主題在數據倉庫中建立數據集市,然后利用oltp和數據挖掘軟件對不同主題的數據進行分析處理,從而幫助調度人員做出決策。

          2.1 源數據層 源數據層主要是指地區電力調度現在所擁有的數據庫系統,即ems和dms。另外,由于電力調度在分析和決策時需要用外部數據,如氣象資料,省域網的部分資料數據等,因此,需要使用的外部數據也包括在源數據層內。

          2.2 數據提取、轉換/裝載層 地區電力調度系統數據庫中的數據量非常巨大,并不是所有數據都是分析決策所必須的,因此,只需用專用軟件提取分析決策所必須的ems、dms數據和外部數據。另外針對原數據庫系統中數據不一致的情況,必須對不一致的數據進行清洗和轉換,使載人數據倉庫中的數據和數據格式能夠保持一致,供分析決策使用。

          2.3 數據倉庫層

          數據倉庫存儲 數據倉庫中存儲了數據和元數據,其中數據的存儲方式主要有虛擬存儲方式、關系表存儲方式和多維結構存儲方式。由于虛擬存儲方式效率差,而關系數據庫的使用比較普遍,故采用關系表存儲方式。使用oracle作為數據倉庫設施,將數據存儲在oracle的表結構中,并按星型結構來組織這些關系表。

          電網數據組織結構。由于ems和dms中數據量非常龐大,因此有必要對數據進行綜合。在數據倉庫中,數據被分成4種級別,分別是高度綜合級、輕度綜合級、當前細節級和早期細節級。數據總是首先進入當前細節級,然后根據應用的需求,通過預運算將數據聚合成輕度綜合級和高度綜合級。若系統中的一些細節數據隨著時間的推移已經老化,很少會被使用,可以將這些數據導出備份到設備上。

          數據的處理。數據倉庫中一般存放5至10年的數據,若將全部數據放在一張表內,由于數據量太大,會降低數據訪問效率,因此必須對數據表進行合理的分割。可按時間對表進行分割,在表中增加時間字段,去除與分析主題無關的純操作型數據。

          在數據倉庫中,有些數據更新的較為頻繁,如實時數據,而有些數據更新的時間較長,如設備信息等。因此,有必要按數據更新的頻率對表進行劃分,將不同變化頻度的字段放在不同的表中,各表之間使用相同的“標識號”進行關聯,以節省存儲空間。

          負荷預測是地區電力調度工作的重要環節,可分為系統負荷預測和母線負荷預測兩類;而系統負荷預測按周期又分為超短期負荷預測、短期負荷預測、中期負荷預測和長期負荷預測。 系統安全穩定性評估。電力系統有五種運行狀態,分別為正常運行狀態、告警狀態、緊急狀態、危急狀態和恢狀態。可利用挖掘技術挖掘海量的電力系統運行數據,獲悉電力系統在何種條件下處于正常運行狀態、告警狀態、緊急狀態、危急狀態和恢狀態,并對系統的安全穩定性做出評估,從而輔助調度人員做出決策。

          電力系統故障分析。地區電力調度部門已經積累了大量的故障數據。系統故障的發生既有偶然的一面,又有規律性可遵循。運用數據挖掘技術對電網故障數據進行挖掘分析,獲得發生故障與氣候變化和負荷變化之間的聯系,從而輔助調度人員進行決策,合理安排檢修計劃,保證電網安全可靠運行。

          電力系統規劃設計。電網規劃是地區供電企業規劃活動的基本環節,在規劃過程中,需要處理大量的信息,可利用聚類、分類、關聯、總結等挖掘工具挖掘模型和數據間的關系,為輔助決策系統增加約束條件,從而更合理地規劃電網。

          2.4 邏輯應用層 邏輯應用層主要包括olap、數據挖掘和界面子系統。現具體分析如下:

          2.4.1 olap子系統 在ems和dms中,調度人員通過聯機事務處理(oltp)和sql可對數據庫進行簡單查詢。隨著時間的推移,電網規模不斷擴大,ems和dms中的數據量也急劇增加,調度人員需要從多個維度來觀察調度系統的運營情況,從而輔助決策。

          2.4.2 數據挖掘子系統 隨著計算機技術在電力系統的廣泛應用,地區電力調度部門已經積累了大量的運行數據和非運行數據,這些數據記錄了地區供電企業多年的運行狀況,電力調度人員急需對這些史數據進行深入分析,以獲得有價值的信息,輔助調度員進行決策,提高電網運行的可靠性。

          由于數據倉庫具有主要面向分析型應用,輔助企業進行分析決策的強大優勢,數據倉庫技術正在逐步應用于地區電力調度部門。在原有數據庫基礎上,建立地區電力調度數據倉庫,利用olap和數據挖掘工具對數據進行深入的分析和挖掘,找出數據之間的潛在聯系,從而在負荷預測、系統安全評估、電力系統故障分析、電網規劃和電力用戶特征分析等方面輔助調度人員進行決策,減輕調度人員的負擔。然而數據倉庫畢竟是一門新興技術,其在地區電力部門的應用還處于初期階段,很多功能還在探討之中。隨著數據倉庫技術的進一步完善,數據倉庫技術在地區電力調度系統中的應用也將進一步完善和發展。

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