简介:摘要:随着风电、太阳能的新能源不断接入系统,不同类型的能源系统和设备的涌现;而在计算机技术、自动化技术和电力电子技术的不断发展下,大功率非线性负载在供配电系统的应用中越来越多。这给配电网带来了越来越多的电能质量问题。为保障电力系统的安全运行,要对配电网电能质量进行监测。
简介:摘要:近年来,随着可再生能源、直流输电及高新技术产业的发展,电能质量问题引起了社会普遍关注。电能质量问题不仅涉及到电力系统安全可靠运行的技术问题,更重要是其还涉及到巨大的社会经济利益。由此开展广泛的电能质量监测评估,通过监测数据分析研究电力系统运行的健壮性、电气设备的运行环境及其潜在风险,进而开展多种形式的电能质量数据挖掘,就成为电能质量监测评估产业的重要议题。在此背景下,电能质量监测数据简约方法显得尤为重要,成为了问题讨论的焦点。数据简约不是数据压缩,也不是简单的数据简化 [9],简约后的数据要求能够真实反映实际电能质量扰动的统计特征,保留必要的真实信息,不至于产生诱导性错误。本文针对配电网电能质量监测面大量广、设备成本低的需要,就电能质量监测数据简约方法展开讨论,以其减少监测数据量但又保留电能质量扰动的真实信息,为开展大规模低成本的配电网电能质量监测提供必要的技术支持。
简介:摘要:电能质量监测与电网稳定性分析在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。本文旨在探讨电能质量监测技术以及电网稳定性分析方法的关键作用。我们将介绍电能质量监测的概念,包括电压、电流、频率和谐波等参数的监测与分析。然后,我们将深入研究电网稳定性分析的方法,包括电力系统动态模拟和稳定性评估。通过这些分析方法,我们可以更好地了解电力系统的运行状况,预测潜在的问题,提高电能质量和电网稳定性。最后,我们将强调电能质量监测与电网稳定性分析在实际电力系统中的应用,以及它们对电力供应可靠性和质量的重要性。
简介:摘要:随着智能电网的快速发展,电能质量监测成为了保障电网稳定运行和电力用户质量需求的重要任务。传统的电能质量监测方法存在着数据处理复杂、诊断效果不稳定等问题。为此,本文提出了一种基于深度学习的电能质量监测方法,通过深度学习模型对电能质量数据进行分析和诊断,提高了监测的准确性和稳定性。