基于Matlab的电力系统故障分析与仿真.doc

基于MATLAB的电力系统不对称短路分析与计算.doc

1985年出版的电力系统经典专著，不容错过。

有功均分，无功因为线路阻抗的原因，导致没有完全均分。

电力系统教学要点以及例题

110kV长距离输电系统中，由于电压越限、无功平衡等因素制约了输送能力和电能质量问题在系统规划中需要加以深入研究，文中提出的串联增容补偿方案，可以有效地提高远距离输电线路的末端电压水平，具有工程应用的实用性，在长距离输电线路末端增加串联电容补偿器能够有效的缩短电源和负荷的电气距离，提高静态稳定极限，同时可“自适应”地补偿线路及负荷的无功分量。在不同功率因数下，都能保障负荷侧的电压水平符合标准要求；可以为系统提供稳态和动态的无功补偿，优化系统功率因数和稳定水平，降低了设备投资成本，提升了综合效益。 （3）本结果只是初步结论，且还可以进一步在SVC上加入滤波电路，消除远距离输电时线路中大量的高次谐波，提升电压质量以及静态和动态稳定性。

针对传统随机生产模拟忽略负荷的时序特性而难以考虑机组启停、备用、调峰等相关动态费用的问题，将转移频率分析纳入随机生产模拟框架中，形成了改进等效电量频率法．该方法通过等效负荷频率曲线(ELFC)的卷积考虑机组启停，将生产成本分析的范畴拓宽到动态费用的计算．根据所提算法和含风电的EPRI 36算例，比较了风电并网前后系统可靠性指标、燃料成本、环境成本和动态费用等的变化，并研究了风电装机规模对动态费用率的影响．结果表明，相对于动态费用的增加，风电对系统可靠性与经济性的改善是主要的，但动态费用率随着风电规模的扩大

各种电力行业协议文档 包 376.1 645-97 DLMS DLT614 DLT645-2007，DLT698 远传水表协议

本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——