简介:摘要:随着工业规模的扩大和科学技术的发展,电气化程度越来越高,新工艺、新技术广泛应用于工业生产和人民生活的各个方面。各种复杂的、精密的、敏感的高科技用电设备不断普及,电力用户对电能质量的要求在不断提高。与此同时,电力系统中的整流型、冲击性等非线性负荷日益增多,导致电网波形发生畸变、电压波动、电压闪变和三相不平衡等问题,对电力系统的安全运行和用电设备的正常工作造成了严重影响。因此,对电能质量进行远程监测成为电力系统管理的重要任务。本文设计了一种基于网络通信技术的电力系统远程电能质量监测系统,通过采用分布式网络控制结构和虚拟仪器技术,实现了对电能质量的实时监测和数据分析,为电能质量管理提供了有效的工具。
简介:摘要:伴随着科学技术的发展,电力系统实现智能化发展,各种计算机、新型电气化设备被广泛应用到电力拖动系统自动控制中。在老旧系统和设备组建而成的电网系统,其安全稳定运行受到一定的冲击和挑战。当前必须能够对各类电力系统和电力拖动系统电气设备安装管理和调试控制优化进行控制,如此才能够对系统可能存在的异常进行有效预防和控制,并且还可以对调试过程中所出现的不可避免的故障问题形成针对性的解决措施。
简介:摘要:电力系统正逐渐向智能电网以及可再生能源发电转变,而准确的电力负荷预测对于电力系统的稳定运行有着至关重要的意义。当前,存在的电力负荷预测方法主要包括传统统计模型和一种基于人工智能技术的预测方法。本研究主要在对多种负荷预测模型和算法的研究基础上, 利用历史数据对电力系统未来的电力负荷进行预测。通过猫群优化算法(CSO)和基于回归的电力负荷预测模型,实现了电力负荷预测的时间序列分析。结果显示,该预测算法相对于其他方法在准确性和可靠性上有显著的提高。此外,阐述了电力负荷预测的重要性,以及通过改进电力负荷预测模型和算法如何有效提升电力系统的操作效率和可靠性,对于电力系统的安全对帽和谐波分析有着显著的参考价值。