DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 我国经济体制改革正在日趋深入，金融体制改革也在不断向纵深发展，一些新兴的金融工具和金融市场也在不断地得到开发和应用。在许多民事、刑事案件中，尤其在呈明显上升趋势的各类遗产纠纷、债务纠纷、贪污、诈骗等案件中，常涉及到发票、帐本、合同、领收据、借据及其他票据的物证检验。 “签字盖章”在具有正规意义的文件中是经常出现的字眼，特别是现代社会，经济、政治、文化的交往日益频繁，现已广泛的应用在各种各样的文书、票据中。签字盖章后形成的书写色料和印泥印纹，是各种合同文件、证件和票据产生证明作用的关键，也是文件检验工作的重要研究对象[ 1 ] -[ 7 ] 。先签字后盖章，即先墨后朱，是被法律确定了的文件有效的条件之一。根据我国《票据法》的有关规定，签章对票据上先前的内容有效，对签章后的票据内容的变化无效[ 3 ] 。因此书写色料和印泥印纹形成的先后顺序问题可以理解为一个严肃的法律问题，往往能改变一桩案件的性质、财产的归属。 本课题选择采用常用的黑色签字笔、蓝色钢笔书写文字，在相同时间和条件下，与红色印泥分别制成先写字后盖章和先盖章后写字的文件。采用显微分光光度法，结合运用传统的彩色显微照相技术，分析不同文件中形成的书写色料与印泥印纹的时序，分别探讨了黑笔与蓝笔形成的书写色料与印泥印纹的时序特征，并将文件正、反面两种检测方式作了比较，从而探求最佳检测程序，为文件的朱墨时序检验提供更为科学合理的方法。
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user: 2. 实验 2.1. 仪器与材料 2.1.1. 仪器 紫外–可见–近红外显微分光光度计(美国CRAIC公司，型号QDI2010)，实验条件，利用显微分光光度计透射光谱进行测定，光谱范围在400~750 nm，光谱采样面积为1~50 μm，光谱带宽为0.32 nm，光谱分辨率1~15 nm。显微镜最大放大倍数为150×。 2.1.2. 书写工具与印泥材料 在南京市场收集书写工具和印泥，见表1。 2.2. 实验内容 2.2.1. 样品的制备 采用黑色签字笔、蓝色钢笔书写文字，与印泥分别制成签字、盖章间隔时间为四小时、朱墨时序不同的文件，如表2。将制成的样品放置一个月后再进行实验。 2.2.2. 形成时序的检验 取样品正面朝上，直接置于显微分光光度计的扫描台上，通过观察，在纸张空白处、字迹处、印纹处、字迹与印纹交叉处各随机选取十个测量点，测试各自的透射光谱。 将样品反面朝上，置于扫描台上，按上述操作方法，测试样品反面纸张空白处、字迹处、印纹处、字迹与印纹交叉处的透射光谱。
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user: 4. 结论 显微分光光度计能结合显微照相法与显微透射光谱法检验文件印章与签字的时序。运用显微照相技术可初步反映不同朱墨时序样品的细微差别，再采用显微透射光谱法检测文件的正、反面，对图谱进行分析后进一步推断其先后，最后通过色差分析确证文件印章与签字的时序，为文件印章与签字形成时序的检验提供更为科学合理的方法。
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user: 摘 要 基于WAVEWATCH III v3.14海浪数值模式，建立混合双向嵌套网格，分别采用CCMP和GDAS海面 10m 风场资料，模拟2009年10月西北太平洋第20号超强台风Lupit的海浪场有效波高，对比分析不同风场资料对台风海浪模拟的影响，并根据浮标观测数据分析模拟的效果。结果表明，WAVEWATCH III模式能够较好的模拟台风海浪场分布形势，模式对风场资料具有较强的敏感性，基于融合了多种观测资料的CCMP高分辨风场资料所模拟的结果更为准确。 关键词 :Lupit， WAVEWATCH， CCMP， GDAS， 海浪数值模拟
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user: 1. 引言 在全球，每年由海洋灾害造成的经济损失约占所有自然灾害损失的10%，而海上90%的破坏力来自于海浪的袭击，尤其是台风所形成的灾害性狂涛巨浪，严重威胁的航行船舶安全。20世纪60年代，大气、海洋数值模式迅速发展，海浪数值模拟成为海浪研究和预报的重要内容。随着第三代海浪数值模式的成功研制，到20世纪末期，海浪数值模式已发展到比较成熟的阶段。目前，WAVEWATCH Ⅲ (以下简称WWatch3)作为第三代全球海浪数值模式的代表之一，具有稳定性好、计算精度高等特点，已经成功运用于全球和区域尺度的海浪业务数值预报系统 [ 1 ] - [ 5 ] 。 为了开展近岸海浪数值预报，科研人员尝试将高分辨率的近岸模式SWAN模式嵌套至WWatch3模式中，但需要修改两种不同模式嵌套运行的接口 [ 6 ] - [ 8 ] 。近年来，WWatch3模式推出v3.14版本，具备混合网格双向嵌套模拟能力，能够精细的刻画近岸和台风内部的海浪分布特征 [ 9 ] [ 10 ] ；另一方面，相关学者开始结合海浪模式的模拟结果研究相关海域的波候分布特征 [ 11 ] [ 12 ] 。 本文以2009年西北太平洋第20号(国际编号)超强台风Lupit为例，采用ETOPO2地形数据，建立1个父网格和2个子网格的混合嵌套运行网格，分别采用CCMP和GDAS海面10 m风场资料驱动WWatch3-v3.14海浪数值模式，模拟Lupit活动期间西北太平洋海浪高度分布特征，并与关岛附近52200号浮标站观测数据对比，分析两种风场资料的模拟结果。
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user: 2. 数据和模式 2.1. 数据资料简介 本文的研究工作，主要应用以下几类数据： (1) CCMP：Cross-Calibrated Multi-Platform，跨标准多平台融合数据产品。该数据研究项目由美国国家航空航天局（NASA）提供资助，基于地球科学事业合作协议公告(Earth Science Enterprise Cooperative Agreement Notice)，融合多种海面风场观测数据，包括QuikSCAT、ADEOS-II、AMSR-E、TRMM TMI、SSM/I等，最终生成覆盖全球大洋的高分辨海面风场资料。数据集时间范围为1987年7月至2011年12月，空间分辨率为0.25˚ × 0.25˚，数据存储格式为NetCDF。 (2) GDAS：Global Data Assimilation System，全球数据同化系统，是美国国家环境预报中心(NCEP)业务运行的实时全球观测数据分析系统。该数据广泛应用于天气的实时预报和后期数值模拟研究工作，能够直接作为中尺度大气模式WRF (Weather Research and Forecasting)的背景场和边界场。数据集时间范围为1999年7月至今，包括27层气压层和表面层的常规大气要素，空间分辨率为1.0˚ × 1.0˚，数据存储格式为GRIB2。 (3) JTWC Best Track：Joint Typhoon Warning Center，联合台风警报中心最佳路径集。目前，该数据集包括1945年至2014年西北太平洋、北印度洋、南太平洋和南印度洋所有热带气旋的定位、强度等信息，并含有1959年至2014年上述海区的热带气旋年鉴文档。本文主要采用2009年超强台风Lupit (JTWC编为第22号)的相关定位和强度数据，分析其活动过程。 (4) NDBC 52200 Buoy：Nation Data Buoy Center，美国国家浮标数据中心第52200号浮标站数据。该浮标站位于关岛附近海域(13.354˚N，144.789˚E)，从 2004 年 9 月 8 日 开始至今，实时观测海浪高度、周期、传播方向等要素，归档整理后的数据每30分钟记录一次。 2.2. 海浪模式简介 WWatch3海浪数值模式的控制方程是波作用量密度传输方程，即谱能量平衡方程，对于谱 ，平衡方程为： (1) (2) (3) (4) 其中k、θ、X和t分别为波数、波向、空间向量和时间四个坐标变量；F为波数谱，σ为固有频率；C g 为群速向量，U背景流速向量，d为水深；s和m分别为沿波向和垂直于波向的单位坐标量；S代表谱能量平衡方程的各种源函数。 谱能量平衡方程的源函数项S通常包括风输入源函数S in ，非线性波-波相互作用源函数S nl ，白浪破碎引起的耗散源函数S ds ，以及底摩擦耗散源函数S bot ，即： (5) 本文模式计算过程S in 采用基于Tolman、Chalikov、Belevich提出的理论而形成的计算方案，其耗散源函数分为适用于低频谱和高频谱的两部分；S nl 采用Hasselmann等的离散相互作用近似(DIA)计算方案；S ds 采用Battjes-Janssen方案；S bot 采用JONSWAP底部摩擦方案。
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user: 3. Lupit海浪模拟方案设计 3.1. Lupit活动过程简介 2009 年 10 月 14 日 00时(世界时，下同)，西北太平洋关岛东部洋面开始形成一个热带低压，随后向西略偏北方向移动并逐渐发展，至15日00时加强为热带风暴，继续以西北路径移动加强，随后被命名为Lupit。 Lupit在发展过程中，其移动路径非常诡异，经历了6次转向，转向时刻如图1所示。 图1根据JTWC热带气旋定位和强度数据，绘制的Lupit生成、发展过程示意图。绿色路径表示“热带低压”阶段，蓝色为“热带风暴”和“强热带风暴”阶段，紫色为“台风”和“强台风”阶段，红色为“超强台风”阶段，水绿色为变性成温带气旋阶段。Lupit发展过程中经历了多次转向，其路径在菲律宾东部海域呈现出旋转的“几”字形图案。 图1. Lupit活动路径 Lupit在菲律宾东部海域强度最强，且盘绕较长时间，使得该海域形成了持续一周以上的巨浪。 3.2. 海浪数值模拟方案 3.2.1. 模拟区域和网格定义 选用ETOPO2海底地形数据和GSHHS海岸线数据，空间分辨率均为2′ × 2′，利用Matlab程序，生成grd1、grd2、grd3等3个模拟网格，其定义的详细参数如表1所示。 以上网格中，grd1为父网格，grd2和grd3为嵌套于grd1之中的子网格，其最外层均设置为双向交换数据的边界区。针对其它网格定义参数，3个网格均采用模式使用手册中的默认设置。模拟初始条件为静止状态，模拟初始时刻为 2009 年 10 月 11 日 00 时 ，数据保存初始时刻为模式运行24小时之后，即12日00时。 根据以上网格定义，本文设计了两个试验方案：EXP1和EXP2，分别采用每6小时一次的CCMP和GDAS风场资料驱动WWatch3模式。 3.2.2. 模拟参数化方案设置 WWatch3模式已经在NCEP实现全球和区域混合网格海浪数值预报业务运行，本文的模拟参考NCEP海浪预报业务系统使用的参数化方案，需要在模式源码编译时，修改switch文件中的开关项，设置模拟试验的参数化方案。其中，模式选项不包括底部散射、三波相互作用和附加源项，针对风场和流场的插值均选用线性插值方案，如表2所示。
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user: 4. 模拟计算结果及分析 海面风场数据的质量对海浪的模拟起着决定性作用，本文设计的EXP1采用CCMP风场资料，EXP2采用GDAS风场资料。CCMP风场资料融合了更多平台、更高观测精度、更细时空分辨率的海面观测数据；GDAS作为NCEP服务于GFS日常数值天气预报业务系统的同化分析系统，融合了常规气象观测资料和气象卫星遥感资料，由于该系统运行过程中需要保持较高的稳定性，并未同化针对海面风场的高精度观测资料，因此，很多学者研究认为CCMP海面风场资料的质量优于GDAS。本章首先根据EXP1的grd1网格模拟结果，分析西北太平洋较大范围内的海浪分布形势，研究Lupit形成的大浪分布范围；然后根据Lupit发展最强阶段EXP1和EXP2的grd2网格模拟结果，着重对比分析CCMP和GDAS两种数据资料对Lupit内部海浪场精细描述的差异。 Table 1 Grid definition of Lupit wave simulation experimen 网格名称 grd1 grd2 grd3 纬度范围 0~50˚N 10~30˚N 8~18˚N 经度范围 115~165˚E 120~140˚E 139~149˚E 分辨率 15′ × 15′ 6′ × 6′ 3′ × 3′ 网格点数 201 × 201 201 × 201 201 × 201 时间步长 1200 s 600 s 300 s 表1. Lupit海浪数值模拟网格定义 Table 2 Parameterization scheme of Lupit wave simulation experimen 模式选项 方案设置 海浪传播 Tolman积分平均UQ方案 线性输入 滤波后的Cavaleri和Malanotte-Rizzoli方案 输入和耗散项 Tolman和Chalikov方案，并采用稳定性修正 非线性相互作用 DIA方案 底部摩擦 JONSWAP方案 深度破碎 Battjes-Janssen方案 表2. Lupit海浪数值模拟参数化方案设置 4.1. Lupit活动期间西北太平洋海浪高度分布形势 Lupit台风在17日之前是稳定的西偏北方向移动，17日达到强台风等级，并开始经历多次转向过程，下面根据EXP1的grd1网格模拟结果，分析17~22日西北太平洋海浪场的有效波高分布形势。 图2为17日00时~22日00时(间隔24小时)西北太平洋的海浪场有效波高分布形势图。17日，Lupit在第二岛链南部引发了 2.5 米 以上大浪，大浪区范围超过10个纬距，台风中心附近最大浪高已超过 5 米 ；18日，2.5米以上大浪区扩大至15个纬距，台风中心附近的5米以上浪区明显增大，在大浪区西侧出现海浪低值中心，台风眼已经形成，表明台风Lupit已经发展成熟；19日，Lupit达到超强台风等级，2.5米以上大浪区维持在15个纬距左右，但中心附近最大浪高达到8米以上，台风眼区更为清晰，形成对称结构，表明Lupit周围的巨浪基本上由风场控制；20日，Lupit由西北路径转为西南路径，大浪区集中在台风眼北侧，大浪区由对称的圆形转变为东西宽、南北窄的椭圆形，大浪中心轴线为东西走向；21日，由于Lupit继续朝西南方向移动，大浪区集中于移动路径的右侧，大浪中心轴线为东北–西南走向，随着台风强度的增强，5 m以上大浪区范围比20日明显扩大；22日，Lupit靠近菲律宾陆地并开始转为东北路径，台风强度有所下降，5米以上大浪区显著缩小，中心附近最大浪高降至6米左右，但2.5米以上大浪区范围仍然超过10个纬距，同时受地形的影响，大浪区等值线条表现出诸多不规则、不光滑的特征。 4.2. EXP1和EXP2结果对比 由于不同的风场资料存在一定差异，势必影响海浪模拟结果。本文设计的数值试验方案中，grd2网格采用更高的模式分辨率，位于菲律宾东部海域，覆盖Lupit曲折移动和强度最强阶段，更能够反应海浪对风场的敏感性。下面根据不同风场资料在高分辨率网格下的输出结果，分析Lupit最强阶段10月18~20日期间(间隔24小时)菲律宾东部海域海浪场有效波高的分布形势，比较两种风场资料对Lupit内部海浪场有效波高模拟的差异。 图2. 西北太平洋海浪场有效波高分布 图3显示，18日，两种试验模拟的海浪分布形势总体一致，表现为圆形、南北对称，东部是极大值中心，西部存在极小值中心，但EXP1模拟的5米以上大浪范围和最大波高数值相对EXP2较小；19日，Lupit强度最强，最大风速为140 knot (约70 m/s)，两种模拟试验的结果表现出显著差异，EXP1分辨出了明显的台风眼和超强台风海浪场的中心对称结构，EXP2则与18日的海浪分布形势十分相似，仍然表现为西部小范围的极小值中心和东部大范围的极大值中心，另一方面，EXP1模拟的中心有效波高最大值为8米以上，2.5米大浪区范围为10~24˚N，EXP2模拟的中心最大有效波高为6米以上，2.5米大浪区范围为10~26˚N，略大于EXP1的覆盖范围；20日，Lupit强度有所减弱，大浪中心轴线由南北向转为东西向，EXP1和EXP2模拟的有效波高分布形势相似，但EXP2模拟的有效波高极大值明显偏小，5米以上大浪区范围的南北跨度也偏小。 总体而言，针对台风这种快速变化的中α尺度天气系统，基于GDAS风场资料的EXP2试验所模拟的海浪有效波高变化趋势相对较缓，而基于CCMP风场资料的EXP1试验能够更细致的刻画台风内部海浪场分布特征。
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user: 5. 同浮标站观测对比 Lupit生成初期经过关岛附近海域，NDBC所属的52200号浮标站记录了因热带气旋而引起的大浪过程。grd1和grd3网格均包含了该浮标站所在的经纬度，模式运行过程中，采用定点输出方式，模拟生成了该浮标站位置的海浪场数据。下面通过grd3精细网格输出的模拟结果，对比分析数值模拟和浮标观测的有效波高随时间的变化趋势，以检验模拟结论的精准度。 图4为关岛附近52200号浮标站位置的海浪场有效波高，其中红色线条为浮标观测值，蓝色线条为基于CCMP风场资料EXP1试验的模拟值，绿色线条为基于GDAS风场资料EXP2试验的模拟值。 图3. EXP1 (基于CCMP风场(和EXP2 (基于GDAS风场)模拟的Lupit海浪场有效波高 图4. 浮标观测与数值模拟有效波高对比 图4呈现出如下特征。 (1) 模拟试验开始计算时刻为11日00时，初始条件设置为静止状态。模拟的海浪有效波高一直到13日才逐渐趋于观测值，表明模式需要2天左右的时间才能从静止状态调整到稳定风场驱动状态。 (2) 52200号浮标站位置的海浪有效波高在14~15日极速增大，15~18日快速下降，19~22日又缓慢增大，而后稳定于1.5米左右。EXP1和EXP2两种线条均模拟出了15日左右的极大值和19日左右的极小值，显现出与浮标观测相似变化趋势，表明模式海浪有效波高的变化趋势具有较好的模拟能力。 (3) 虽然EXP1和EXP2均指出15日00时左右为有波高的极大值，但浮标站实况观测的极大值为3.8米，CCMP资料模拟结果为3.1米，GDAS资料模拟结果为2.4米。此时，Lupit刚刚由热带低压发展加强为热带风暴，中心位置正好位于浮标站南侧附近，距离浮标站大约100 km。由于海洋上台风中心附近的风场资料主要依靠卫星遥感同化，往往比实际观测的极大风速值偏小，造成海浪有效波高的模拟值偏小；而CCMP相对于GDAS资料融合了更多的观测数据，使得海浪有效波高极大值的模拟误差更小。这也进一步表明，海浪模拟对风场资料具有高度的敏感性。 (4) EXP1和EXP2在18日12时左右为极小值，浮标观测在19日00时左右为极小值，从18日12时至22日00时，CCMP和GDAS资料模拟的结果非常一致，都比观测大0.5米左右，表现为系统性误差。这一时期Lupit已经加强为强台风至超强台风等级，但台风中心距离浮标站超过1000 km，由于模式对台风涌浪传播的影响估计过早，大约提前了12小时，使得此时模拟的有效波高值总体偏大。这也表明，模式对台风涌浪影响程度的模拟能力还需要进一步提升。
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user: 6. 结论 本文利用WWatch3-v3.14海浪数值模式，模拟了西北太平洋第20号超强台风Lupit活动过程的海浪场有效波高分布，主要得出以下结论。 (1) WWatch3模式能够较好的模拟Lupit海浪场分布特征，合理的显示了Lupit大浪区分布范围和台风眼区海浪特征。 (2) CCMP风场资料具备较高的精准度，能够更细致的刻画台风中心附近的海浪特征，GDAS模拟的海浪场变化趋势相对缓和，表明模式对风场数据具有较高的敏感性。 (3) 模拟的海浪波高与浮标站观测波高具有相同的变化趋势，根据CCMP风场模拟的最大浪高的极值比浮标观测的极大值偏小0.7 m，GDAS风场模拟的结果相对CCMP较差；台风远离浮标站后，模式对台风涌浪传播的影响时间提前了12小时左右。
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user: 摘 要 快速复电系统对低压故障定位一直以来缺乏足够的技术手段支撑，本文基于营配信息集成平台的电网模型数据、配网自动化系统故障信息和配变终端实时信息设计并实现配网故障定位分析快速复电系统。根据用户报障信息、电网故障信息和配变数据实现低压故障自动定位，为客户服务人员掌握第一手停电范围信息提供技术支持，有效指导抢修人员快速复电。研究成果在中山供电局进行示范应用，效果良好。 关键词 :配网自动化系统，快速复电，故障定位
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user: 1. 引言 低压电网作为输配电的最后一个环节，直接面对客户，低压电网故障停电已成为影响供电可靠性的重要因素。如何在停电发生后快速确定停电范围，锁定故障点是缩短客户停电时间、提升供电可靠性的关键。快速复电系统经过几年的功能完善及移动设备升级改造，实用化水平不断提高，但对于低压故障定位一直以来缺乏足够的技术手段。近年来，中山供电局不断加强电能量数据的管理和系统建设，计量自动化系统已实现地市局10 kV的专变、公变的全面覆盖，终端在线率、数据采集成功率和营配信息“站–变–户”拓扑关系准确率不断提高，有效的提高了配网监测水平。通过配变监测计量终端的监测功能能够快速验证现场设备运行情况，可以为低压故障定位提供有效技术支持，将配变监测计量终端监测功能与配网自动化系统故障信息相结合，开发配网故障定位分析快速复电系统为故障定位技术研究指明了方向。
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user: 2. 快速复电系统应用现状 随着对供电稳定性和客户满意度重视的提高，供电企业陆续建设了配网故障快速复电系统，但投入使用后逐渐暴露出一些问题，主要表现在以下几个方面： 1) 报障重复多，无效报障堆积。客户服务中心、供电分局在收到客户报障后，缺乏有效的信息筛选过滤手段，无法在庞大的数据信息中找到有效的信息，造成故障重复报障、无效报障信息堆积等问题，使得抢修人员收到大量无效工单，工作量加大。 2) 自动化信息少，查找故障时间长[ 1 ] 。目前主要依赖人工查询故障点，没有综合利用计量自动化系统的实时数据来辅助排查故障，使得故障判断和故障点定位耗时长，有时需要巡视线路设备才能定位故障点，耗费人力物力，延误了故障处理时间。 3) 部门之间沟通效率不高，现场抢修进度信息反馈滞后，缺乏对抢修过程的有效监控 [ 2 ] 。调度中心、客户服务中心和供电分局现场抢修人员只通过电话进行联系，通报现场抢修进度，缺乏对现场运行情况实时监控的有效手段。客户服务中心不能及时了解现场抢修情况，无法对客户询问的细节问题进行作答。
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user: 3. 配变监测计量终端故障定位技术 3.1. 配变监测计量终端功能 配变监测计量终端是公用配电变压器综合监测终端，实现公变侧电能信息采集，包括电能量数据采集，配电变压器运行状态监测，供电电能质量监测，并对采集的数据实现管理和远程传输 [ 3 ] 。配变监测计量终端具备分相交流电压、电流测量功能，且可以实现相关数据的远程召测，如图1所示。同时主站可以召测终端记录电能表或终端本身所产生的重要事件，如表1所示。 以石岐供电分局配变监测计量终端88320499为例，对该终端电压、电流实时数据进行召测，返回信息如表2所示。 3.2. 故障定位技术 以配变监测计量终端监测功能为基础的配网故障定位分析快速复电系统，通过与配网自动化系统、计量自动化系统等数据接口进行数据整合，实现停电的监控与分析，可以弥补现有快速复电系统的不足，实现停电故障的快速定位，缩短停电时间，提高供电可靠性。 配网故障定位分析快速复电系统的故障定位主要通过两种方式实现： 1) 自动故障定位方式，系统根据配网自动化故障信息和配变监测计量终端的失压信号自动定位故障，如图1所示。 2) 结合报障信息定位故障，根据用户报障信息，参照配变监测计量终端的实时数据信息和配网自动化开关实时数据，结合基于GIS的“线–变–户”拓扑关系，可快速确定用户所属线路，通过计量自动化系统对报障点所在10 kV线路所有变压器进行测量点参数信息检查，分析变压器的运行情况，并结合配网自动化系统开关实时数据对停电事件进行分析，可为判定低压故障发生范围提供定量依据。 以石岐区的岐乐线和家盈线两条拉手线路为例，两条线路的联络开关为怡景阁9号1座公用配电站G01开关。线路的主网方式图如图2所示。 岐乐线和家盈线的分接箱或配电站已安装故障指示器，在馈线某段发生故障时，相关故障指示器会将告警信息上送到配网主站，通过采集配网自动化系统的开关故障分闸信号和保护信号，结合计量自动化系统报警中的公变停电告警信息，系统对负荷管理终端和配变监测计量终端采集的电流和电压等信息进行停电事件判断并迅速定位故障点。 系统同时通过两种方式实现故障定位，相互结合，互为补充。一方面，对于通过自动故障定位方式定位的故障，系统会参照配变监测计量终端的实时数据信息和配网自动化开关实时数据进行验证和检查，提升故障定位的准确性；另一方面，对于通过报障信息定位的故障，系统会通过接口召测报障点所在10 kV线路所有变压器的事件记录作为故障定位参照数据。在接收到多个客户报障反映多个点故障时，客服人员根据客户的描述将相关信息录入系统可以确定发生故障用户的位置。对于同一台区下的客户一次报障，集成配变监测计量终端实时监测后，通过终端反馈的信息，可以进一步提高故障判断的准确度。结合终端历史测量值，可以确切判断整个台区是否停电，或部分相线的停电，定位故障点；同时，对于同一台区下的客户二次报障，利用一次报障的查询结果，直接回复客户的咨询请求。 3.3. 系统应用价值 配网故障定位分析快速复电系统的应用可以解决现有快速复电系统报障重复多，无效报障堆积，自动化信息少，现场抢修进度信息滞后等问题，达到故障快速响应并及时定位，快速复电和及时沟通的效果。 图1. 故障自动定位流程 图2. 线路运行方式图 Table 1 Incident recor 序号 数据项 数据源 终端 台区总表 1 失压记录 √ √ 2 失流记录 √ √ 3 断相记录 √ √ 4 终端掉电/上电记录 √ 表1. 事件记录 Table 2 Terminal realtime informatio 序号 逻辑地址 测量点号 电表名称 数据项名称 数值 状态 1 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 A相电压 224 V 成功 2 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 B相电压 224 V 成功 3 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 C相电压 225 V 成功 4 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 A相电流 1.16 A 成功 5 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 B相电流 1.02 A 成功 6 88320499 0 G1665兴中花园公用配电站1#配变 C相电流 0.68 A 成功 表2. 终端实时数据 首先，配网故障定位分析快速复电系统可以为客户95598服务人员判断低压故障发生的范围提供定量的依据；通过用户报障的信息，预知故障范围，及时答复客户的报障请求。 其次，配网故障定位分析快速复电系统可以为故障快速复电抢修人员确定故障地点，缩短巡线和故障修复时间。 再次，配网故障定位分析快速复电系统可以配合配电自动化系统验正故障情况，对配电自动化系统不能处理的特殊故障进行有效的补充和判断。 对于某些特殊的10 kV线路故障，如跳线、断线等，在没有发生相间断路或单相接地情况下，配电自动化设备并不能正确动作，通过参照计量自动化系统中配变监测计量终端的实时在线信息，可以快速初步判断跳线、断线位置范围，大大缩短故障查找时间。
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user: 4. 系统设计 4.1. 系统总体设计 配网故障定位分析快速复电系统由后台分析程序和前端界面程序组成。后台分析程序通过数据接口获取电网模型数据、配网自动化系统故障信息和配变终端实时信息，进行实时分析判断低压故障事件，确定故障位置。前端界面程序采用B/S架构，客服人员可以通过web界面登记客户报障信息，管理低压停电事件，通过单线图监视故障范围，对停电用户进行查询。 4.2. 系统技术架构 配网故障定位分析快速复电系统的技术架构为多层体系应用架构，基于跨平台技术实现，应用系统可部署于各主流服务器操作系统(Unix/Linux/HP-UX/AIX/Windows)。系统采用Unix服务器操作系统和tomcatWEB发布平台保证系统的高可靠性，客户端应用Windows平台，提供给用户友好界面。技术架构包括分析决策层、业务支持层、基础支撑层、数据支持层、IT基础设施层，如图3所示。 4.3. 系统功能设计 配网故障定位分析快速复电系统主要由数据接口、低压故障事件管理、故障点图形定位、失压客户查询、快速复电等五个功能组成。 4.3.1. 数据接口功能设计 数据接口是配网故障定位分析快速复电系统功能实现的基础，负责从配网自动化系统获取配网模型信息、馈线单线图信息、配网实时运行信息、配网故障信息等数据；从调度自动化系统获取电网模型信 图3. 系统技术架构 息、电网实时运行信息、10 kV出线故障信息；从计量自动化系统获取配变电流信息、配变功率信息、配变电压信息等相关数据。 4.3.2. 低压故障事件管理功能设计 低压故障事件管理是系统建设的核心。一方面通过电网故障信息实现低压停电事件的自动判断，另一方面通过用户报障实现停电事件的登记，作为低压停电事件判断的补充。低压故障事件管理功能包含客户报障、故障自动判断和失压范围分析。客户报障功能实现包含客户名称、户号、地址等信息的报障信息录入、报障信息的列表展现和客户报障信息的甄别功能。故障的自动判断功能是提升现有系统功能利用率，缩短故障点巡视时间，缩短停电时间的关键。系统根据10 kV出线开关跳闸信息、保护动作信息、配变电流信息等自动识别故障区间，形成故障事件。系统通过列表展现自动判断的故障事件，技术人员可通过按钮对系统自动生成的故障事件进行确认、删除或依据故障事件、故障地点、故障设备等关键字进行检索查询。失压范围分析功能根据客户报障信息自动识别故障设备和受故障影响的用户列表。 4.3.3. 故障图形定位功能设计 故障点图形定位功能基于配网自动化系统的单线图，通过在单线图上拓扑着色显示停电区域实现故障点的定位和展现，方便相关人员确定故障位置。 4.3.4. 失压用户查询功能设计 失压用户查询功能可以根据故障事件查询失压用户列表，可以根据报障用户名称、用户户号、住址等查询关联的故障事件列表。 4.3.5. 快速复电功能设计 快速复电功能主要实现以下两个功能： 1) 短信通知功能：系统监测到电网发生故障时，自动将故障事件和低压故障点通过短信发送给抢修人员，提高抢修效率。客服人员接到用户报障后，选择故障事件时可以将故障信息、故障地点和转供恢复信息通过短信信息发送指定的抢修人员，指导抢修人员快速复电。 2) 转供路径搜索功能：在确认失压配变后，系统通过自动检索转供路径，提供转供策略，并通过图形展现，提示需要操作的开关。
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user: 5. 实用性分析 配网故障定位分析快速复电系统目前在石岐供电分局几条线路进行试运行，效果理想，当前该系统正在逐步完善和推广。以9月24日系统数据为例，用户9900****32反映早上8时30分左右出现停电，工作人员将相关信息录入系统，系统识别用户所在线路为华捷站东盛线，所属的基边新村#*公用配电站配变在9月24日08时35分51秒有停电告警信息上送，结合配变监测计量终端的实时数据缺失和配网自动化系统的开关信息，确定该变压器停电。监测其临近变压器运行正常，锁定停电故障发生范围为该变压器所在分段。整个过程，工作人员只需录入用户报障信息，进行处理就可以第一时间掌握故障点和故障范围，查找故障点所需的时间大大缩短，整个抢修复电的时间也将大幅压缩。 配网故障定位分析快速复电系统方便实用具备社会效益和经济效益。系统的应用可以提高供电可靠性，缩短客户停电时间，进一步挖掘现有系统的应用潜力，提升客户满意度，体现了电网公司以客户为中心的服务理念。同时，系统可以减轻一线员工的工作量，提高劳动效率，降低故障判断的成本。
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user: 6. 结语 随着电力体制的改革和电力需求的增长，伴随的光伏项目的陆续接入，配网设备不断向先进化、复杂化转变，负荷信息时刻变化，采用传统方法对停电故障点判定的难度越来越大。深刻挖掘现有设备潜力，完善故障处理流程，快速复电才能提高客户满意度。通过配网故障定位分析快速复电系统的应用，可以实现重复报障的过滤和故障的监控和分析。将计量自动化系统、调度系统和配网自动化系统进行信息整合共享，可以实现故障的快速响应，但是在系统的构建和应用中，仍然存在一些缺陷和不足，需要广大同行进一步的研究和探讨。
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user: 摘 要 为有效解决农村配电网“低电压”问题，并提供实用可靠的辅助决策工具，研究了农村配电网电压监测辅助决策系统：利用前推回代潮流计算方法，实现“低电压”辅助分析和调压仿真计算；利用改进粒子群算法进行目标优化，给出电压治理综合策略。算例表明，其能为农村配电网的“低电压”治理工作提供数据支持和技术指导。 关键词 :农村配电网，“低电压”治理，辅助决策
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user: 1. 引言 农村配电网建设相对落后，改造不及时，随着农村生活水平的不断提高，农村用电负荷量持续攀升，负荷种类愈加复杂，农村“低电压”现象普遍；另一方面，“低电压”治理过程中未经系统完整的分析计算和方案论证，在局部随意投入设备，盲目改造，对农村配电网的治理改造效果较差。为此，需要研究方便实用的“低电压”治理辅助决策系统[ 1 ] 来指导农村电压治理工作。
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user: 2. 农村配电网潮流仿真计算 农村配电网包含中压(10 kV)和低压(380 V)两种电压等级。一条10 kV线路上T接台区众多，若将馈线到各台区末端负荷作为整体计算，则系统过于复杂，且影响计算速度。另一方面，低压配电网采用三相四线制供电，三相负荷不平衡比较严重；而中压配电网采用三相三相制供电，三相不平衡不明显。所以将一条10 kV馈线到用户端的潮流计算分为中压配网和各低压台区两部分进行。中压配网部分从变电站馈线到各T接配变，配变为负荷节点，采用单相等值电路模型进行潮流计算；低压台区部分从配变低压侧(台区首段)到各末端用户，用户为负荷节点，经中压部分潮流计算算出各台区首端电压后，采用三相等值电路模型对各台区进行潮流计算。通过两部分的计算便可得到整条馈线上的潮流分布。
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user: 3. 农村配电网“低电压”治理措施 导致农村配电台区低电压问题的主要原因有：配电线路线径较小、供电半径大、配电网无功补偿配置不足、配电变压器分接头设置不合理、低压台区三相负荷不平衡等。 本文主要采取的低电压治理措施如下： 1) 更换部分线径小，电压损耗大的导线。为更好的达到治理效果，主要考虑更换主干线路导线。还需注意的是在分段更换配电导线时，距离电源点近的支路段导线线径不能小于远离电源点的支路段。 2) 安装线路调压器(SVR)。采用在10 kV线路中安装自动调压器(SVR)的方法，提高安装点电压，起到扩大供电半径的作用，改善线路末端低电压现象。 3) 无功补偿。按照集中和分散补偿相结合的原则，选择10 kV线路杆上无功补偿和配变低压侧无功补偿作为农村配电网无功补偿方式。 补偿点位置按网损灵敏度[ 2 ] 和无功裕度[ 3 ] [ 4 ] 的倒数由大到小的原则在容量大于100 kVA配变低压侧选择适量补偿点，采用低压分组智能补偿装置；在10 kV主干线路上选取1~2个补偿点，采用固定补偿方式。 4) 合理设置配变分接头。通过调整分接头档位可以在一定程度上提高配变出口电压，改善台区低电压状况。 5) 进行低压三相负荷调整。降低三相负荷不平衡最直接、最根本的方法就是调整负荷的接入相序[ 5 ] 。若配变三相不平衡度不满足要求要及时做好三相负荷调整工作，减小配变三相不平衡度，防止重载相电压偏低。(注：国家电网公司《配电网运行规程》规定，配变不平衡度不应大于15%。不平衡度按(三相电流最大值 − 三相电流最小值)/三相电流最大值 × 100%计算。)
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user: 4. 电压监测辅助决策系统 在潮流计算的基础上，本文研究了农村配电网电压监测辅助决策系统。该系统主要包含导入查询配电网参数，配电网潮流计算，低电压辅助分析、“低电压”治理方案的辅助决策和结果输出几个部分，系统结构如图1所示。 本文的电压监测辅助决策系统通过导入配电网的拓扑信息和参数并进行潮流计算，通过潮流计算得到的各节点低压状况、负荷状态及性质、功率因数、电压降落和台区变的三相不对称度等因素辅助分析“低电压”原因。然后利用系统的辅助决策方法确定“低电压”治理的方案。 具体的，本文中提供两种辅助决策方法： 1) 考虑工程建设周期和用户具体需求，以潮流计算为基础，在系统中可分别设置每种调压手段的参数。包括：设置配电线路段导线参数、模拟安装线路调压器并设置安装位置和档位、设置无功补偿位置和容量、设置配变分接头位置和设置台区主要单相负荷的接入相别进行负荷调整。系统经过计算后给出调压效果，论证可行性，为实施治理提供数据支持，辅助用户选择合适的治理方案。 2) 低压台区负荷调整策略的制定仍按1)中方法确定，考虑中压部分涉及更换10 kV配电导线，安装线路调压器，无功补偿和调整配变变比等多种治理措施。仅采用一种措施往往达不到治理目的，或者需要较高投资才能达到治理效果。为协同采用这些措施，综合考虑电压治理效果和投资效益，在保证电压偏差满足要求的前提下，以投资回报年限最短为目标函数，以配电线路型号参数，中低压无功补偿容量配置，调压器参数和配变变比为控制变量，建立配电网“低电压”综合治理优化模型。并采用改进粒子群算法对模型进行优化求解。给出中压网络综合电压治理策略、治理效果和经济效益。 图1. 电压监测辅助决策系统结构图 ① 数学模型 电压偏差满足要求是进行“低电压”治理的技术目标，为实现投资效益和低压治理效果这两大目标的统一。模型以电压治理投资回报年限最短为目标函数，并将电压偏差约束作为惩罚项加到目标函数中构成增广目标函数，即式(1)。 (1) 式中： 为更换导线，安装线路调压器和配置无功补偿设备的一次性总投资， 为更换导线投资， 为中压杆上和配变低压侧无功补偿投资，由补偿点设备固定安装费和补偿装置单价、补偿容量大小共同决定， 为线路调压器安装费； 为配电网年节约电能损失费， 为有功电价， 为年最大负荷损耗小时数， 为电压治理前后配电网网损之差； 为惩罚因子， 为系统节点总数， 为各节点的电压越限值。 ② 模型求解方法 中压部分的电压治理优化决策模型是典型的多变量、多约束非线性组合优化问题。粒子群算法是一种智能优化算法，具有收敛速度快，鲁棒性好的优点。本文通过粒子分组并引入交叉变异算子对基本粒子群算法进行了改进，并将其应用于求解电压治理优化决策模型。改进后的粒子群算法的流程图如图2所示。 对传统粒子群算法的具体改进措施： a) 结合分组粒子群算法的思想[ 6 ] ，从算法收敛速度和平衡全局和局部搜索能力两方面考虑，将所有粒子分为两组。第一组粒子群惯性权重 线性递增，粒子数量递减；第二组粒子群惯性权重 线性递减，粒子数量递增。在优化前期，大部分种群承担全局探索工作，加快收敛速度，优化后期大部分粒子承担局部开发工作，在后期较优的解中精细搜索，而且算法全程始终兼顾全局和局部搜索能力。 b) 为防止种群的快速趋同效应，进一步增强全局搜索性能。在粒子群算法每优化G代后，即引入一次交叉和变异操作，提高种群多样性，使算法能更有效的找出最优解。
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user: 5. 算例分析 以某地区农村配电网为例：网络接线图如图3所示，变电站低压侧母线平均电压10.5 kV，10 kV主干线路总长16.37 km，主干线采用导线型号为LGJ-70；共有配电变压器28台，最大负荷时，总有功负荷为2052 kW，总无功负荷为1573 kvar (年最大负荷损耗时间为3200小时)，平均功率因数0.794，网络未安装无功补偿装置。 经潮流计算发现该网络70个节点中，电压偏差满足要求的节点仅有18个，电压合格率偏低，且网损较大。初步分析，该配网平均功率因素偏低，整体无功不足；配电线路较长且线径较小等因素可能是导致该配网“低电压”的原因。现采用本文提出的系统进行“低电压”综合治理辅助决策，经优化求解后，确定治理方案如下： 1) 不更换配电导线，无需经济投入。 2) 需在节点5和6间安装一台调压器，且调压器变比设为1:1.05；投资费用为7万元。 3) 在10 kV线路14节点安装补偿装置，容量为340 kvar，在配变低压侧52，64节点各安装130 kvar无功补偿。安装无功补偿设备总安装费用为8.04万元。 4) 调整部分台区配变的分接头，减小变比，提升配变低压侧电压。 5) 本实例未对各低压台区内负荷调整进行具体研究，使用时可在软件中设置负荷调整方案，指导实际调整工作，使配变不平衡度满足指标要求，同时进一步改善台区电压。 图2. 改进粒子群算法流程图 图3. 实际配电网接线图 Table 1 Technology benefits of voltage governanc 比较项目 治理前 治理后 电压合格节点数(共70节点) 18 70 电压合格率 25.7% 100% 网络损耗损耗/kW 320 215 网损率 15.6% 10.5% 表1. 电压治理技术效益 Table 2 Economic benefits of voltage governanc 项目 更换导线投资/万元 0 调压器投资/万元 7 无功补偿投资/万元 8.04 年节约网损费用/万元 16.8 投资回收年限/年 0.895 表2. 电压治理经济效益 采用以上方案进行“低电压”综合治理后的技术和经济效益如表1和表2所示。 从治理结果可以看出，应用本文辅助决策方法对该70节点配电网络进行电压治理后，电压合格率显著上升，网损率明显减少，且投资回报年限短，达到了预期的治理效果。
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user: 6. 结论 农村配电网的“低电压”治理对改善广大农村用户的用电质量有着重要意义。经实际应用，本文研究的电压监测辅助决策软件通过潮流计算监测配电网“低电压”并辅助进行原因分析，通过对配电网各种“低电压”治理措施分析和计算，对各治理方案进行可行性论证，并可经目标优化给出可行的综合治理策略。为经济有效的治理农村“低电压”提供了数据支持和方案指导，具有很强的实用性和可行性。
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user: 摘 要 随着风电的大量开发，大规模风电接入电网的网损问题日益凸显出来。首先，本文构建了一个有大规模风电接入的输电系统模型，结合电网实际条件，筛选出风电接入下的网损影响因子；然后，从网损计算公式出发，对电力系统模型及网损表达式进行化简，确定了荷–网–源协调降损的方法；最后，以大规模风电接入的甘肃电网为背景，通过仿真分析，验证了电网降损控制方法的正确性。 关键词 :风电接入，网损，荷–网–源协调
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user: 1. 引言 近年来大规模新能源迅速发展，负荷侧响应也日益受到重视，这些新形势的出现给电网运行带来新的活力的同时也使得网损影响因子复杂化[ 1 ] 。在荷–网–源间的协调控制方面，目前国内外研究较多的主要是源–网协调控制和源–源协调控制，源–网协调控制通常是在现有电源电网协同运行的基础上，通过新的电网调节技术，有效控制间歇性新能源大规模并网的不友好特性；源–源协调控制则是将间歇性电源和常规电源一起参与电网调节，使得电源朝着具有友好调节能力和特性的方向发展 [ 2 ] - [ 4 ] 。但是对于基于风电接入电网的降损控制方法研究甚少 [ 5 ] 。因此基于荷–网–源协调控制的降损方法研究非常有必要。本文对基于风电接入电网的降损控制方法进行了研究。在理论研究的基础上，结合甘肃电网的实际运行数据进行仿真计算分析，对理论分析的结果进行了验证。
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user: 2. 风电接入的输电系统模型及网损主要影响因子 评价电力系统的性能指标是安全可靠性、电能质量和经济性能 [ 6 ] 。本文假设风电并网后电网的安全性和电能质量均可得到保证，主要考虑电网运行的经济性，即以降低网损为目标进行研究。 如图1所示，线路0-1-2-3为一条超高压电压等级的输电网线路，线路两端连接区域电网， 、 、 分别为流经线路0-1、1-2、2-3段的功率大小，功率方向为0®1®2®3方向。大规模风电经升压后送到超高压输电网络，风电功率为 ；节点1处常规电源功率大小为 ；节点2处高载能负荷功率大小为 。 高载能产业是指能源成本在产值中所占比重较高的产业，在其产品价值构成中能源价值达到30%以上。从加工工艺上看，高载能产品的生产过程就是对加工对象(如矿石)施加能量的作用，如烧结、熔融、电解、合成，以改变其物质形态，通过分离、提取或合成形成高载能产品 [ 7 ] 。高载能产业的工艺特点决定了其对用电质量的依赖较小。通过实验发现，对于氯碱和电解铝等高载能产业，生产过程中的电压或电流波动只影响产品的产量，而不影响产品的质量、生产工艺和设备的正常运行。因而在电力系统中，高载能负荷具有良好的可调节、可中断特性，能够有效地响应和平抑大规模风电波动对网损造成的影响。 风电接入下，考虑调节图1母线2、3处常规电源、高载能负荷来降低网损，加之高载能产业建厂位置比较灵活，为便于分析，可将母线2、3合并。图1简化为图2，节点1处的下供(上供)功率大小为 。 网损计算公式： (1) 图1. 风电接入电网模型 图2. 风电接入的简化电网模型 大规模风电接入系统前，系统总的网损为： (2) 考虑到高电压等级上线路电阻损耗远大于变压器损耗，忽略330 kV电压等级上变压器损耗，总网损 为： (3) 大规模风电接入系统后，假设经过节点0下级支路注入到输电系统的风电功率为 ，系统总的网损 为 (4) 为保证风电接入后系统功率平衡且网损尽量小，从有功角度，可以分为“源”、“荷”两方面来考虑：当1母线所接支路为常规电源， 为正值；当1母线所接支路为高载能负荷， 为负值。首先，在电力系统调度运行中，在短时间尺度上以电网运行的安全性为主要的控制目标；而在长时间尺度上，主要考虑电网运行的经济性，也就是降损为主。常规电源，尤其是火电，其调节周期是 ，而高载能负荷的调节周期 。因此在长时间尺度下，可调节1支路功率，跟踪风电功率变化，减小网损。 从无功角度来说，在长时间尺度下，主要从静态过程分析风电并网对电力系统的影响，不考虑动态元件的暂态过程。根据无功补偿装置的性质可知，电容、电抗器、变压器分接头的调整是长时间尺度完成的，而发电机、SVC、SVG的无功出力是短时间尺度完成的 [ 8 ] 。通常，风电场吸收无功，而且无功功率一般通过电容电抗器投切、变压器分接头的调整就地补偿，所以在无功补偿装置作用下，可以忽略无功功率 。系统总的网损 为 (5)
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user: 3. 基于风电接入电网的降损控制方法 有功平衡和调度具有迫切性，需要通过远距离传输来实现，而无功补偿应当避免远距离传输，必须由本地或邻近的无功补偿装置来完成。因此，对于降损的协调性来说，无功功率相对有功功率处于次要的位置。 从有功角度，对于(5)式，风电出力发生改变，考虑调节1母线支路功率：风电出力增大，1母线支路减小常规电源发电或增加高载能负荷；风电出力减小，1母线支路增大常规电源发电或减小高载能负荷。始终保证风电变化量与源荷调节量相等，即 。在上述条件下，由(5)式与(3)式作差可以得到荷–网–源协调控制后的网损增值表达式： (6) 由(6)式，在条件 下，若 ，则网损增值 最小。其实际意义为：在风电入网处有可供实时调节的常规电源和负荷，且调节量与风电改变量绝对值相等，即实现了有功的就地补偿。 考虑到在实际生产过程中，风电出力比会在某一区间内波动，本文假设在某一确定运行方式下，风电并网容量以实际出力比为界，高于此值为风电增发阶段，低于为减发阶段。将图2简化为图3。图中有意分出了一个送端和一个受端，送端和受端都有高载能负荷、发电机组，送端还有大规模风电(为便于分析，将受端风电并入下一级控制单元的送端)。这里考虑两个工况下的降损措施配合方法。不要使用空格、制表符设置段落缩进，不要通过连续的回车符(换行符)调整段间距。 由(1)式，简化系统网损为 (7) 在风电增发阶段，输电断面输送功率过大，势必引起网损大幅增加，此时网损为(假设功率流向为0®1)： (8) 图3. 风电接入电网模型 在送端增加高载能负荷和减少常规电源，能够减少输电断面的潮流和网损，且与电网调峰需求相吻合。忽略风电无功对网损的影响，调节后网损表达式为： (9) 若能保证风电变化量与源荷调节量相等，即 ，则(9)式简化为(7)式，风电造成的网损增加结果被完全消除。因前文假设忽略330 kV及以下线路网损，所以此时送端 与 单位改变量对于降损的作用几乎是相同的。 若在受端调节，为保证功率平衡，风电增发阶段，需增加高载能负荷和减少常规电源，调节方式与送端相同。若仍保证风电变化量与源荷调节量相等，即 ，则线路0-1流动功率变为 ，网损表达式为： (10) 由(10)式减(7)式，可得受端调节与送端调节降损差值： (11) 时， ，即在受端调节降损效果不如送端好。因为在受端降损时，为保证功率平衡，需减小常规电源或增加负荷，进一步加大了线路0-1的传输功率，增大网损；而在送端降损时，直接降低新能源外送通道上输送功率的增加程度，降低新能源外送通道的线损，其降损效果远远好于受端 和 调节相同值的降损效果。 风电减发的时段，网损水平已经很低，电网降损的效果不如风电增发时段的降损效果明显。在满足电力系统有功平衡的基础上，此时应主要考虑满足高载能企业用电需求。因风电减发时用电成本增加，可适量切除高载能负荷。
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user: 4. 基于风电接入电网的降损控制方法仿真分析 4.1. 甘肃河西电网简介 河西电网位于甘肃西部的河西走廊，随着2010年底河西电网750 kV双回交流线输变电工程的投运，实现了西北主网与新疆电网的联网运行。河西电网形成了典型的链式长距离供电网络。随着酒泉二期风电的建设，河西地区风电规模逐渐扩大 [ 9 ] 。河西地区电网结构如图4所示。 4.2. 风电接入下“荷–网–源”协调控制对电网损耗影响的仿真计算 在2014年冬大典型运行方式下，甘肃河西地区负荷总量为5867 MW，常规能源发电量为4510 MW，风电总发电功率为2240 MW(风电并网容量为9046 MW)。由图4可见，大规模风电集中在敦煌地区，从甘肃主网来看，风电集群自西向东逐渐减少；高载能产业集中在酒泉地区，其他地区也在逐年发展。 选择拥有大规模风电以及少量常规电源的玉门地区作为送端；拥有火电、风电以及大批高载能产业的酒泉地区作为受端。送端接入1000 MW风电时(甘肃网损值为347.377 MW)，分别在送端、受端减少常规能源1000 MW，以保证电网总出力基本不变；分别在送端、受端增加高载能1000 MW，以平衡因风电增发引起的网损增加。统计网损变化情况如表1。 从仿真结果可以看出：送端调节相同容量高载能和常规能源对于降损的作用基本相同，降损效果远好于受端。 在风电减发的时段，网损水平已经很低，在满足功率平衡的基础上，不施加降损调节措施；在风电增发时段分别单独调节常规能源出力和高载能负荷，使 、 ，降损效果如图5所示。 由图5可知，风电接入下，单独调节常规电源和高载能负荷都能有效降低网损。在风电出力不大于30%时，调节常规电源与调节负荷降损效果基本相同，调节负荷降损效果稍好于调节常规电源；风电出力为30%~35%时，调节高载能负荷降损效果明显好于调节常规电源。 在风电出力不大于30%时，常规电源与负荷能够在送端实现风电有功功率的就地消纳；风电出力为30%~35%，风电厂附近的负荷能够实现风电有功的就地消纳，常规电源却不能，需要受端辅助送端协调降损。所以此时调节高载能负荷降损效果明显好于调节常规电源。 图4. 河西电网接线图 图5. 不同调节方式下甘肃网损随风电出力比变化曲线 Table 1 Loss reduction of send/receive termina 调节地区 玉门(送端) 酒泉(受端) 调节方式 常规能源减少100 MW 高载能增加100 MW 常规能源减少100 MW 高载能增加100 MW 网损值(MW) 335.18 337.943 341.898 342.771 降损值(MW) 12.197 9.434 5.479 4.606 表1. 送受端降损对比表
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user: 5. 结论 本文首先建立了风电接入下的简单电力系统模型，分析并筛选出风电接入下的网损主要影响因子，根据网损计算公式结合风电接入的电网模型，研究提出荷–网–源协调降损控制方法。基于该方法进行仿真分析表明，当风电增发时，减少送端的常规能源出力、增加高载能负荷功率；风电减发时，网损率已经足够低，此时可适当减少高载能负荷功率。
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user: 摘 要 近年来能源和环境问题受到各国重视，采用大量可再生能源的微电网技术快速发展。对微电网进行能量管理可以保证微电网安全高效的运行。本文针对微电网的能量管理问题，阐述了微电网能量管理系统物理层的控制结构与方法、软件层架构与算法，在此基础上开发实现了基于本地服务器的能量管理系统软件平台。平台由服务器、数据库、后台进程、Web网页四部分构成。服务器端系统采用ASP.NET结合MFC开发，连接MySQL数据库，储存微电网状态信息及读取历史用发电信息。用户通过动态刷新的Web网页，实时查看微电网运行状况并进行管理，人机界面友好。后台系统根据给定时间间隔执行预测和调度算法。本系统实现了对微电网的实时监控、发用电预测、储能调度优化和信息综合管理。 关键词 :微电网，能量管理系统，软件平台，储能调度，ASP.NET
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user: 1. 引言 近年来，接入大量可再生能源发电的微电网架构在各国快速发展。 可再生能源发电的间歇性，这使得微电网的能量管理对于微电网的高效、稳定运行十分重要。 短期功率平衡和长期能量管理是微电网能量管理系统的两个主要任务[ 1 ] 。前者使微电网稳定运行，后者针对不同运行目标的微电网经济调度和优化运行。微电网能量管理系统控制结构分为集中式(CS Centralized System)和多代理式(MAS Multi-agent System) [ 2 ] ，如日本的Kyotango微电网工程 [ 3 ] 。多代理式结构以希腊国立大学的NTUA微电网为代表 [ 4 ] 。集中式控制存在对中央控制器依赖强，分布式电源无法即插即用的不足，但其控制技术成熟，成本低，维护方便，因此使用广泛。本文主要针对集中式的控制结构。 下面从软件架构和调度优化上，介绍现有研究状况。软件架构上，现有研究 [ 5 ] - [ 7 ] 考虑到智能电网内智能电器、三网合一，和智能电网的高级计量架构(AMI)的研究现状，提出微电网能量管理的软件功能结构。调度和运行优化上，微电网能量管理主要有信息预测和调度优化两方面工作。发电预测有基于数值天气预报模型的预测方法和基于历史数据的预测方法，负荷预测考虑负荷种类、需求侧相应等因素故相对复杂，有待进一步研究 [ 8 ] 。调度优化采取求解多目标函数加权得到的单目标问题，或通过多目标算法求最优解。文献 [ 9 ] 建立多约束条件下的多目标优化模型，并对离网和并网微电网采用不同控制方式。文献 [ 10 ] 基于改进遗传算法对微网能量管理进行优化。现有微电网能量管理的调度优化算法的研究，大多采用遗传算法 [ 9 ] [ 10 ] 、粒子群算法 [ 11 ] 、前向DP算法 [ 12 ] 等算法解带约束的多目标优化问题。 然而，现有研究中 [ 5 ] - [ 7 ] 从电网公司角度考虑较多，对于用户的可视化程度低，软件实现的介绍也较简略。优化调度得出的最优解主要考虑小时级的优化调度，对并网微电网更短时间尺度的储能管理涉及较少 [ 9 ] - [ 12 ] 。文献 [ 10 ] 使用的Sybase数据库在可伸缩性与平台兼容上不如本文所用的MySQL。本文设计实现了一个B/S架构的微电网能量管理系统软件平台。对超短期的储能调度也进行优化设计，更加注重用户体验，具备良好的可移植性。实现了微电网运行状态实时监控、用发电及气象状态预测、储能调度、用户信息维护等功能，对微电网进行集中式管理。