智能供配电系统经济运行技术研究
本文关键词:智能供配电系统经济运行技术研究 出处:《中国地质大学(北京)》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
更多相关文章: 变压器 负荷预测 控制策略 自动投切 系统设计
【摘要】:我国许多省市依然存在严重的“电荒”问题,电能供应与用户需求之间的矛盾非常严峻。而在供配电系统实际运行的过程中,由于变压器长时间处于轻载或空载等现象,造成系统运行效率降低,电能损耗加大。探讨借助负荷预测曲线,寻找合适的时机科学、合理投切对应数量的变压器,以维持供配电系统的高效、节能运行,具有重要意义。为此本文基于提升电网能源利用率、与提高供电企业经济效益两重目的,研究变压器投切控制策略,主要进行了如下工作:(1)首先讨论了变压器经济运行机理,以及经济运行区间划分方法,为此,给出了供配电系统经济运行系统总体设计方案,并详细介绍了PLC编程软件、MATLAB编程软件、数据库软件及组态软件的选型,以及主要实现的功能。(2)给出了基于负荷预测的变压器经济运行控制方案。基于相似日选择算法,讨论了Elman神经网络负荷预测模型。并以某物业公司供配电系统为例,说明预测曲线能够很好地反映实际负荷的变化趋势。(3)给出了变压器经济运行控制策略。基于模糊决策法,讨论了模糊区间优选模型,通过区间综合优度值的计算,确定变压器的投切时机。根据临界区间法,给出了变压器投切控制策略。通过上述理论分析,设计了PLC控制系统,从系统硬件、软件2个方面详细介绍了控制系统的设计流程。借助负荷预测曲线在合适的时机自动投切对应数量的变压器。(4)基于上述变压器经济运行控制策略,利用组态王6.55建立了供配电系统经济运行仿真实验平台,详细介绍了组态界面,分析了供配电经济运行系统的软件平台实现过程。本文详细讨论了变压器经济运行控制策略,研究成果不仅提升了电网能源利用率,而且提高了供电企业的经济效益。在保证客户用电需求的基础上,降低了变压器运行过程中产生的损耗,解决了变压器长时间处于轻载或空载的问题。本文的研究结论对于供配电系统经济运行管理具有一定的借鉴意义。
[Abstract]:In many provinces and cities of China, there is still a serious problem of "electricity shortage", and the contradiction between power supply and consumer demand is very serious. But in the process of actual operation of power supply and distribution system. Because the transformer is in light load or no load for a long time, the operation efficiency of the system is reduced and the electric energy loss is increased. This paper discusses the science of finding the right time with the help of load forecasting curve. It is of great significance to switch the corresponding number of transformers in order to maintain the high efficiency and energy saving operation of the power supply and distribution system. Therefore, the purpose of this paper is to improve the efficiency of power grid energy utilization and the economic benefits of power supply enterprises. The main work of this paper is as follows: 1) the economic operation mechanism of transformer and the partition method of economic operation interval are discussed firstly. The overall design scheme of economic operation system of power supply and distribution system is given, and the selection of PLC programming software, database software and configuration software is introduced in detail. And the main function. 2) gives the economic operation control scheme of transformer based on load forecasting, and based on the algorithm of similar day selection. This paper discusses the load forecasting model of Elman neural network and takes the power supply and distribution system of a real estate company as an example. It shows that the forecast curve can well reflect the changing trend of actual load.) the economic operation control strategy of transformer is given. Based on the fuzzy decision method, the fuzzy interval optimal selection model is discussed. According to the critical interval method, the switching control strategy of transformer is given. Through the theoretical analysis, the PLC control system is designed. From system hardware. The design process of the control system is introduced in detail from two aspects of the software. The economic operation control strategy of the transformer is based on the automatic switching of the corresponding number of transformers at the right time with the help of the load forecasting curve. The simulation platform of power supply and distribution system is established by using Kingview 6.55. The configuration interface is introduced in detail. The realization process of software platform for economic operation system of power supply and distribution system is analyzed. The economic operation control strategy of transformer is discussed in detail. The research results not only improve the energy utilization ratio of power grid. Moreover, it improves the economic benefit of power supply enterprises and reduces the loss in the operation of transformers on the basis of ensuring the customers' demand for electricity. The problem of light load or no load of transformer is solved for a long time. The conclusion of this paper can be used for reference for the economic operation and management of power supply and distribution system.
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM72;TM732
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,本文编号:1378214
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