国网湖北省电力有限公司荆门供电公司
- 作品数：467 被引量：550H指数：13
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- 一种能检测断点的电缆
- 本实用新型属于线缆技术领域，尤其是涉及一种能检测断点的电缆，其具有缆芯、加强层、外护层；其特征在于缆芯内有电单元，外护层内中心对称放置感应发光装置；每个电单元包含有导电体、将导电体包覆住的电单元护层；缆芯的间隙内填充有阻...
- 李楠吴大勇官军刘俊文王攀杜小山刘勇
- 文献传递
- 新型配电网在线故障定位装置
- 本实用新型公开了一种新型配电网在线故障定位装置，所述箱体的上部为敞口状，所述箱盖活动铰接安装在箱体上，并盖置在箱体的敞口处，在箱体与箱盖之间设置有密码锁，箱盖通过密码锁锁置在箱体上，所述内部集成电路和核心计算设备分别固定...
- 张洲徐青青刘佩郑凤曹
- 文献传递
- 基于改进PSO-DE融合算法的风电场储能容量优化配置被引量：2
- 2023年
- 根据蓄电池数学模型和充放电特点,综合考虑蓄电池投资成本和风电场弃风率,建立了由蓄电池投资成本和风电场弃风率组成综合成本为目标函数的风电场储能容量优化配置模型,并给出了模型的约束条件。采用惯性权系数调整、越界粒子变异操作和粒子初始化规则调整等策略对粒子群-差分融合算法(Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE)算法进行改进,得到改进PSO-DE融合算法,对风电场储能容量优化配置模型进行求解。结果表明,改进PSO-DE融合算法只需要48次迭代就找到了综合成本最小值为624.18万元,对应的最优储能容量为11.25 MWh,风电场弃风率为0.15%,验证了所提出的风电场最优储能容量计算方法的实用性。
- 陈涛邢金晶刘闯卢银均李俊陈海旭
- 关键词：风电场储能容量优化配置粒子群差分进化
- 桩土提升机
- 本实用新型公开了一种桩土提升机，所述配重固定安装在底座的一端，所述电机固定安装在底座上，所述滚筒与电机传动连接，所述成对的支撑管固定安装在底座的另一端，所述套管包含有支撑板和通管，所述支撑板固定安装在成对的支撑管上，所述...
- 戚微波肖忠作王开雁刘强李强刘飞李俊龙丁家勇黄芳刘康肖天严文帅
- 文献传递
- 分体式高挂安全带固定立杆装置
- 本实用新型公开了一种分体式高挂安全带固定立杆装置，所述成对的弧形夹板上分别开设有相对应的第一通孔，所述第一螺栓穿置在第一通孔内，所述第一螺母旋置在第一螺栓上，在其中一个弧形夹板上设置有横截面呈U形的连接座，在连接座上开设...
- 廖方帆刘强戚微波肖忠作杨加兵李强李嘉伟郑伟孔旭辉杨帆宋峰万生学杨彪
- 文献传递
- 一种具有自动灭火功能的配电柜
- 本发明公开了一种具有自动灭火功能的配电柜，包括柜体；所述柜体前段侧壁两侧利用合页铰接有柜门；所述柜体上相对于柜门的一侧开设有贯穿槽，且所述贯穿槽内贯穿连接有保护壳，且所述保护壳远离于柜门的一侧固接有背封板；通过设置在柜体...
- 刘随阳
- 变电站一次设备带电测试技术及常用方法
- 2020年
- 随着电力行业的扩大发展,我国的等高压变电站也随之增加。每个变电站都拥有很多一次变压设备,一次设备对于变电站非常重要。以前对电力一次设备的检修维护常采用停电的方式,电力需求增大后,周期性的停电检修已经无法满足常规检修工作的需要,带电检测技术逐渐推广开来。在此介绍了变电站一次设备以及带电测试技术的基本原理与常用方法。
- 王梁伟张青云向晓刘红云陈磊
- 关键词：变电站一次设备带电测试技术
- 一种三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法
- 本发明公开了一种三电平逆变器的改进无模型预测电流控制方法，包括以下步骤：步骤S1：测量逆变器三相负载电流，并做Clark变换；步骤S2：应用最优开关状态；步骤S3：计算上一个控制周期的最优开关状态所对应的电流差分；步骤S...
- 王飞肖博文何沁鸿周凡刘宇赵晨龙
- 文献传递
- 基于聚类的供电网格电源点选址定容方法被引量：1
- 2022年
- 供电网格直接服务于量大面广的中低压用户,其电源点选址定容是配电网结构优化的关键环节。该文基于大数据挖掘技术分析中低压负荷空间分布及其特征,提出一种基于聚类的供电网格电源点选址定容方法,方法应用有望减少规划工作收资和数据分析的工作量。该方法首先基于开源海量信息准确分析配电网负荷空间分布坐标,并定义局部密度ρi、样本间距δi两个指标用于刻画负荷的空间分布特征;采用聚类数据挖掘算法开展聚类优化,直到所有群簇集合的负荷均满足供电半径合理,负荷容量适当的约束条件,从而确定该区域的电源点位置和容量;通过聚类优选方法所得到的网格电源点平均供电半径最小,实现群簇内的电力用户线路损耗最小,体现该文电源点选址方法的经济性。最后结合实际地区的供电网格规划论证分析了其实用性。
- 李楠谷凯凯顾然李妍
- 关键词：聚类算法选址定容
- 基于改进PSO-DE融合算法优化LSSVM的短期风功率预测被引量：4
- 2022年
- 为了提高短期风功率预测精度,采用惯性权系数、粒子初始化规则调整和越界粒子变异操作等策略对粒子群—差分进化(Particle Swarm Optimization-Differential Evolution,PSO-DE)融合算法进行改进,形成改进PSO-DE融合算法,从而提高改进PSO-DE融合算法的优化性能。采用改进PSO-DE融合算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于改进PSO-DE融合算法优化最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的短期风功率预测模型。采用风电场实际运行数据进行算例分析,结果表明,PSO-DE融合算法能够减少迭代次数,提高收敛精度,基于改进PSO-DE融合算法优化LSSVM的风功率预测模型的平均相对误差、全局最大误差和均方根误差分别为3.26%、5.97%和13.53,预测精度高于其他几种风功率预测方法,验证了所提出的改进策略及短期风功率预测模型的正确性。
- 张志浩熊文洁钟文印云刚刘闯郭文超
- 关键词：最小二乘支持向量机粒子群差分进化
