电网技术研究
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《电网技术研究》系开放获取期刊,主要刊登发电并网、输电、配电及用电等领域的高水平学术论文。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论电网技术领域内不同方向问题与成果的学术交流平台。

ISSN: 3078-9672

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  • 降低多回HVDC同时换相失败风险的交直流混联受端系统STATCOM配置方案 下载:94 浏览:493
  • 郑宽 沈沉 刘锋 《电网技术研究》 2018年9期
  • 摘要:
    在有多回直流馈入的交直流混联受端系统中,若交流系统短路故障引起多回直流同时换相失败,甚至闭锁,将对电网的安全运行造成严重影响。将风险的概念引入交直流系统同时换相失败问题,以三相短路故障为研究对象,提出一种以降低多回直流同时换相失败风险为目标的静止无功补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)配置方法。首先提出一种考虑故障发生位置随机性的多回直流同时换相失败风险评价指标;根据换相电压幅值在故障暂态过程中跌落的规律以及STATCOM对暂态电压的调节特点,给出了预选故障的筛选和分类方法;建立了考虑同时换相失败风险的STATCOM优化配置模型,利用遗传算法求解该模型,得到不同风险下STATCOM的最优补偿方案;最后,通过仿真验证了配置方案的有效性。
  • 基于ADPSS电磁暂态模型库的三相潮流建模与计算方法 下载:88 浏览:465
  • 徐树文1 李亚楼1 李文臣1 徐得超1 齐大勇2 《电网技术研究》 2018年9期
  • 摘要:
    为了实现ADPSS电磁暂态仿真的平稳启动,开展了基于电磁暂态模型库的三相潮流建模和计算方法研究,并在ADPSS中开发了三相潮流计算程序。文中首先把大量电磁暂态模型进行分类建模,研究变压器接法对系统相角的影响,建立兼容多种接法的变压器模型;然后研究了各种三相潮流算法,从前景和实用性考虑选用牛顿法,并设置3类特殊节点满足不对称计算要求;最后,通过前2个算例验证了新程序计算结果的正确性,后两个算例则演示了利用新潮流结果为电磁暂态仿真提供初值的易用性。
  • 结合M-Copula理论与半不变量的随机潮流方法 下载:80 浏览:455
  • 刘俊 郝旭东 程佩芬 王超 宋行 《电网技术研究》 2018年9期
  • 摘要:
    随着光伏等可再生能源越来越多地并入电力系统,电力系统运行的随机性问题越来越突出。传统的确定性潮流将无法准确描述电力系统的实际运行状态,而随机潮流能充分考虑电力系统的各种随机波动,从而为电力系统的规划和运行提供指导。然而,新能源出力由于自然条件的时空关联性存在复杂的非线性相关性;为处理该非线性相关性,提出了一种基于M-Copula理论的半不变量随机潮流计算方法,将Copula理论与半不变量法结合起来,同时选择多个Copula函数模型来充分描述变量之间的复杂相关性。该方法既考虑了电力系统输入变量之间广泛存在的非线性相关性,又充分利用了半不变量法计算速度较快的优点,从而实现随机潮流的快速准确计算。以修改的IEEE 14系统为例,与蒙特卡洛方法进行的对比,仿真验证了所提方法的快速性与准确性。
  • 基于MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测 下载:79 浏览:464
  • 李冬辉 尹海燕 郑博文 《电网技术研究》 2018年9期
  • 摘要:
    精确的年电力负荷预测为电力建设和电网运行提供可靠的指导。受多种因素的影响,年电力负荷曲线呈现出非线性特性,因此年电力负荷预测问题的解决需要建立在非线性模型的基础之上。广义回归神经网络(GRNN)已被证明在处理非线性问题上是非常有效的。该网络只有一个扩展参数,如何确定适当的扩展参数是使用GRNN进行预测的关键点。提出了一种将多种群的果蝇优化算法(MFOA)和GRNN相结合的混合年电力负荷预测模型,用以解决上述问题。其中,MFOA用作为GRNN电力负荷预测模型选择适当的扩展参数。最后通过模拟实验数据分析,MFOA-GRNN模型的年电力负荷预测平均绝对百分比误差为0.510%,均方误差为0.281。并且将其结果与差分进化的支持向量机模型(DE-SVM)、粒子群优化的GRNN模型(PSO-GRNN)、以及果蝇优化的GRNN模型(FOA-GRNN)的预测结果进行了比较。最终得出,文中所提出的MFOA-GRNN模型在年电力负荷预测中的预测性能优于上述3种模型。
  • 基于动态RBF神经网络的广义电力负荷建模 下载:84 浏览:495
  • 黄俊铭 朱建全 庄远灿 《电网技术研究》 2018年9期
  • 摘要:
    针对新形势下分布式电源对综合负荷特性的影响,提出一种基于动态径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络的广义电力负荷建模新方法。利用动态RBF神经网络描述综合负荷功率的动态微分变化过程,可以深度揭示广义电力负荷的动态特性。利用状态估计误差对神经网络的权值进行动态更新,并对不满足持续性激励条件的神经元的权值进行限制,使所建立的动态RBF神经网络模型参数理论上可以收敛至最优值。分别应用仿真平台和实际系统数据进行测试,结果表明所提方法的有效性。
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电网技术研究  期刊指标
出版年份 2018-2025
发文量 730
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影响因子 1.081
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