简介:摘要:暂态稳定评估(transientstabilityassessment,TSA)在电力系统规划和运行中具有重要意义。随着智能电网的飞速发展,高比例新能源、高比例电力电子设备接入电力系统,系统运行特性发生了显著变化。这些因素增加了电力系统暂态稳定风险,对TSA的快速性和准确性提出了更加严格的要求。随着同步相量测量单元(phasormeasurementunit,PMU)在电力系统中的广泛安装和通信技术的快速发展,控制中心能够实时采集电力系统运行数据和存储历史数据,这为基于机器学习的TSA提供了数据支撑。但在实际电力系统运行场景中,系统发生暂态失稳的情况并不多见,这导致用于TSA的不稳定样本远少于稳定样本,数据集中存在样本不平衡问题。因此,基于机器学习的TSA方法能更完整地学习到与稳定样本相关的信息,而对不稳定样本信息的学习不够充分,导致训练好的评估模型更加侧重于稳定样本,进而产生对不稳定样本的误判。基于此,本篇文章对基于隐式形积分法的电力系统暂态稳定进行研究,以供参考。
简介:摘要:湿式石灰石-石膏法脱硫废水富集了大量的悬浮物、盐份、重金属等成分,极易造成工艺系统结垢、管道堵塞、腐蚀、重金属中毒及水环境污染等事故发生,成为火电厂最难处理的废水之一。软化、浓缩处理技术作为脱硫废水终端固化处理前重要基础,不仅大大降低脱硫废水终端固化处理经济成本,还对节能减排有着重要的经济效益、环境效益。在当前脱硫废水处理工艺中,普遍采用了碳酸钠-氢氧化钠和石灰-碳酸钠的“双碱法”处理工艺,但鉴于“双碱法”处理工艺存在镁硬去除率低、钙镁沉淀产物(氢氧化镁和碳酸钙混合物)不可回收利用等缺陷。其次,脱硫废水经传统的“双碱法”絮凝、沉淀软化处理工艺后,水体中悬浮物、重金属等杂质虽得到有效清除,但仍然残存大量Cl-、F-等溶解性离子,较大地增加了脱硫废水浓缩减量的经济成本与运维负担。