共享铁塔模式下的输电线路无线专网组网方法

兰州电网东西狭长，东起榆中，西至红古，距离长达200 多km。国网兰州供电公司肩负着35～330 kV 线路的巡视维护工作。兰州公司从2013 年开始，在通信运营商3G 网络基础上不断探索，组建了基于WiFi+Mesh 的5.8G 专网。但随着视频监控设备的增多，设备供电局限性、网络通道遮挡、视频流通信阻塞、设备稳定性降低等问题日益突出，原有的网络架构已不能满足现有的视频巡视作业。文献[1-6]提出了一些视频监控网络建设方案，但大都无法解决网络架构单一、覆盖范围小、设备电源不稳定等问题。因此，以国网公司与铁塔公司合作为契机，创新性地提出一种在共享铁塔模式下的新型视频专网组网架构方法，该方案与传统组网方案相比，依托铁塔公司现有站点作为5.8G 专网传输装置媒介，可有效扩大网络基站范围，提高基站供电可靠性，改善原有单点对单点或单点对多点的组网方式，优化网络结构，对输电线路可视化发展意义重大。

2021-12-24
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非动力定位母船海缆检测水下机器人定位系统应用研究

水下定位系统是ROV（水下机器人）作业中的关键装备之一，是保障ROV 水下高精度位置、姿态控制的重要环节，在ROV 通过TSS350 型电缆检测系统、水下可见光检测设备及前置声纳等系统定位海底电缆进行检测的作业过程中发挥至关重要的作用。通常情况下，ROV 的水下定位系统基于定位精确度高的动力定位母船，以保证水下作业定位误差在可接受范围内。但由于动力定位母船作业成本高昂，且动遣时间较长，因此对于ROV 水下作业有较大的限制[1]。

2021-12-24
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基于ArcGIS的电网山洪沟流域分布图绘制及应用

随着电网不断发展，输电走廊覆盖区域越来越广。输电线路普遍分布于野外，气象环境多变，部分区域自然环境恶劣，雷暴、覆冰、山洪、大风等灾害时有发生。而山洪作为一种自然灾害，点多面广、发生频繁，对电力设施尤其是山区电力设施损害极大。当山洪灾害发生时，常导致大量电力设备损坏，从而引起群发故障造成电网大面积停电[1]。相关研究数据表明，山洪灾害带来的损失与危害非常严重，已经成为防洪减灾中的重点问题[2]。

2021-12-24
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基于边缘计算和无人机巡检图像的输电杆塔关键部位隐患智能识别

输电线路安全和稳定运行是电力系统的重要环节，同时保障输电线路的安全和稳定也是国家电力网络基础设施建设的重要基石。现有的输电线路杆塔状态监测方法存在智能化程偏低、实时性差、检测结果不够精确等缺陷。随着我国智能电网的加速建设，现有的输电杆塔状态监测方法已不能满足智能电网发展的要求。

2021-12-24
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超强台风“利奇马”调度应急处置经验及启示

随着交直流混联电网和新能源的迅速发展，大电网运行特性发生了深刻变化[1-2]。与此同时，台风、雷电、冰冻、山火等自然灾害对电网的影响日益突出[3-4]，其中夏季台风给我国东南沿海地区的电网安全稳定运行带来巨大威胁[5-7]。为增强大电网抵御台风等极端恶劣天气影响的能力，在精细化调控、风险全过程辨识与管控等方面，对电网调控运行均提出了更高的要求。目前，电网调控运行在分析、决策、执行等环节依然很大程度依赖于调控员的经验。在台风等极端恶劣天气影响下，电网运行特性呈现非连续性、不确定性特点，传统的经验型调度已经难以满足电网调度运行的要求，迫切需要深化支撑技术研究，加快先进技术应用。

2021-12-24
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基于小微企业需求响应的园区能量优化管理方法

近年来，小微企业在浙江省发展迅猛，《浙江日报》2018 年的统计数据显示：浙江省共有小微企业190 万家，占全省企业总数的97%，以小微企业为主体的民营经济占全省GDP（国内生产总值）的65%、税收的54%、出口的76%与就业的80%[1]。目前，浙江省正处于由小微企业“大省”向小微企业“强省”发展的转型期，也是由粗放型向高质量发展的关键期[1]。但是，小微企业“低散乱”现象阻碍了浙江省在经济转型路上的发展，如文献[2]指出传统工业园区供电模式会造成电力供需脱节、企业成本增加和小微企业入园积极性低等问题。因此如何引领小微企业转变成长轨迹，是现阶段浙江省必须破解的现实课题[1]。而将智能微电网与工业园区相结合，发展工业智能小微园区正是破解这一难题的有力途径之一。

2021-12-24
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基于多能互补的综合能源控制系统研究及应用

随着新能源发电项目大量建设，能源供给侧的随机性增强，可控性降低。电力系统不再像传统方式一样通过调整发电机组的出力就可以维持电网的安全稳定运行，而需要通过构建区域性的综合能源系统，利用电池储能、冷热电三联供、水显热储能等技术削峰填谷，最大限度降低太阳能、风能出力波动，促进可再生能源的消纳，平抑区域电网峰谷差，提高电网资产利用效率[1-2]。

2021-12-24
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基于聚类再回归方法的光伏发电量短期预测

随着光伏发电的应用推广，大规模分布式光伏接入对电网的冲击越来越不容忽视，所以对地区光伏出力的统计与预测显得尤为重要。由于受辐照强度、光伏组件温度、天气类型等随机因素的影响，光伏发电量和输出功率的变化随机性、波动性大[1]。对此，基于机器学习分析地区光伏电站历史数据（发电量、环境温度、太阳辐射量等）之间的相关性，建立模型预测该地区的光伏发电量，既有利于制定短期内的用电分配计划，又能为电网长期安全稳定运行提供数据依据。

2021-12-24
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