吴国栋
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 主网设备属地化管理模式的实践与思考
- 2020年
- 主网设备属地化管理能够有效降低生产经营成本,缩短管理链条,对增强电网公司发展活力具有重大意义。本文结合甘肃电网主网设备属地化工作的开展,分析属地化移交前后省检修公司和各供电公司的业务流程与管理模式,梳理主网设备调控业务的支撑需求及其特点,通过组织体系调整、管理模式变更、业务流程再造等措施对属地化后调控业务的管理模式进行优化,从而充分发挥地、市、县公司的地域优势,提高企业工作质量和效率。
- 陈振寰吴国栋吴国栋包广清包广清
- 关键词：电力系统属地化管理
- 基于经验模态分解和形态学的风电并网电压故障检测被引量：7
- 2016年
- 针对风电场并网点电压故障引起的风机大规模脱网问题,提出了基于柔性形态算子和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)去噪技术的电网电压故障检测方法。首先,利用EMD对采样信号进行时频自适应预处理,从而确定噪声主导模态;然后,通过柔性形态学变换加阈值输出,有效放大信号奇异点,避免了因电网电压信号周期性变化和噪声引起的背景梯度对检测结果的影响,实现故障定位检测。通过对不同噪声强度的电压暂降故障信号进行检测对比分析发现,随着信号信噪比下降,标准形态学方法的检测误差进一步增大,当信噪比达到25db时,甚至出现了误检现象,而柔性形态EMD检测方法仍然可以有效检测故障扰动的起止时间,表明该方法与标准形态学和小波阈值方法相比,在简化运算过程的同时可以获得更高的检测精度。最后,对某风电场并网点故障电压的分析结果与实测数据的一致性,验证了该方法可以有效检测电网电压的瞬态故障信息,从而为风电场无功补偿装置的投切控制提供了依据。
- 包广清宋泽吴国栋徐海龙
- 关键词：电场风电并网信号去噪柔性形态学经验模态分解
- 计及气象因素和日期属性的短期负荷预测研究被引量：1
- 2017年
- 气象因素和日期属性作为影响电力负荷的主要因素,近年来已成为负荷预测技术研究的焦点。为了既简洁又全面地表征各气象因素对负荷的影响,利用主成分分析法对多变量气象因素进行降维处理,得到综合气象指标。同时对日期属性进行量化评估,并利用思维进化算法优化Elman神经网络的权值阈值,提出MEA-Elman预测模型。最后以甘肃某地区实际负荷为例,表明了该方法能够有效提高配电网短期负荷的预测准确度。
- 包广清林麒麟吴国栋
- 关键词：负荷预测气象因素主成分分析
