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智能電網最新文章

賦能配電網建設世健攜多款自研方案亮相配電技術應用論壇

由全國電力系統管理及其信息交換標準化技術委員會主辦，國網浙江省電力有限公司電力科學研究院等協辦，賽爾傳媒承辦的第十三屆配電技術應用論壇于8月3日在杭州拉開帷幕。同期召開“配電網數字化轉型及關鍵技術”、“一二次設備融合及臺區終端”、“故障快速處理及智能化運維”三大主題論壇。

發表于：8/7/2023

有獎看直播|智能電網的工業信息安全防護

新一代信息技術的發展與應用，推動了智能電網的發展，使其具有更高的智能化一自適應性和可靠性。然而，針對智能電網的木馬、病毒和黑客攻擊等網絡威脅成為智能電網發展中必須面對和解決的難題。珞安科技以國家行業政策法規為依據，從智能電網網絡安全現狀出發，結合自身多年實戰經驗，針對性提出智能電網安全防護解決方案，保障智能電網的安全穩定運行，促進智能電網的健康發展。

發表于：7/24/2023

東芝推出100V N溝道功率MOSFET，助力實現電源電路小型化

　　中國上海，2023年6月29日——東芝電子元件及存儲裝置株式會社（“東芝”）今日宣布，推出采用東芝最新一代U-MOS X-H工藝制造而成的100V N溝道功率MOSFET“TPH3R10AQM”。新款產品適用于數據中心和通信基站所用的工業設備電源線路上的開關電路和熱插拔電路[1]等應用。該產品于今日開始支持批量出貨。

發表于：7/6/2023

用芯致遠，復旦微電連推三款MCU新品

2023年6月27日，上海訊——上海復旦微電子集團股份有限公司今日舉辦線上發布會，推出車用MCU FM33FG0xxA系列、適用于BLDC電機驅動和顯示面板控制應用的低功耗MCU FM33LF0xx系列，和基于 Arm Cortex-M33 內核的高性能MCU FM33FK50xx系列。

發表于：6/27/2023

大聯大品佳集團推出基于Microchip產品的250W微型逆變器方案

　　2023年6月20日，致力于亞太地區市場的國際領先半導體元器件分銷商---大聯大控股宣布，其旗下品佳推出基于微芯科技（Microchip）dsPIC33CK256MP505芯片的250W微型逆變器方案。

發表于：6/20/2023

雙碳背景下智能電網新變化

儲能系統大體可以分為兩類：一類是堆疊+集中式儲能，應用于電網側儲能系統、充電站以及風力光伏與儲能結合等場景；另一類則是單體+分布式儲能，常用語應用于家庭儲能、戶外移動電源等這類的更分散的場景。作為快速增長的領域，儲能系統能使可再生能源更好地與電網實現整合，ADI公司為能量存儲和電源轉換市場提供了完整的產品和解決方案組合，包括電池管理系統（BMS）、SPI通信通道以及未來無線實施方案等。與ADI合作了三十多年的技術型授權代理商Excelpoint世健多年來基于ADI的產品和解決方案組合，打造了多個貼近客戶應用需求的解決方案并獲得了市場的認可。針對ADI的儲能系統產品，世健結合當前市場，重點推薦一個堆疊式解決方案（ADBMS1818+LTC6820）。

發表于：6/15/2023

電感參數可視化測量方法研究

電感器有很多參數，其中最重要的兩個參數決定了電感器的性能：電感值和飽和電流。既有的電感參數測量方法要么能比較精確地測量電感值，要么能用其他輔助手段測量飽和電流，但都不能同時測量電感值和飽和電流。結合數字存儲示波器特殊的單次觸發和圖形顯示技術，設計簡易的電阻電感串聯測量電路，根據電感值的測量定義，測量出電感兩端的電壓值以及取樣電阻的電流變動值，從而計算出電感值。數字存儲示波器顯示測量曲線的拐點，即可求出電感飽和電流。通過實驗驗證，此方法能得到精確的電感值，同時能得到直觀的飽和電流值。方法原理簡單，設計合理，易于操作，是在實驗室缺少LCR測試儀的情況下一個經濟有效的電感參數測量方法。

發表于：5/31/2023

【泰享實測之水哥秘笈】：干貨分享，深度講解電源完整性設計和測試

　　近年來，測試和測量設備行業一直在迅速發展。隨著電子設備變得越來越復雜，許多公司面臨著高度復雜的測試和驗證過程。更快的數據速率增加了工程團隊驗證新技術所需的時間，往往導致產品上市周期大幅延遲。泰克在工程社區聽到了許多工程師的抱怨，因此開發了TMT4裕度測試解決方案，提高了測試的協作性和易用性。

發表于：5/23/2023

基于邊緣計算的變電站風險預警管控系統設計

為實現變電站風險預警的實多維度管控，設計基于邊緣計算的變電站風險預警管控系統。感知層通過物聯網設備采集變電站設備的運行相關數據，利用邊緣設備和外部設備之間的通信傳送數據至邊緣層；邊緣層接收數據后，通過通信協議解析該數據，完成數據的一致性，包裝云服務下行數據傳送至云計算層；云計算層利用云計算計算和分析變電站設備數據并傳送至應用層；應用層采用支持向量機算法建立風險預警機制劃分風險數據的屬性、獲取預警值，在此基礎上，通過Logistic回歸風險預測模型預測預警值對應的風險情況，得出故障發生概率完成變電站風險預警，同時將預警結果呈現在可視化界面，并由控制通道管控相應的風險預警。測試結果顯示：系統的通信抖動結果均在15 ms以下，能夠實現風險概率的計算，獲取變電站各類風險預警數量，具備良好的工作能效，能多維度實現變電站風險預警管控。

發表于：5/8/2023

【泰享實測之水哥秘笈】：電源測試的人間煙火，深入淺出談環路響應測試！

　　開關電源是一種高頻開關式的能量變換電子電路，經常作為設備的電源供應，為保證輸出對輸入的準確響應，負反饋技術被廣泛應用于電源穩壓器、穩壓器、電壓基準芯片、運算放大器以及其它電子電路中。就電源穩壓器來說，輸入為一個準確的電壓基準，負反饋的作用是通過取樣輸出電壓與輸入電壓基準比較，存在差異或不正確信號時，進行放大并修正輸出。當反饋環路穩定下來，輸出將收斂于準確的電壓值。當反饋環路處于非穩態時，那么輸出結果將偏離或持續振蕩。

發表于：4/17/2023

充電僅需18秒新型水系鋅離子電池正極材料問世

中國科學技術大學國家同步輻射實驗室宋禮教授團隊，基于插層型鋅離子電池正極材料的同步輻射譜學表征，提出了插層劑誘導軌道占據的概念，開發出具有快速充電性能的銨根插層五氧化　 4月10日從中國科學技術大學獲悉，該校國家同步輻射實驗室宋禮教授團隊，基于插層型鋅離子電池正極材料的同步輻射譜學表征，提出了插層劑誘導軌道占據的概念，開發出具有快速充電性能的銨根插層五氧化二釩鋅離子電池正極材料。相關成果日前發表于國際學術期刊《美國科學院院刊》上。二釩鋅離子電池正極材料。

發表于：4/12/2023

基于智能電網的頻譜感知算法研究

寬帶微功率（Broadband Micro-Power， BMP）無線通信系統是為滿足智能配用電系統的通信需求，在非授權頻譜資源上研究開發的電力無線專網系統。認知無線電（Cognitive Radio， CR）的頻譜感知技術的引入，雖緩解了目前智能電網頻譜資源緊張的問題，但系統在低信噪比下單用戶的感知準確性仍需提高。針對上述問題，提出一種基于變步長的最小均方（Variable Step Size Least Mean Square， VSS-LMS）頻譜感知算法。該算法在對原始發送信號幅度進行迭代估計時，增加兩個參數作為調節器，可以靈活地調整步長，并對誤差信號進行平滑處理，從而解決收斂速度與穩態誤差的矛盾，實現高效的頻譜感知。仿真實驗表明，該算法不僅具有較好的收斂性，且在低信噪比下仍有較好的檢測性能。與能量檢測算法和LMS頻譜感知算法相比，該算法使系統的頻譜檢測性能得到提升。

發表于：3/29/2023

基于改進EO-BP神經網絡的高壓線損預測

針對高壓線損預測精度不高的問題，提出一種基于均衡優化器（Equilibrium Optimizer，EO）和BP神經網絡相結合的線損預測模型。首先，為了提高EO算法的尋優能力，利用多種混沌映射關系初始化種群，使種群多樣性增加，全局搜索能力得到改善；同時，采用物競天擇概率跳脫策略改進EO算法，使模型依概率跳出局部最優而收斂于全局最優解。其次，采用改進的EO算法對BP神經網絡的權值和偏置進行優化，進而改善BP神經網絡的預測效果。最后，實驗結果證明，所提線損預測模型相對于回歸模型、BP神經網絡模型、模擬退火算法優化BP神經網絡模型和EO優化BP神經網絡模型具有更高的預測精度。

發表于：3/29/2023

歷史性跨越：中國可再生能源裝機容量超過煤電

3月20日，聯合國政府間氣候變化專門委員會發布第六次評估報告，指出過去一個世紀以來化石燃料燃燒等導致的全球升溫，并強調采取切實行動應對氣候變化的緊迫性。截至2022年底，中國可再生能源裝機總量超過煤電裝機，實現了能源發展的歷史性跨越。中國可再生能源事業的躍升式發展，離不開技術進步、市場化工具、體制機制革新、發展模式創新的鼎力支持。推動可再生能源的持續健康發展，要總結經驗教訓，合理借助市場化工具提升自身競爭力，助力新型電力系統的平穩構建。

發表于：3/23/2023

基于VMD-LSTM的非侵入式負荷識別方法

非侵入式負荷識別（Non-Intrusive Load Monitoring， NILM）技術僅基于家庭電源總入口處的電流、電壓信息，獲得室內電器設備的電氣信息。提高負荷識別的精度，對于優化能源結構、提高電能利用效率、降低能耗、節約資源具有重要意義。首先應用變分模態分解（Variational Mode Decomposition， VMD）對歸一化的電流信號分解為K個IMF分量，再估計各個分量與歸一化電流信號的相關系數，挑選相關系數最大的兩個分量作為負荷特征，輸入訓練好的LSTM神經網絡進行識別。算例測試結果表明，該方法在公開數據集PLAID上的識別率高達99%，在實驗室采集的數據集上的識別率為96.6%，證實了所提出方法對提升負荷識別精度有顯著效果。

發表于：3/1/2023

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