馈线自动化通信系统在远程抄表中的应用研究

0 下载量 174 浏览量 更新于2024-08-14 收藏 450KB PDF 举报
"基于馈线自动化的远程抄表构架 (2009年)" 本文主要探讨了基于馈线自动化通信系统的远程抄表系统的设计与实现。馈线自动化是电力系统自动化的重要组成部分,旨在提高供电可靠性、降低运营成本并优化电网管理。作者余艳伟和高庆敏来自华北水利水电学院电力学院,他们分析了馈线自动化通信系统的基础建设,为构建远程抄表系统提供了理论支持。 在馈线自动化系统中,通信技术是关键。文章分析了几种常见的通信方式,包括光纤通信、微功率无线射频电台和电力载波通信。光纤通信以其高速度、大容量和抗干扰性强的特点,常用于主干网络的通信。而微功率无线射频电台则适用于短距离、低功耗的通信需求,如电表与集中器之间的通信。电力载波则是利用电力线作为通信媒介,具有安装方便、成本较低的优势,但在电力线路噪声大的环境下可能影响通信质量。 文章还讨论了GSM(全球移动通信系统)和DPL(数字电力线通信)在远程抄表中的应用。GSM技术广泛应用于移动通信,可以提供广域覆盖,适合于偏远地区的电表数据传输。DPL则是电力线通信的一种数字化形式,能够在电力线上进行高速数据传输,对于已经布设了电力线的地区是一种高效解决方案。 在实施远程抄表系统时,文章指出了一些常见问题,例如通信稳定性、数据安全、设备兼容性和能效比等。通信稳定性直接影响到数据的准确性和实时性,因此需要选择合适的通信技术和协议来确保数据传输的可靠性。数据安全是另一个重要考虑因素,因为电表数据涉及到用户隐私和电费结算,必须采取加密措施防止数据被窃取或篡改。设备兼容性涉及多种通信方式的集成,确保不同设备之间能够顺畅交互。此外,系统的能效比也是设计时需要考虑的因素,尤其是在大规模部署的情况下,低功耗设计能够显著降低运行成本。 未来展望部分,作者可能提到了技术发展趋势,如物联网(IoT)技术在远程抄表中的应用,以及云计算和大数据分析如何提升抄表效率和电网管理。随着技术进步,远程抄表系统将更加智能化,能够实时监测电网状态,预测故障,甚至参与到需求响应等智能电网功能中。 总结来说,这篇论文详细阐述了基于馈线自动化的远程抄表系统的构建,分析了多种通信技术的优缺点,并对实际应用中的挑战和未来发展方向进行了探讨。这对于我们理解电力系统的现代化管理和提升服务质量有着重要的参考价值。

请解释分析下面这段程序:%%%无序充电投标 clear clc load data_disorder Pch=[Pch_CS1_disorder;Pch_CS2_disorder;Pch_CS3_disorder;Pch_CS4_disorder];%充电站充电功率 %市场出清问题 Link=zeros(24,96);%时段换算矩阵(日前1h换算为实时15min) for i=1:24 Link(i,4*i-3:4*i)=1; end Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666]; Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段 PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布 PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷(负荷曲线从08:00开始算起,即第9个时段) Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率 Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:);%馈线功率组成 Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量 Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,inf]';%报价区间 Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价 Obj=0.25*sum(sum((Price_DSO*ones(1,96)).*Pg));%目标为用电费用最小 Constraint=[0<=Pg<=Pg_step*ones(1,96),sum(Pg)==sum(Pf)];%约束条件 optimize(Constraint,Obj);%求解线性规划问题 Pg=double(Pg);%发电机功率 Pf=double(Pf);%馈线功率 isPg=(Pg>0);%为了计算出清电价,计算发电机分段选择情况 DLMP=sum(isPg)/10+0.2;%出清电价计算 %绘图 figure(1)%节点边际电价 stairs(DLMP); xlabel 时间 ylabel 电价(元/kWh) ylim([0.3,1.3]) figure(2)%负荷曲线 hold on plot(sum(PL)/1000); plot(sum(Pf)/1000,'r.-'); xlabel 时间 ylabel 负荷(MW) legend('基础负荷','无序充电负荷') Cost=sum(sum(Pch).*DLMP);%总用电费用 result_disorder.Cost=Cost;result_disorder.DLMP=DLMP;result_disorder.Pf=Pf;result_disorder.Pg=Pg;%结果保存 save('result_disorder','result_disorder');

2023-06-14 上传