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唐登平,郑欣,李成竹,雷鸣,李俊,王尚鹏,王新华.背靠背直流输电工程网络损耗监测系统研究与实现[J].电测与仪表,2021,58(3):74-80.
Tang Dengping,Zheng Xin,Li Chengzhu,Lei Ming,Li Jun,Wang Shangpeng,Wang Xinhua.Research and realization of transmission loss monitoring system of back-to-back DC transmission project[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(3):74-80.
背靠背直流输电工程网络损耗监测系统研究与实现
Research and realization of transmission loss monitoring system of back-to-back DC transmission project
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.03.012
中文关键词:  背靠背直流输电  损耗监测  时间同步  误差一致性  故障预警
英文关键词:back-to-back DC transmission, loss monitoring, time synchronization, bias consistency, malfunction warning
基金项目:国网湖北省电力有限公司科技项目(521532170015)
                    
作者中文名作者英文名单位
唐登平Tang Dengping国网湖北省电力有限公司计量中心
郑欣Zheng Xin国网湖北省电力有限公司计量中心
李成竹Li Chengzhu深圳市中电电力技术股份有限公司
雷鸣Lei Ming国网湖北省电力有限公司计量中心
李俊Li Jun国网湖北省电力有限公司计量中心
王尚鹏Wang Shangpeng国网湖北省电力有限公司计量中心
王新华Wang Xinhua深圳市中电电力技术股份有限公司
摘要点击次数: 2171
中文摘要:
      为实现背靠背直流输电工程损耗的实时在线监测,文中设计了一套网络损耗监测系统,主要包括损耗监测装置和上位机软件平台两部分。其中,损耗监测装置基于两种数据采集方案,能够适应不同工程现场的需求,兼容多种类型的交、直流信号,实现整流侧与逆变侧、交流侧与直流侧的数据时间同步,彻底消除多台电能计量设备之间的误差一致性问题,达到系统各部分损耗的高精度实时监测;上位机软件能够对大量数据进行显示、存储和统计分析,为故障预警、告警、系统健康状态评估提供数据支撑,还能为供电部门基于大数据进行损耗预测提供统计数据。该系统对多种类型的直流输电工程网络损耗监测均具有实际意义。
英文摘要:
      In order to comply the real-time online monitoring for back-to-back DC transmission project losses, this paper designed a loss monitoring system, which mainly containing loss monitoring device and host computer software platform. The loss monitoring device, based on two data collection schemes, can adapt to the needs of different projects and be compatible with lots of types of AC and DC signals, thus realize the time synchronization between rectifier side with inverter side and AC side and DC side, completely eliminate the problem of deviation inconsistency between multiple energy metering devices, therefor the high-precision real-time monitoring of loss of various parts of the system can be achieved. The host computer software can display, store and analysis large amounts of data, thus provides data support for malfunction warning, health status assessment and the power loss prediction of power supply department based on big data. This system is of great significance for many types of DC transmission engineering in loss monitoring.
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