电力系统风险研究现状

电力系统风险近些年已成为电力系统的研究新热点,它不但体现了电力系统研究的新思路,而且也完成了在追求电力运行生产安全性和经济性过程中获得新平衡点的目标。结合国内外相关文献,分别对电力系统风险研究现状4大领域(电力系统运行风险、电力系统设备风险、电力市场风险、电力系统安全风险)进行分析,指出更多关于电力系统风险的研究成果将为电力系统提供必要的技术支持。

基于电压薄弱区域监视的PMU非完全观测配置

提出了一种基于电压薄弱区域监视的非完全可观测的同步相量测量单元(PMU)配置方案。采用连续潮流法确定母线的鞍结分岔曲线;在负荷变化率相同的情况下,根据电压幅值变化量来确定电压薄弱母线;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出将电压幅值变化率作为电压薄弱母线分群所观察的信息,并且给出了两种电压薄弱分群指标,兼顾地域因素,采用模糊最大树聚类法将电压薄弱母线分群;给出了母线非完全可观测程度的度量方法以及PMU的配置流程。最后通过IEEE118节点系统验证了文中方法的有效性。

一种电压薄弱负荷节点群的戴维南等值参数跟踪方法研究

提出了用戴维南等值参数对电压薄弱负荷节点群进行监视的一种方案。静态分析中,采用连续潮流法确定负荷节点电压——负荷参数曲线;在负荷变化率相同情况下,根据电压幅值变化量确定电压薄弱负荷节点;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出电压幅值变化率作为电压薄弱负荷节点分群所观察信息,考虑地理因素,将电压薄弱负荷节点模糊聚类分群;将每个电压薄弱负荷节点群中典型节点电网侧戴维南等值参数跟踪。提出基于潮流的仿真计算方法进行戴维南等值参数跟踪,观测电压薄弱负荷节点群的电压稳定裕度。该方法在IEEE 118节点系统上验证了其有效性。

基于戴维南等值参数的电压失稳概率解析

电压失稳概率受确定因素和不确定因素2方面的影响,针对这一问题,提出基于戴维南等值参数的电力系统电压失稳概率计算方法.选定负荷阻抗模与戴维南阻抗模的比值作为失稳判定指标,在不考虑不确定事故因素的影响下,推导出基于戴维南等值参数的电压失稳概率分布函数的解析表达式.考虑到不确定性事故的影响,最终得到系统电压失稳概率的计算方法.IEEE RTS’79算例上的仿真计算验证了该方法的可行性与有效性,同时表明该方法能够客观地反映系统发生电压失稳的可能性.

基于预测控制的并网逆变器参数鲁棒性分析

针对传统的有限控制集模型预测控制(FCSMPC)在参数不匹配时,会导致其控制方法的鲁棒性较差的问题,提出了一种通过引入Luenberger观测器来估算由参数不匹配引起的干扰的方法,该方法将干扰补偿到FCSMPC中,提高了控制系统的鲁棒性和稳定性。此外,还考虑了FCSMPC中的延迟补偿问题以及低开关频率问题。最后搭建实验平台对所提控制策略进行验证,实验结果验证了所提控制策略的有效性。

考虑风速差异性时风电场无功调节能力分析

为优化风电场无功电压控制方案,需要考虑风速差异性及风速预测误差对风电场无功调节能力的影响。提出一种计及风速差异性时风电场无功调节能力的统计分析方法,并量化分析风速差异性和风速预测误差对风电场无功调节范围影响。最后通过算例验证了该方法的有效性。

基于机器学习的电力调度机房静态健康度超分辨率图像识别方法

针对电力调度机房运行态势不一,终端信号灯色彩难以识别的问题,提出了基于机器学习的电力调度机房静态健康度超分辨率图像识别方法。设定残差阈值,采用模糊最大熵方法,计算电力调度机房静态图像目标类和背景类的最佳分离点,引入模糊隶属度函数,运用RGB极大比值法,提取与增强超分辨率图像信号灯的色彩特征,构造最佳分类面,设置分类约束条件,依据二次分类器函数,识别电力调度机房静态健康度。实验结果表明,该方法能够提高电力调度机房静态图像质量,色彩特征识别效果较佳,确保电力调度机房静态健康度识别准确性。

基于运行模式的负荷状态描述研究

针对电力系统网络 ,提出结合运行模式所选特征应用一种改进的模糊C -均值算法对负荷功率的典型样本进行聚类分析。根据聚类结果以中心趋势和数据分布的方式给出了描述负荷的方法。对部分实际运行网络进行了计算 ,表明该方法能够展示负荷运行状况 ,向调度人员提供有意义的信息。

考虑误差修正的MC-BP短期电力负荷预测方法

准确的短期负荷预测是电网日常调度的重要依据。针对目前短期电力负荷预测精度问题,提出了一种考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法。首先,建立了基于逐步试错法的BP负荷预测模型,分析了预测误差的概率密度分布,构建了基于蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)的日负荷误差滚动修正策略;其次,选用了某地区2015-2019年的负荷数据进行预测,比较了CNN-BiLSTM、LSTM和BP模型的预测结果,3种预测模型的测试集NRMSE分别为5.97%、6.49%和5.5%;最后,对比了BP和LSTM预测方法修正误差、线性回归方法修正误差和误差滚动修正方法的误差修正策略的修正效果,对后一天的误差修正NRMSE的相对变化率分别为-26.68%、-28.81%、-43.90%、-88.64%。预测结果表明:所提出的考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法具有良好的预测效果。

计及PMU量测信息的量测量变换状态估计

针对目前监视控制和数据采集(supervision control and data acquisition,SCADA)系统和广域测量系统(wide-area measurement system,WAMS)量测数据的特点,提出了一种计及相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的量测量变换状态估计。文中利用量测量变换方法,将SCADA和WAMS下的各类量测转化为等效电压量测,经简化处理得到了常实数信息矩阵,实现了节点电压实部、虚部的解耦计China(NSFC)(50177066).算。该算法具有计算速度快的特点,克服了传统量测量变换状态估计只能处理单一支路功率量测的弊端。IEEE30节点系统算例验证了所提方法的有效性。

电力监控系统网络安全管理平台设计与实现

面对日益严峻的网络安全威胁,作为国民经济重要信息基础设施的电力监控系统,其网络安全管理受到广泛关注,应纳入安全生产日常管理体系。该文基于东北电网的生产实践,设计并实现了一套有别于通用网络安全系统的电力监控系统网络安全管理平台,构建了"以可信计算技术为基础,以安全可控防护为目标,以安全免疫实现为特征"的主动防御体系,并取得了良好的应用效果。

基于量子安全的电力信息系统安全增强方法研究

电力系统是国家发展的重要基石,电力信息系统的安全必须得到保障。现有电力信息系统的安全主要基于RSA等加密算法,面临互联网算力提升和量子计算机的威胁。根据电力系统对信息安全的迫切需求,以及量子保密通信技术在信息安全领域中的无条件安全性,探索量子保密通信技术在电力信息系统中的应用。通过对作为互联网信息技术基础的标准SSL协议过程及其安全要素解析,设计了同互联网基础相容的量子安全增强方法——利用预置量子随机数(基于量子随机数发生设备、量子密钥分发网络)进行随机数源强化,在开源OPENSSL VPN平台上进行相应实验验证。实验结果表明,提出的利用量子随机数源进行量子化改造的方案能实现系统安全的根本性改善,同时不显著增加系统复杂度或系统开销,对电力信息系统安全实现增强。

基于支路潮流的电压稳定指标的研究

基于支路潮流分析,由电压的二次方程有解的条件提出了一种新的电压稳定指标——LSI(Line Stability Index)。该指标可利用支路潮流和支路发送端母线电压相量计算得到,其取值在0到1之间,与1的距离反映了该支路的电压稳定的裕度。将系统中所有支路中最小的一个LSI指标值作为系统的电压稳定指标,该最小指标值对应的支路为系统中的最弱支路,弱支路的受端节点为电压不稳定节点。这样LSI不仅能够确定电压不稳定节点,还能够确定系统的最弱传输路径。IEEE14-Bus系统的仿真计算证明该指标的有效性。

多级智能电网调控系统集中运维模式的探讨

各级智能电网调度控制系统的推广应用对系统运维工作提出了新的要求,亟待转变当前分散式运维模式,建立集中运维工作标准化流程,实现全系统运维的集约化、自动化和互助化。分析了运维的现状和集中运维的必要性,提出全系统集中运维的功能架构、安全防护、标准化流程和技术实施方案,探讨了集中运维模式的关键技术。目前智能电网调度控制系统集中运维中心建成投运,验证了集中运维模式能够有效提升系统运行稳定性和安全性。

基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测

为解决含分布式电源配电网发生故障时无法快速准确获取故障类型、故障相序和故障位置的问题,该文基于深度学习理论和小波变换的思想,提出一种基于融合深度特征的含分布式电源配电网智能故障检测新方法,达到对含分布式电源配电网故障实时识别并准确定位的效果。算法仿真验证结果表明,该方法在故障类型和故障相序识别的准确度方面有一定提高,且对故障位置定位的误差显著降低。

风电实时调度系统设计与实现

随着风力发电快速发展和电网规模的不断增大,风电调度的专业化要求不断提高。当前风电调度各项功能分散于不同系统,缺乏集中监控工具,调度主站系统对风电的兼容性较差,这非常不利于电网调度人员对风电的有效调度。设计了基于统一平台的实时风电调度系统方案,开发了面向风电的运行监视、接纳分析和优化调度等基本功能,以及数据有效性筛查和可视化监视等专用功能,最终实现风电调度业务的集成。在实际电网中的应用证明了方案的有效性。

基于改进状态空间模型的空调负荷控制策略

空调负荷因其可中断特性可以实现系统控制信号的快速响应与调节。提出了一种基于改进状态空间模型的空调负荷控制策略。首先扩展状态空间长度,建立了更为精确的改进状态空间模型,实现无控条件下空调负荷聚合特性的跟踪。在此基础上,建立了空调聚合控制模型,实现温控信号下空调负荷动态聚合特性的跟踪。最后,对空调群进行温度优化控制,实现空调群的负荷调节。仿真结果验证了空调负荷的改进状态空间模型、聚合控制模型和温度优化控制策略的有效性。

计及权系数影响的区域电网时段多目标调度优化策略

为了解决区域电网受风光机组出力的不确定因素影响的调度优化问题,提出了含风光机组在内的多电源多目标调度优化模型,目标函数中考虑了经济运行成本及环境治理成本,同时增加了备用容量和爬坡能力等约束。考虑权系数对多目标优化结果的影响,基于不同的负荷情况,对多目标优化的权系数进行动态选取,得到各阶段负荷下对应的权系数。该文将负荷分为基荷、腰荷及峰荷三种情况,根据模糊综合评价法对各种负荷情况动态确定权系数,以此提出四种优化方案。为了降低综合成本,在考虑了各种约束的前提下,利用改进的粒子群算法求解模型,求得四种方案下的分时段综合成本,并确定调度优化方案,同时得到运行周期内区域电网中机组出力的最佳策略,最后通过实例验证了所提基于动态权系数的多目标调度优化策略的有效性。

Grey series time-delay predicting model in state estimation for power distribution networks

A new combined model is proposed to obtain predictive data value applied in state estimation for radial power distribution networks. The time delay part of the model is calculated by a recursive least squares algorithm of system identification, which can gradually forget past information. The grey series part of the model uses an equal dimension new information model (EDNIM) and it applies 3 points smoothing method to preprocess the original data and modify remnant difference by GM(1,1). Through the optimization of the coefficient of the model, we are able to minimize the error variance of predictive data. A case study shows that the proposed method achieved high calculation precision and speed and it can be used to obtain the predictive value in real time state estimation of power distribution networks.

风电机组海量SCADA数据的应用分析

首先运用SCADA分析风电机组的运行数据,然后利用MSET对风电机组齿轮箱轴温进行状态估计,最后获得轴温的估计值。通过滑动窗口残差统计方法获得轴温真实值与估计值之间的残差,残差均值曲线能够显示齿轮箱实时的轴温,当残差均值超出设定的阈值时,系统报警。实验结果证明该方法能实时监测风电机组齿轮箱的运行状态。