基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识

含多分布式电源配电网的拓扑结构具有多样性与多变性,影响拓扑辨识的实时性和准确性。提出一种基于CatBoost算法的配电网分区拓扑辨识方法。构建结合拓扑分区的配电网拓扑辨识框架,采用区域开关状态矩阵描述拓扑结构,以进行物理上的辨识降维;提出基于CatBoost算法的特征选择与拓扑辨识方法,通过分区并行离线训练得到历史拓扑和未知拓扑的区域拓扑辨识CatBoost模型,通过在线应用得到实时的区域开关状态矩阵标签,形成配电网开关状态矩阵,实现系统拓扑辨识。配电网算例系统测试结果验证了所提方法的有效性。

基于深度强化学习的电-气区域综合能源系统安全校正控制决策方法

电–气区域综合能源系统电、气相互耦合与影响,使得其安全校正控制难度大且对快速性要求高,为此,提出一种基于深度确定性策略梯度(deepdeterministicpolicy gradient,DDPG)算法的安全校正控制决策方法。首先,进行系统多能流与变量分析,建立安全校正控制的目标与约束条件。然后,构建基于DDPG的安全校正控制模型,设计目标奖励和各种约束条件奖励,提出结合基于综合灵敏度的安全校正知识经验设计目标奖励函数,使调整具有方向性,且目标奖励考虑能量枢纽(energy hub,EH)的经济效益及其可再生能源消纳;通过智能体离线训练,使其能够在线做出实时最优的安全校正控制策略,预先产生专家经验数据集存放于经验回放池,提高训练速度和收敛性。最后,通过含EH电–气区域综合能源系统仿真算例验证了所提方法的有效性。

高比例分布式电源配电网中低压柔性互联协调规划

柔性互联技术是解决高比例分布式电源(distributed generation,DG)配电网面临诸多问题的有效手段之一。提出了一种基于多层优化的配电网中压与低压柔性互联协调规划方法。首先,建立基于电力电子柔性互联设备(flexible interconnected devices,FID)的中低压柔性互联配电网潮流模型。然后,构建三层协调规划模型,上层以低压FID年运行成本及台区变压器负载率的年方差最小为目标,中层以中压FID年运行成本及从上级电网年购电成本最小为目标,分别决策低压和中压FID的安装位置与容量,下层以各场景的从上级电网购电成本最小为目标优化系统运行,并采用自适应粒子群优化和二阶锥规划相结合的混合算法求解。最后,采用含高比例DG的IEEE 33节点配电网进行算例分析,通过柔性互联规划系统的年综合运行成本降低了19.01%,台区变压器负载率的年方差减少了82.59%,验证了所提规划模型的有效性。

基于两阶段博弈的多微电网配电系统功率互济协调优化方法

多微电网配电(MMGD)系统能源协调与共享对提升区域电网经济效益具有重要意义。由于单一博弈调度策略难以兼顾多主体利益诉求,提出了一种基于两阶段博弈的能量协调优化方法,全面考虑了各主体间既相互竞争又协同合作的现实场景。第1阶段以最大化个体收益为目标,构建了配电网与余电微电网的非合作电价博弈模型,系统在不同策略组合下选择不同的运行模式;第2阶段建立MMGD点对点合作博弈模型,旨在最小化系统传输损耗,运用拉格朗日乘子法与KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件处理复杂约束,并应用Shapley值法实现合作利润分配。仿真结果表明,所提方法能兼顾个体理性和集体理性,并显著提升系统经济性。

基于负荷恢复价值折算的主动配电网电力-通信故障统一修复策略

极端灾害下,先修复电力网络的传统配电网修复策略,难以发挥信息物理融合主动配电网(ADN)的调度自动化功能,导致系统弹性低。针对该问题,提出一种电力-通信故障统一修复策略。首先,定义度量弹性的故障恢复力指标,并基于信息盲区分析通信系统对故障恢复过程的影响;然后,提出基于故障概率的负荷恢复价值折算方法,量化电力和通信故障修复带来的负荷恢复;在此基础上,建立含负荷恢复价值折算值和故障恢复时间的抢修任务分配目标函数,生成统一修复任务分配方案。算例仿真结果表明,与先修复电力网络相比,在极端灾害情况下所提策略可有效提升ADN弹性。

基于LSSVM的电-气区域综合能源系统短期可靠性评估

电-气区域综合能源系统电、气相互影响,一方面使得模型驱动的单一能源系统可靠性评估方法不再适用;另一方面由于天然气的引入,导致其短期可靠性评估计算开销大。为综合解决这两个问题,提出用机理模型结果训练最小二乘支持向量机(LSSVM),由LSSVM在线评估短期可靠性的方法。首先,建立元件可靠性模型,提出基于系统等效节点模型的故障后果分析方法。在此基础上,构建基于蒙特卡洛模拟的模型驱动短期可靠性评估方法,获得训练样本。然后,构建LSSVM回归模型,通过离线训练,得到系统状态与短期可靠性指标间映射的LSSVM模型,实现系统短期可靠性实时评估。最后,电-气区域综合能源算例系统测试验证了所提方法的准确性和快速性。

知识与深度强化学习融合的家庭需求响应优化

家庭能源系统需求响应(demand response,DR)能够有效促进节能减排。家庭能源系统具有强不确定性,要求DR优化策略具备自动、快速调适能力。该文研究知识与强化学习融合的DR优化方法。首先,建立两者融合的优化框架,形成知识与强化学习互补机制;然后,对家庭设备建模并建立其DR优化知识规则集;进而,以知识转化为学习样本为核心,设计了知识融入强化学习的模型,重点研究知识样本作用概率动态调节、多样化知识、随机探索概率动态调节等问题,并设计知识与DQN融合的算法和网络。算例表明:该文方法能够自动适应家庭的不确定性,用能成本比知识规则法降低11.1%;与标准DQN相比,在同等的收敛标准下,该文方法能源成本低3.3%,且收敛时间仅需标准DQN的1/6。

基于改进PSO的中厚板轧制规程能量优化设计

基于中厚板轧制规程优化是多个连续决策变量的复杂非线性优化问题,以最小化轧制能耗为目标,建立轧制规程的能量优化设计模型;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行轧制规程优化设计,通过规划最佳道次板厚分配实现轧制能耗目标最优;针对中厚板轧制生产特点及其对算法全局搜索能力和收敛速度的要求,提出一种改进PSO,通过构造新的惯性权重和加速系数非线性调整策略,平衡算法不同阶段的粒子全局搜索和精确搜索能力,引入局部平均值的同时构造非线性局部加速系数,以减小对收敛速度的影响。研究结果表明:改进PSO应用于轧制规程优化,能耗明显降低,全局搜索能力强且收敛速度快,综合性能比遗传算法、标准PSO及几种常用改进算法的优。

软件工程专业多课程协作项目驱动教学模式研究

结合实际教学体验和教改体会,提出软件工程专业多课程协作项目驱动教学模式,阐述该教学模式的基本思想和教学实施方案,介绍湘潭大学软件工程专业实施该教学模式的案例。

分时电价下面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化

针对智能电网需求响应为高耗能电力用户节约用电成本及参与电网调峰提供的新契机,在需求响应分时电价实现形式下,考虑最小化生产用电成本,建立热轧批量计划问题数学模型,提出一种面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化方法:第1阶段通过热轧批量计划编制确定轧制单元及生产负荷,第2阶段在此基础上根据电价实施分时电价下的负荷转移重调度,优化轧制单元生产加工次序,并合理安排生产时间进行避峰生产,基于遗传算法实现两阶段优化求解。研究结果表明:所提出方法可在保证生产前提下降低热轧生产用电成本,并通过响应电价促进电网调峰。

云制造环境下协同工作流控制模型研究

分析制造企业协同工作流管理的新需求,指出云制造模式下协同工作流管理存在自主、并发、协同、动态的特点。采用分层有限状态自动机对协同工作流控制过程建模,给出用于实现该模型的简化类结构设计,阐述模型中状态机的动态重构和行为控制过程。将该模型应用于某钢铁企业集团板材营销业务协同中,结果表明,该模型可提高业务协同效率及公司板材的接单能力。

地方院校信息工程类专业校企互动协同创新探讨

针对地方院校信息工程类专业,提出人才培养、学科建设、科学研究一体化融合发展的校企互动协同创新模式,分析地方院校信息类工程专业特点及其协同创新需求,探讨校企互动协同创新模式,介绍校企互动协同创新的若干探索和实践。

软件版权保护技术的研究与分析

对软件版权保护的相关知识进行了分析和总结,重点分析了软件版权保护技术的原理和实现手段。在基于光盘、硬件、软件进行的软件版权保护技术基础上,重点分析了基于软件实现的版权保护技术。

基于深度强化学习的家庭综合需求响应在线优化

家庭综合需求响应(home integrated demand response,HIDR)是重要的节能减排技术,家庭能源系统的不确定性和设备动态投退,要求HIDR优化策略具有在线自适应调整能力。该文以深度强化学习为核心,研究HIDR在线优化方法。首先,鉴于气电两用设备对HIDR的重要价值,将其作为优化对象。然后,建立物理系统、系统模型、优化策略自动联动的HIDR优化框架。接着,建立典型家庭能源系统的模型;进而,针对典型家庭设计HIDR深度强化学习优化模型,包括强化学习常规要素、带注意力机制的学习网络、策略迁移方法。算例仿真表明,提出的方法能自动适应系统的不确定性和设备投退,与无HIDR参与相比,能降低能源成本29.4%,且给出的深度强化学习方法在HIDR上的收敛时间仅需标准DQN的28.8%。

机组间偏航和有功功率综合协调的海上风电场增效方法

以海上风电场风向和风速较稳定,尾流效应对风电场功率影响明显为背景,综合协调机组间偏航角、有功功率,改善机组间气动耦合,提高各机组有功功率之和。给出了考虑偏航的尾流模型,克服了经典尾流模型边界处不连续导致风电场功率优化困难的问题。然后建立以机组偏航角和诱导因子为调节手段的风电场有功功率优化模型。继而,基于尾流传播路径,对机组进行分群,将风电场整场优化问题转化为各群内部优化问题,减少优化对象数,降低问题规模。重点结合在线仿真和机器学习技术,提出各群内部功率优化问题求解方法。最后将优化结果整定为机组参考有功功率和参考偏航角,各机组据此运行。该方案计算开销小,无需额外增加风电场控制系统计算资源,对通信环境无特殊要求,同时,仿真结果表明,提出的方案能有效提升海上风电场有功功率,提高风电场经济效益。

面向弹性提升的主动配电网重构与元件修复协同方法

极端事件会导致主动配电网出现多处故障且故障元件修复时间长,传统的故障恢复方法会使得系统的弹性低。针对主动配电网的故障恢复阶段,提出了一种面向弹性提升的重构与故障元件修复协同方法。首先,结合计及负荷重要程度的主动配电网弹性指标,分析出故障恢复阶段弹性提升的主要措施;在此基础上,提出重构与故障元件修复协同策略框架,给出交替协同中线路状态变量和节点负荷供电状态变量的更新与关联。其次,建立全过程故障元件修复和重构的目标函数。针对主动配电网含多分布式电源特点带来的故障元件上下游关系难以判别问题,提出基于消线解故障环法和圈源等效法的判别方法。最后,算例结果表明,所提方法能有效地提升主动配电网的弹性。

基于异质依存网络的电-气区域综合能源系统弹性评估

含多耦合节点的区域综合能源系统存在多能量形式的深度耦合,节点连接关系更加复杂,难以直接利用单一网络进行计算和评估。基于异质依存网络进行电-气区域综合能源系统弹性评估。首先,基于耦合元件的电气解耦,建立了电-气区域综合能源系统的双层异质依存网络模型,并转化为双层双向图;其次,提出综合考虑脆弱性和恢复力的弹性指标,采用复数形式表示并基于双层双向图进行弹性指标计算,再提出几何平均G1-反熵权法计算得到综合弹性值。最后,通过电-气区域综合能源系统弹性评估算例,验证了所提方法的正确性和有效性。

考虑风电接入和气电转换的综合能源系统日前区间优化

针对气电综合能源系统优化调度中未充分挖掘可调度因素、未充分考虑风电预测误差不确定性的现状,研究含风电的气电综合能源系统日前区间优化调度方法。首先,基于区间数学对风电出力的不确定性进行区间描述,综合考虑抽水蓄能、气电双向转换以及需求响应等资源和技术,并用区间数学表示优化目标和优化约束,构建含高比例风电的气电综合能源系统日前优化模型,综合优化系统的经济性、环保性。然后,基于区间序关系和可能度的方法将区间优化模型转化为确定性优化模型,继而采用Jaya算法进行求解,保证求解的高效性和解空间的可行性。最后,进行算例分析,仿真结果验证了综合利用抽水蓄能、气电双向转换以及需求响应等要素对系统进行区间优化,能取得优化效果上的优势,并能为系统调度人员提供风电不确定度对系统优化影响的信息。

基于态势利导的同步逆变器负序电流抑制方法

电网电压不平衡时,同步逆变器并网运行输出负序电流导致三相并网电流严重不平衡,进而使电网不稳定加剧,制约了其在新能源并网中的应用。针对此问题,对电网电压与逆变器输出电压未能同步而产生的不平衡电流进行机理分析,提出了一种抑制负序电流的新方法。该方法首先对逆变器输出电流进行态势预测,提前预知电流态势信息,然后将预测所得电流变化量转化为相应电压变化量作为前馈信息输入同步控制系统进行实时补偿,可实现同步逆变器态势利导下的快速预防控制。仿真结果表明,所提方法有效抑制了电网电压不平衡时的负序电流,降低了电流不平衡度,并提高了控制系统的动态性能。

供电系统电力短期负荷预测优化仿真研究

电力负荷预测精度和模型稳定性问题凸出,针对极限学习机在电力负荷预测中人工经验确定网络结构的不足,提出BA-EM-ELM电力短期负荷预测方法。EM-ELM算法以模块化叠加隐含层节点自动更新网络结构,集成BA算法进行节点优化,提高算法模型的泛化能力。将算法模型应用于某地区短期电力负荷预测,采用综合评价体系对算法的综合性能进行测试,并同其它三种相关算法进行性能比较,结果表明,在相同隐含节点数的前提下,BA-EM-ELM网络模型的预测精度和稳定性能远高于其它模型,说明了BA-EM-ELM电力短期负荷预测方法的可行性。