保障各种复杂故障工况下解优质率的电网故障诊断解析模型

经典电网故障诊断解析模型是非线性0-1整数规划模型,其难以精确求解,启发式算法虽能获得可行解,但求解准确性和一致性难以保证,且求解时间较长,不利于基于诊断结果的故障排查和设备运维。对传统故障诊断模型进行改进,降低了模型的复杂度,实现了目标函数的线性化,据此构建了基于整数线性规划的电网故障诊断解析模型。Gurobi具有将启发式算法和整数线性规划求解算法有机结合的优点,将其应用于求解基于0-1整数线性规划的诊断模型,解决了传统启发式寻优算法因算法自身的局限性而陷入仅获得局部最优解甚至错解、以及求解速度慢等问题。通过算例对新型电网故障诊断模型的有效性和优越性进行验证,结果表明:相较于基于遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等启发式算法的传统模型,改进模型求解的速度与精度均显著得到了提高。

计及储能的电网综合评价指标体系研究

随着国家“双碳”战略目标和新型能源系统规划推进,新能源接入电网的比例正快速提高,因此,迫切需要加快储能规划建设,促进电力系统由“源-网-荷”向“源-网-荷-储”多元主体协同演进过渡。在此背景下,以储能作为调节性资源为视角,搭建了1套契合新型电力系统内涵的电网综合评价指标体系,指标的选取遵守SMART原则,确保指标的应用价值和可操作性;并采用层次分析法分层计算各指标权重。以国网华中4省为案例进行分析,可以明确量化各省评价结果,其中,湖南综合得分最高。研究成果对于各区域电网储能规划实施以及综合评价具有一定的指导意义。

基于时间序列动态匹配的含IIDGs配电网纵联保护

为提升含逆变型分布式电源IIDGs(inverter-interfaced distributed generators)接入的配电网电流差动保护抗同步误差能力,通过分析IIDGs与传统电源暂态电流波形的差异,充分考虑纵联通道同步误差的影响,提出了基于时间序列动态匹配的含IIDGs配电网纵联保护原理。通过对线路两侧电流采样值序列进行动态匹配识别故障,降低了线路两侧采样数据同步要求,引入时域波形平均欧氏距离构造保护判据提升灵敏度。仿真结果表明所提的保护判据能够可靠识别线路内部和外部故障,在现有继电保护装置采样率下性能良好。

面向日内省间电力现货市场的区域电网交易通道可用输电能力优化方法

当前日内省间电力现货的交易网络重点关注省间交易通道并简化省网内部潮流,导致交易网络与实际电网不完全一致,交易执行时存在省内断面阻塞的风险。对此,提出了考虑省内输电断面阻塞和多重交易路径耦合的区域电网省间通道可用输电能力优化方法。兼顾断面控制和供需平衡,建立了华中区域电力交易网络模型及其对应的实际潮流控制模型;在二次型目标函数中进一步考虑通道交易能力冗余的刻画,在提高省间通道整体利用率的同时,避免了对某些通道可用输电能力的过度限制。通过空间层面区域内各省网间的解耦和时间层面的实用化简化,大幅减少了变量维度以及求解时间。以实际省网为基础开展分析,验证了所提方法的有效性和算法的性能。

实际电网频率概率分布特性演变及成因分析

基于某区域电网海量频率实测数据,分析了不同年份、联网和孤网方式下频率的概率分布特性及其成因。该电网和相邻区域电网联网方式下,频率概率分布从边缘陡峭的带状分布逐渐变为双峰分布,原因是系统功率不平衡量的标准差不断增大,导致频率波动变大,机组一次调频频繁动作将频率偏差概率密度函数在死区以外的部分堆积到死区附近,形成双峰。孤网方式下,电网频率概率分布均呈现出明显的双峰分布,原因是网络规模减小导致频率波动变大,同样使得机组一次调频频繁动作。电网进一步优化频率控制工作的重点是加强超短期预测和日内计划平衡,减小系统功率不平衡量。

基于PSASP的电网智能仿真工具设计与实现

现有通用电力系统仿真软件自动化和智能化程度不高的问题极大影响了安全稳定分析工作的效率。为此,从工程技术人员的实际需求出发,基于电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)设计并开发了电网智能仿真计算工具。该工具通过从数据解析与处理、计算功能优化、结果分析自动化3个方面对现有软件进行了优化,提升工作效率。引入达梦数据库系统,实现海量数据的存储、计算、查询和共享。开发了厂站接线图自动绘制功能,可自动实现元件连接关系的可视化展示。开发了运行方式数据自动生成功能,可形成对应海量运行场景的潮流作业数据。开发了静态安全自动分析功能,可进行N-1开断的自动计算和结果的智能分析与展示。最后,以华中电网安全稳定分析为例,验证了智能仿真工具的实用效果。

特高压直流馈入湖南电网的暂态电压稳定分析

随着远距离跨区直流输电规模持续增长,受端电网暂态电压稳定问题日益突出。研究±800kV祁韶特高压直流投运后的湖南电网负荷中心暂态电压稳定性。首先,构建一种暂态电压稳定指标,并以湖南电网为算例验证该指标的有效性;然后,从实际电网运行需求出发,提出一种保证直流受端电网暂态电压稳定的运行控制实用方法,并将该方法应用于制定湖南电网运行控制策略;最后,分析影响湖南电网接纳特高压直流能力的主要因素。

祁韶特高压直流投运后湖南电网电压稳定问题

湖南电网负荷、电源分布不均,负荷中心的电压稳定问题一直是威胁电网安全稳定运行的重要隐患。2017年±800 kV祁韶特高压直流投运后,电压稳定问题也更为突出。分析暂态电压与功角稳定的关系,并从受端电网有效短路比、静态电压稳定、负荷特性等方面分析特高压直流投运后的电压稳定问题。结果表明,引起电压失稳的“敏感点”、电压稳定的“薄弱点”和特高压直流的落点均位于负荷中心湘东电网。通过加强湖南省内部电网结构可以提高有效短路比,但同时导致大扰动后电压跌落更为严重。加强湖南电网与华中主网的连接,可以有效地提高电压稳定水平。在网架结构短时间内无法加强的前提下,减小鹤岭变短路容量或优化直流逆变站参数均可以提高暂态电压稳定水平。

支撑大电网调控系统无差别浏览的人机云终端及关键技术

为了满足大电网调控系统统一分析、统一决策的需求,提出了一种支撑本地/异地无差别浏览的人机云终端。首先研究了云终端交互界面跨区域、跨系统的标准化解析和展示,在电网图形CIM/G规范的基础上提出了一种交互界面的多尺度描述方法,实现了界面描述与开发平台的解耦;然后,研究了云终端图形化开发工具实现应用界面的细粒度开发,并通过应用商店实现应用的全网注册、发布、维护等全生命周期管理;另外,通过人机交互网和标准的人机交互协议提升了人机云终端广域服务发现、调用和数据交互的能力,实现数据、服务的广域无差别调用。最后研究了自然方式的云终端人机交互,将人脸识别、语音识别及触摸控制等技术应用到云终端调控场景中,提高人机交互效率。通过异地同景和远程协同处置2个场景验证文中提出的人机云终端能够实现地域无关的同景展示。

一种用于含直流馈入的受端电网故障筛选与排序方法

故障筛选与排序是电力系统稳定评估的重要部分。提出了一种用于含直流馈入的受端电网故障筛选与排序方法。首先,构建了考虑电网暂态电压稳定性、静态电压稳定性、功角稳定性、潮流转移特性和网架支撑能力的故障严重程度综合评价指标,克服了单一指标评价的局限性。然后,采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定各指标的权重,可兼顾电网运行方式人员的经验和指标数据的客观信息。在此基础上,应用逼近理想解法对故障严重程度进行排序。最后,以含特高压直流馈入的湖南电网为算例进行分析,结果验证了所提故障筛选与排序方法的有效性和实用性。

大规模互联电网关键节点识别与应对策略研究

随着电力系统的不断发展,大规模互联电网在极大提高能源资源配置的同时,也给电力系统同步运行带来了新的问题。大电网局部故障可能传播至整个网络,导致电力系统连锁故障的发生,而电力系统连锁故障一般伴随着线路有功功率的大规模转移。鉴于此,针对节点移除后的电网潮流转移情况,给出节点潮流转移度的概念;考虑到节点移除后可能会造成系统不连通的现象,提出节点位置重要度的概念;同时,基于此2个指标,并借用电气耦合连接度的概念,结合多属性决策方法给出关键节点综合性指标的排序方法。最后,通过对特定网络结构制定薄弱节点分裂运行的主动防御策略,防止连锁故障发生或抑制连锁故障大规模传播。针对华中电网某省系统,应用该文所提识别方法和主动防御方案,仿真结果验证了该方法和策略的有效性。

机器学习下随机森林算法在电网故障分析指挥系统中的应用

针对电网系统的故障问题,在Weka语言软件上对随机森林算法为核心的电网故障分析系统模型进行实例分析。同时将随机森林算法与决策树(decision tree)算法、神经网络算法(Neural Network Algorithm, NNA)以及支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的预测准确率进行对比,验证随机森林算法的优越性。结果表明,随机森林算法非常适合应用在电网故障分析系统中,在预测准确率方面,故障等级越高预测难度越大,准确率较低,而故障等级越低其故障预测的准确率越高。

高质量发展背景下电网科技项目立项评价与优选方法研究

针对现有电网科技项目评价目标分散、主观性强等不足,该文构建电网科技项目高质量发展指标体系,提出一种电网科技项目立项评价优选排序方法(PT-TOPSIS)。通过实例测算,验证所提方法在克服现有评价方法不足的基础上,同时具有更好的区分度与决策精度,可以为相关部门决策提供更为科学、客观的依据。

湖北电网稳定特性40年演变回顾与展望

阐述了《电力系统安全稳定导则》(简称《导则》)颁布及两次修订的背景与意义,并详细回顾《导则》颁布以来湖北电网40年的发展历程,提出并划分了湖北电网5个稳定形态演变阶段,详细分析了各阶段电网稳定特性及其演变过程,最后对未来2~3年湖北电网发展及稳定特性变化进行了展望,为电网科学发展提供经验指导与借鉴。

人工智能背景下基于云技术的电网运行指挥体系设计

为了研究如何利用云技术实现对城市电网进行调度管理,对电网运行指挥体系进行了设计。引入虚拟化技术、海量数据存储技术和海量数据管理技术这三种云技术中的关键技术,设计微电网控制策略实现对云平台的实时掌控,并通过分析BP与RBF两个神经网络的结构特点对微电控制策略进行优化,提升光伏发电功率的精准性。即时预测电网状况,并给予技术条件,为城市用电提前做出解决策略。建立光储云平台微电网指挥体系,实现对各方面发电功率数据的收集和预测,实现整个系统的统一性、实时性。实验结果证明,设计的指挥体系可以合理进行储能资源的调配,以满足当日城市的日常用电需求。

柔性直流与地区电网协调外送分析

针对某柔性直流接入某地区电网后发生近区交流故障可能引起交直流外送系统的功角稳定问题,对比该柔性直流的不同功率档位、运行方式以及该地区不同运行方式等因素对功角稳定的影响,提出采用柔性直流不同功率档位及运行方式、将该地区的小水电上网及其主要水电开机不同分档作为分档标准,分析不同运行策略下的功角稳定问题,应用PSASP软件分析了满足该柔性直流大功率运行对地区交流外送断面的约束以及保证地区交流外送限额对该柔性直流功率的约束。提出柔性直流与地区电网协调外送分析的预控策略,在保证电网安全的基础上尽可能提高该地区电力协调外送能力。

考虑断面耦合控制的特高压复杂大电网最大供电能力优化方法

最大供电能力计算是特高压复杂大电网优化运行的重要问题,随着高比例可再生能源大量接入电网,电力电量平衡问题愈发突出。计及考虑稳定旋备约束、耦合断面约束、机组调节能力约束后,最大供电能力计算问题呈现高维特征,难以对其建模及求解。对此,首先根据传输断面限制和特高压复杂大电网分区运行的特点,搭建了考虑断面耦合控制的特高压复杂大电网最大供电能力优化调度模型,然后分别应用单纯形法(SM)、内点法(IP)、模拟退化算法(SA)、白鲸优化算法(BWO)和蜂群算法(ABC)求解模型,计算大电网在日内未来15 min最大供电能力,并提出各类型电源和备用的协调优化方案。最后以某省网为例进行模型及求解方法验证。仿真结果显示,因为电力系统规模庞大和断面间耦合关系复杂,启发式智能优化算法存在运行时间较长、收敛速度较慢、搜索精度不高的问题,而内点法收敛迅速、鲁棒性强、对初值的选择不敏感,具有更好的稳定性和计算效率,可为复杂特高压电网电力保供和电力平衡提供有效实用支撑。

计及高比例新能源多种控制方式及运行约束的连续潮流

高比例新能源电网的电压稳定问题突出,连续潮流是电压稳定分析的重要工具。现有含电压源换流器(VSC)电源电网的连续潮流未充分考虑VSC的多种控制方式以及运行约束,导致电压稳定裕度计算的准确性不足。文中提出同时计及新能源并网VSC的输出电流约束和内电势约束,以及考虑构网型新能源恒电压控制、无功功率-电压下垂控制和跟网型新能源恒无功控制的连续潮流模型和计算方法,给出了由约束导致的控制方式切换逻辑和分岔点类型识别方法。通过改造的IEEE 39节点系统算例结果表明,所提模型与算法提升了传统连续潮流方法对高比例新能源电网静态电压稳定分析的适用性。

层理面遇天然裂隙的页岩储层水力裂缝网络复杂性研究

水力压裂形成复杂裂缝网络是页岩气高效开发的前提条件,其中层理面和天然裂隙的空间展布直接影响着水力裂缝扩展过程及其裂缝网络形成的复杂性。论文结合软件COMSOL Multiphysics和MATLAB,考虑页岩储层非均质性建立渗流-应力-损伤耦合模型,引入基于盒数法的网格覆盖法测定其复杂裂缝网络的分形维数,评价数值模拟的压裂效果,揭示层理面与天然裂隙共同作用的水力裂缝网络复杂性。研究结果表明:(1)层理抗拉强度和角度对水力裂缝网络复杂程度的影响显著,表现为抗拉强度较低或较高时,都不易形成复杂的水力裂缝网络;而较大角度层理的页岩储层更易形成复杂的水力裂缝网络。(2)天然裂隙抗拉强度较低时,容易被激活并诱发水力裂缝的扩展路径改变,增大裂缝网络的分形维数及复杂性。特别是天然裂隙与最大主应力方向的夹角较大时,显著改变水力裂缝的扩展路径,形成分形维数较高的更复杂的裂缝网络。(3)大小适中的应力比更易形成复杂的裂缝网络,论文提出的应力比1.5时,形成的裂缝网络分形维数最大,其复杂程度最高。其研究成果可为页岩储层水力压裂效果评价及压裂技术优化提供科学依据。

基于ADASYN-XGBoost算法的光伏出力预测研究

随着光伏发电大规模并入电网,由此产生的源端可供电量不确定性问题日益突出,精准预测光伏出力,对电网资源优化配置、提升光伏消纳能力起着关键的支撑作用。通过研究影响光伏出力的关键要素,以历史气象特征数据为输入构建光伏出力预测模型,在实践过程中,对存在的主客观问题,从算法层面进行了模型优化。(1)针对光伏电站历史运行样本量小、气象特征变化多,导致诸多稀疏特征样本的问题,引入了ADASYN自适应采用算法,进行数据集重平衡;(2)通过XGBoost算法搭建了基于气象特征的光伏出力模型,并与传统的BP神经网络进行比较。通过某光伏电站的实际历史数据预测结果比较,结合ADASYN过采样和XGBoost算法,能有效提升模型的准确性;较BP神经网络相比,ADASYN-XGBoost算法的MAE、RMSE、MAPE和R2分别提高了66.7%、68.9%、58.0%和1.6%,评估指标明显优化。