基于分类决策树——关联规则的远程停复电故障溯源

远程费控系统已成为智能电网的重要环节,但费控系统停复电故障率达到10.64%,目前只有1/3故障靠人工凭历史经验逐步排查而解决,其他故障原因仍不得而知。为快速实现故障诊断,推进智能电网建设,该文提出一种基于决策树—关联规则的停复电故障溯源方法。采用决策树算法将不同类型的数据进行分类,依此建立属性特征表,计算故障特征的信息增益率,进行决策划分,得到故障原因数据集;利用关联规则计算故障→原因的提升度,找出各个故障与原因的强关联性,建立故障溯源规则,实现故障溯源。该方法在故障发生时可迅速找到原因,提高工作效率,并通过实例验证了所提方法的有效性和高效性。

考虑调峰与储能特性的抽蓄电站服务电网综合评价

在“双碳”总目标的引领下,新能源进入高速发展阶段,但其随机性和不稳定性给电网带来影响,需要配备大规模可灵活性调节的储能进行保障。抽水蓄能作为电力系统的主要调节电源,在促进新能源消纳、调峰、储能等方面发挥着重要作用;而综合评价抽蓄电站服务电网的能力,对于引导抽蓄电站合理运行和布局,以更好地发挥其作用具有重要意义。传统的抽水蓄能评价模型无法量化评价抽蓄的储能和促双碳的作用,该文提出了一种考虑调峰与储能特性的抽蓄电站服务电网综合评价方法。针对抽水蓄能调峰和储能的特点及其对双碳的促进作用,提出相关指标,建立抽蓄电站综合评价指标体系;由属性层次模型确定各层次指标的权重,引入物元可拓理论构建考虑调峰与储能特性的抽蓄电站服务电网综合评价模型;通过实例对所采用的综合评价模型进行验证分析。研究结果量化了抽蓄电站的储能和促双碳作用,可为“双碳”背景下抽水蓄能的综合评价提供支撑。