基于图数据库的继电保护整定计算数据存储与应用

电网继电保护整定计算数据涉及多个门类相互关联的信息,数据实体间的关系复杂而密集,更适合采用图数据库存储。对基于图数据库和传统关系数据库存储继电保护整定计算数据时的查询性能进行对比。将关系数据库中现存的继电保护整定计算数据准确迁移到图数据库中,既是进行对比测试前的一项准备工作,也是电力系统实际应用中升级数据存储方式的前提。在介绍图数据库和属性图模型基本概念的基础上,提出了一种利用离线交换文件实现数据迁移的通用方法,并通过2类数据库查询性能的对比测试,验证了基于图数据库存储和应用整定计算数据的可行性与高效性。

面向数据可用性的电力通信系统静态分层建模方法

电力通信系统的正常运行是保障电力系统量测数据和控制命令可靠传输、维持电力系统安全稳定运行的基础。传统的电力通信系统静态模型忽略不同节点功能的差异性,难以同时描述物理与逻辑支路的多层次连接状态,无法准确刻画各种信息物理风险事件下信息流的变化情况。针对这一问题,提出了面向数据可用性的电力通信系统静态分层建模方法。该方法利用物理层到会话层的直接/间接邻接矩阵与层间映射依赖关系,自底向上对信息的传输与处理过程展开详细建模,能更全面地分析信息物理风险事件导致的信息流变化情况,为更准确地开展信息物理交互影响分析和风险评估等研究奠定基础。对复杂风险事件下的IEEE 9节点和IEEE 118节点系统进行了信息物理混合仿真分析,验证了所提方法的有效性。

基于图自编码器的输电网单线图布局自适应生成方法

输电网单线图被广泛应用于电力系统各类信息的可视化展示,然而针对不同的展示需求往往需要设计专有算法来生成相应风格的单线图,其主要原因是现有自动生成方法难以快速适应场景需求的变化。该文旨在提出一种输电网单线图布局的自动生成方法,可适应较为广泛的布局要求,并实现需求变化后布局的快速重新生成。首先,建立输电网单线图布局的数学模型;其次,分析影响布局易读性的因素,并探讨几种场景下布局质量的量化评价指标;再次,构建一种基于图自编码器的深度学习模型,学习输电网单线图布局的生成模式,并利用学习到的布局特征生成适应给定评价指标要求的优化布局;最后,将该文所提方法用于某省级实际输电网单线图的生成,实验结果表明其生成布局符合所设场景预期,并在生成时间和布局质量等指标上均优于对比算法,验证了该方法快速适应场景需求变化的能力。

基于降阶核范数的PMU数据快速恢复方法

相量量测装置(phasor measurement unit,PMU)数据由于受通信问题、网络攻击与电磁干扰等因素影响可能会出现数据缺失、虚假数据与噪声等量测污染。现有PMU数据恢复方法无法同时满足高精度、快速与适应多场景数据恢复的要求,可能影响电力系统的安全稳定运行。提出一种基于降阶核范数的数据恢复方法,利用数据的高维低秩性在每次算法迭代中进行低阶奇异值分解,同时将数据主成分与量测污染进行特征分离,能以较高精度对多种数据污染场景与系统不同状态下的量测数据进行恢复。为进一步减少大规模电力量测数据恢复的时间消耗并提高算法的迭代效率,提出自适应惩罚因子与并行分布式交替乘子算法数据恢复框架,能有效将数据恢复时间控制在秒级,可为基于PMU数据的各电力系统应用提供有效保障。