基于特征工程和集成学习与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型

山火灾害易造成架空输电线路跳闸,威胁电网的稳定运行。提出了一种基于特征工程和Boosting集成学习框架与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型。首先,对影响输电走廊山火发生产生影响的人类活动行为、地理、实时气象、区域历史山火灾害情况4类20个特征的原始数据进行收集、提取和清洗。然后,利用二次多项式对特征进行衍生,生成236个特征,考虑到模型计算的时间复杂度,再使用Wrapper方法结合五折交叉验证法迭代获取重要度最高的100特征构建特征子集作为模型输入构建基于Boosting算法的输电走廊实时山火风险评估模型,以最小化对数损失函数为优化目标,利用贝叶斯优化算法对参数空间进行搜索,得到最优模型参数。最后,在测试集上对模型准确率、召回率和调和均值进行验证,其预测准确率达96.4%,召回率达88.1%,调和均值达85.5%,在正负样本差异极大的现实场景中可以有效实时评估输电走廊的实时风险。

基于数字孪生的电网数字化转型研究

以清晰展示电网相关数据、提升电网整体质量为目标,研究基于数字孪生的电网数字化转型方法。以某省级电网作为研究对象,通过建立由过程优化、数字孪生体、实时数据采集库和电网实体层组成的电网数字化转型框架,通过数字孪生体与运维实体映射,经过电网数据整合与分析后,完成电网的数字化转型。实验结果表明:该方法呈现的电网直流集配比清晰明了,具有较强的显著性;转型后的电网故障次数、电网设备损耗等降低明显,可有效提升电网整体质量;该方法数字化转型呈现故障结果与电网实际故障结果完全一致;可有效展示电网容载比情况,结合人工介入方式可使电网运行与分布更具备合理性。

一种分布式智能型无功补偿系统研究

针对当前配网运行的稳定性要求,对配网进行无功补偿成为提高稳定运行的重要途径和方式。对此,本文以并联电容器无功补偿为研究对象,在分析和阐述其原理的基础上,设计了一种分布式智能型无功补偿系统。文章首先提出了无功补偿系统的总体设计方案;然后针对其中的无功补偿模块,分别从硬件和软件部分对无功补偿模块进行设计。在硬件部分,以STM32作为核心处理模块,在软件部分则结合μc/os-Ⅱ操作系统和STM32固件函数库,对软件部分进行设计与实现,最后提出了具体的无功补偿策略以及联网扩容运行策略。

基于粒子群算法的电力应急指挥系统自动控制方法研究

由于前期故障位置无法准确且快速的找出,导致花费的时间较长,使得电力应急指挥系统的时效性较差。提出一种基于粒子群算法的电力应急指挥系统自动控制方法。该方法将故障定位与电力应急指挥系统控制联动在一起,通过粒子群算法准确且快速地定位电网故障位置,缩短前期故障定位所花费的时间,以此为基础,作为模糊控制器的输入物理量,通过模糊控制器的模糊推理,得出故障应急控制方案,控制分段开关闭合或断开,及时隔离故障点,降低损失。结果表明:与基于PID的一般控制方法相比,所研究方法给出的控制方案应用下,开关操作次数和网损要更低,说明所研究方法更能快速完成故障隔离工作,降低故障影响程度,证明所研究控制方法的时效性更好。