考虑状态量未知情况的电力系统杠杆量测攻击

虚假数据注入攻击是威胁电网安全稳定运行的重要因素之一,攻击策略的研究以及攻击机制的深入分析能为改进系统防御策略提供依据。针对智能电网中的状态估计过程,攻击者在掌握一定资源以及具备攻击条件的时候可以计算出满足潮流约束的攻击向量,从而躲过不良数据检测。对比直流状态估计模型,在交流状态估计下攻击条件更加苛刻,成功率也相对较低。在交流状态估计下考虑攻击者未知准确状态量的情况,首先根据已知的量测和参数近似计算状态量,再通过投影统计量和帽子矩阵对角元法找出系统中的杠杆量测,最后建立最优化模型对杠杆量测发起攻击,在IEEE 14节点系统的仿真验证了所提攻击方法的有效性。

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。

基于Logistic回归深层神经网络的电力系统故障概率诊断

故障诊断软件作为SCADA系统中的标准模块,仍存在着误报率高的问题.针对该问题,本文提出了基于Logistic回归深度学习的故障诊断新模型及算法,以进一步提高诊断的准确率.该新模型及算法的构建过程如下:首先,对于每一元件均建立回归型深度学习神经网络(DNN),其输入为处理成1/-1之后的元件故障特征向量,其输出为相应元件的故障概率,采用基于RMSprop的BP方法对DNN进行训练;进而,针对DNN训练要求较大样本数而元件故障历史记录往往较少这一问题,本文给出了一种记录扩充提取方法,即同一变电站(或附近地区)同一类型的设备,因均经过严格的入网试验,其运行的微环境也是类似的,故可以把其历史故障记录看作相同或类似的,从而加大历史记录的数量;在此基础上采用基于概率统计和随机抽样的样本生成方法以产生足够的样本,从而实现模型的成功训练.在算例验证和分析部分,首先在模拟样本上验证了本文模型输出元件故障概率的正确性;进而,基于实际案例将本文方法与专家系统方法及浅层(单隐层)神经网络模型故障诊断方法进行了对比,结果表明本文方法相较于浅层神经网络方法,训练时间缩短了约7%(4.05 s缩短至3.77 s),测试误差减小了约33%(由0.0051减小至0.0034);相较于专家系统,误辨率由31.25%减小至0.因此,本文的方法具有一定的潜力应用于实际电力系统,从而提升其诊断的正确率.

基于AMI量测信息的低压配电网线路参数辨识方法

针对目前配电线路参数缺少精准辨识的难题,提出了基于高级量测体系(advanced meter infrastructure,AMI)量测信息的低压配电网线路参数辨识方法。该方法基于AMI量测数据,从网络末节点开始对整个网络的支路参数进行分步估计,建立关于低压配电线路阻抗参数的非线性方程组,并采用最小二乘法对其进行求解,实现全网可观测线路的辨识和估计。算例证明了方法的可行性与有效性。

基于自适应稀疏伪谱逼近新方法的随机状态估计:模型及算法

进行快速准确的不确定性状态估计,是进行电力系统不确定性分析、控制及优化的基础。该文提出基于多输出自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptivesparsepsedospectral approximation method for multi-output problems,NA-SPAMMOP)的随机状态估计新模型及求解方法。构建完整的随机状态估计新模型,该模型完整地计及了基于AMI信息的负荷、分布式发电伪量测的不确定性,及部分因仪表精度偏低而具有较大量测误差的实际量测的不确定性;提出服从任意分布的随机量测的正交多项式系求取与随机量测的变换方法,使得该方法能够适应于任意连续分布的随机量测,并以命题的形式证明所提出的随机量测变换方法可使得SPAM类方法的计算效率最高;构建基于NA-SPAM-MOP的随机状态估计新模型的有效求解算法,实现了系统状态变量的各阶矩、概率密度函数及包含状态变量真值的置信区间的快速求解,经分析,该算法的计算复杂性远低于蒙特卡罗类抽样方法。算例证明了所提出模型及算法的有效性。

基于自适应稀疏伪谱逼近新方法的随机潮流计算

提出基于自适应稀疏伪谱逼近新方法(newadaptive sparse pseudospectral approximation method,NA-SPAM)的随机潮流计算新方法。该方法的基本过程如下:首先提出基于Nataf-Margin变换的相关随机变量独立化处理方法,并以命题及推论的形式证明了该变换是有效的并且能够最大程度地保持NA-SPAM的计算效率;然后通过在NA-SPAM中用Kronrod-Patterson嵌套积分序列代替传统的高斯积分序列提出了嵌套NA-SPAM,以减少NA-SPAM所需的积分点和计算量;最后将Nataf-Margin变换和嵌套NA-SPAM结合为综合NA-SPAM,实现了随机潮流快速且准确的计算,得到系统状态量的期望、方差以及概率密度。用基于IEEE-9、IEEE-118节点系统的算例验证了综合NA-SPAM的有效性,以及其相比于经典伪谱SCM、LHS和MCM的计算效率优势。

中低压配电网综合效益评估方法研究

现有配电网仍以交流配电为主,未能涵盖交流、直流及交直流混合3种类型的配电形式,并且对配电网综合效益的评估方法主观性较强。提出一套中低压配电网的综合效益评估体系。该指标体系分为技术性、经济性、适应性、社会性及环保性5个方面,每一方面包含多个具体的指标。对于典型交流、直流和交直流混合的配电方式,采用一种基于模糊熵权的综合评价方法,实现综合效益评估。通过算例分析,对所提出的方法进行了验证。

基于人工智能及信息融合的电力系统故障诊断方法

故障诊断软件作为调度中心综合智能告警模块的核心软件,其综合诊断性能的提高一直是电力工程界及学术界的热点问题之一。提出了基于信息融合思想的人工智能故障诊断新方法。该方法首先建立基于神经网络的信息融合故障诊断新模型,即利用神经网络对于信息所蕴含的特征提取能力,实现3种人工智能故障诊断方法权重的自动确定,以期获得更高的诊断精度;然后用测试样本对其进行测试,若精度满足要求则说明历史样本数量充足,则把训练好的神经网络直接用于对于新来的信息进行相应设备故障与否的诊断;否则,说明现有样本数量不足,使得基于神经网络实现信息融合的方法在该场景下不再适用,此时文中采用对于历史样本数量要求较少的基于自适应确定权重的信息融合策略,即基于故障诊断评价指标体系及客观权重法中的拉开档次法,自适应地确定3种人工智能故障诊断方法的权重,从而使得融合之后的故障诊断具有更高的诊断精度。不同样本下的算例均证明文中所提出的故障诊断新方法的综合故障诊断能力高于其他诊断方法。

采用图背包算法的两阶段划分恢复子区域策略

随着电网规模的不断扩大,研究恢复子区域的最优划分策略对大停电后缩短系统的恢复时间具有重要意义。本文提出了一种两阶段划分恢复子区域策略。首先,建立以待恢复机组到黑启动机组电气距离最短为目标的机组划分模型,用最短路径算法求解此模型,并根据均衡度指标调整和优化求解结果;然后,在机组划分的基础上,建立以子区域内不平衡功率最小为目标的负荷划分图背包模型,用含连通图约束的背包算法求解此负荷模型;最后,以IEEE39节点系统验证该方法的正确性和可行性。结果表明,所提方法不仅保证了子区域的连通性,而且可使系统恢复时间最短。

电力市场适应性评估框架体系构建

针对中国电力系统特点及电力市场建设的发展重点,构建了完整的电力市场适应性评估框架。首先从电力市场的有效性、公平性、安全性和可扩展性4个方面构建电力市场的适应性评估指标体系,该指标体系均包括多个二级指标,从而实现对相应电力市场模式的科学和合理的量化;进而提出基于模糊综合评价与层次分析法相结合的评估方法,实现对电力市场基于指标体系的综合量化有效评估;最后基于评估指标体系及评估方法,构建了完整的电力市场适应性评估框架,从而全面地支撑了电力市场综合评估,以促进电力市场建设的有序性和可持续性。

一种基于占优度和Choquet积分的电力系统故障诊断方法综合评估策略

如何选择一个综合性能最优的故障诊断方法,以明显提升电网故障诊断的准确性,进而提升系统运行的安全性,是一个非常有意义的课题。针对该问题,提出了故障诊断方法诊断性能的综合评估方法。首先介绍了4种主要的故障诊断方法的基本过程。然后提出了衡量故障诊断方法诊断能力的指标体系。进而,基于指标占优度和Choquet积分方法计算故障诊断方法基于指标体系的综合占优度而得到不同故障诊断方法的排序。该排序方法无需假定指标间必须是独立的,基于指标值和两两方案间的占优关系而巧妙地考虑了指标间的关联关系,成功地实现了各方法更为可信的统一比较。算例证明该方法的有效性和正确性。

基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶谐波分析

为了提高谐波和间谐波的参数估计精度,本文提出了基于布莱克曼窗的双窗全相位傅里叶新算法。该方法首先将输入数据分为N段,每段数据加两次布莱克曼窗,然后对新形成的N点数据分段进行傅里叶变换;进而,利用全相位傅里叶和传统傅里叶的谱分析结果,对全相位谱分析结果进一步校正,从而得到精度更高的谐波及间谐波估计结果。相比于其他如加汉宁窗的方法,本文提出的新方法有更高的信号参数估计精度。因不受谐波及间谐波频率范围的影响,本文方法可以应用于同步相量测量设备中,实现对于所有谐波的准确检测。仿真结果验证了本文方法的有效性。

基于贪婪算法的配网多阶段快速重构新方法

针对多阶段动态重构计算速度慢的问题,提出一种动态重构新方法。该方法基于给定的寻优尺度参数M,对以开关动作次数最多的两个相继阶段为中心的2M+2个阶段进行各种可能合并,分别对各个合并后的新阶段进行静态重构,然后选择目标函数值最小的合并方案为当前最优合并方案;如此反复迭代,直到目标函数值不再减少且当前解为可行解时,即得到近似最优解。方法在获得与全局最优解近似解的前提下,其计算速度都比全局最优解快近2个数量级。算例表明该方法因其求解的高效性而具有较好的工程应用前景。

基于元胞自动机的山火蔓延及电力线路故障概率计算新方法

山火灾害已成为输电线路跳闸停运的重要原因之一。针对当前元胞自动机模型对山火蔓延过程没有考虑元胞的邻域元胞及次邻胞之间的差异,使山火蔓延的模拟精度偏低,导致电力线路在山火灾害下故障概率计算精度低的问题,提出了计及邻域元胞及次邻域元胞蔓延过程中的重叠面积的山火蔓延模拟新算法,并基于该算法得到的火场面积结果,提出电力线路故障概率计算新方法。该山火蔓延新算法计及了不同蔓延情况的重叠面积并提出了相应的计算方法,基于此构建了元胞状态改进转换规则和相应的山火蔓延模拟新算法,获得更为准确的山火蔓延边界及面积;进而提出了基于此的线路故障概率计算新方法,可得到更为准确的山火导致的线路故障概率。算例证明了提出方法的有效性。

基于录波曲线的电力系统低频振荡事故原因分析与抑制策略

如何快速确定电力系统低频振荡的原因并进行有效抑制,一直是一个备受关注的课题。提出基于录波曲线的电力系统低频振荡问题分析及抑制一体化新策略。首先,进行系统的特征值分析,根据系统是否存在与现场录波曲线振荡频率一致的振荡模式,判断系统发生的低频振荡属于强迫振荡还是弱阻尼振荡。然后,根据系统振荡的类型采用不同抑制策略,若系统振荡属于强迫振荡,进一步以探测排查的方式确定强迫振荡源的位置并消除振荡源,从而消除低频振荡;若系统振荡属于弱阻尼振荡,进一步通过阻尼转矩分析判断弱阻尼是由励磁系统还是调速系统引起,针对由励磁系统及调速系统引起的弱阻尼低频振荡,分别提出采用配置电力系统稳定器及优化调速系统参数进行振荡的抑制。方案的有效性和正确性通过实际系统的算例得到验证。

山火条件下输电线路跳闸概率计算

近些年,因山火导致的线路跳闸事件时有发生,如何较为准确地预测山火导致的线路跳闸概率,就成为一个备受关注的问题之一。提出了基于改进元胞自动机山火蔓延模型的输电线路跳闸概率新方法。首先引入火焰温度、植被类型、火点距离和降雨量等因素,考虑这些因素对输电线跳闸的综合影响。然后采用改进元胞自动机对山火蔓延过程进行较为准确的预测,根据其蔓延发展情况而得到较为精确的山火导致输电线跳闸的概率变化趋势。方法对于电网的安全运行具有一定的指导作用。算例证明了方法的有效性。

基于改进稀疏概率分配法的计及参数不确定性的电力系统时域仿真

快速准确的电力系统不确定性时域仿真方法是电力系统不确定性动态及暂态分析的重要工具,其计算精度及速度亟待提升。该文提出了基于改进稀疏概率分配法的电力系统时域不确定性仿真新方法。首先提出了基于Kronrod方法的改进稀疏概率分配法,即利用Kronrod方法对高斯点进行拓展得到嵌套型高斯点,使样本集合满足嵌套特性,大幅度减少了样本数量,并且能适用于不确定参数服从任意分布的情形;进而将该方法应用于计及参数不确定性的电力系统时域仿真,得到了计及参数不确定性的电力系统时域仿真新方法。该文提出的方法可以综合考虑时域仿真中各种不确定参数的影响,快速获得不确定参数的概率密度函数、期望及方差。算例证明了该方法的有效性。

覆冰架空导线舞动跳闸概率计算新方法

覆冰导线的舞动严重威胁着电力系统安全稳定运行,如何准确地计算覆冰导线舞动导致的输电线路跳闸的概率成为备受关注的研究课题之一。提出了基于舞动运动方程、气象信息及故障信息相结合的覆冰导线舞动的跳闸概率计算新方法。首先由风速与冻雨量的历史样本获得风速与冻雨量的概率分布函数,然后根据牛顿定律建立了覆冰导线的单自由度舞动模型;进而,采用里茨-伽辽金方法求解舞动模型,获得了以风速和覆冰厚度为自变量的舞动幅值解析表达式;基于已获得的风速与冻雨量的概率分布函数,获得与二者为函数关系的覆冰厚度的概率分布函数,进而获得舞动幅值的概率分布函数;最后,根据覆冰舞动跳闸的历史故障记录所获得的泊松分布求得覆冰导线舞动幅值越限及短路故障的联合概率,结合贝叶斯公式获得舞动幅值越限条件下的覆冰导线舞动跳闸概率。算例证明了该方法的正确性及有效性。

基于蒙特卡洛方法的覆冰导线舞动跳闸概率计算

架空导线的覆冰舞动是导致线路跳闸的重要因素,严重威胁着电力系统运行的安全性与稳定性,如何科学合理地根据气象信息来计算架空导线的覆冰舞动跳闸概率成为亟待解决的问题。为计算输电线路在冰冻气象下发生舞动所致的短路跳闸概率,首先收集冰冻气象区域的风速、冻雨量、温度及湿度等信息,采用Weibull分布拟合风速的概率密度分布函数并计算导线覆冰厚度;其次,基于牛顿法建立覆冰导线单自由度舞动模型,采用里茨—伽辽金法求得幅值解析表达式,使用该表达式结合风速的概率分布与覆冰厚度求得舞动幅值越限的概率分布函数;然后,通过分析三相导线发生非同步舞动时的相位关系,得到了某一舞动幅值下发生跳闸的概率;最后,利用蒙特卡洛方法模拟覆冰导线舞动跳闸的过程,得到了舞动越限跳闸概率的统计值。算例结果表明,该方法能由气象预报获得的气象信息对未来时段的舞动跳闸概率做出准确计算。

基于RTDS的电厂主变空充过程的仿真建模及功率振荡抑制策略

在发电机组正常投运期间,投运相邻机组主变压器会引起投运机组的功率波动。为了再现上述过程,构建了相应的仿真模型,仿真建模包括:基于实时数字仿真(RTDS)环境构建变压器UMEC模型、等值外部网络、发电机系统模型(包括发电机模型及励磁系统模型及调速系统模型),基于上述3部分模型,共同组成了变压器空充仿真系统,再现了实际系统空充变压器导致系统低电压及临近机组的功率波动过程;进而提出分相合闸方法,抑制变压器空充导致的母线电压的降落及临近机组的功率波动。仿真模型及抑制策略的正确性及有效性通过算例得到验证。