Design and Development of an Intelligent Energy Management System for a Smart Grid to Enhance the Power Quality

MigroGrid(MG)has emerged to resolve the growing demand for energy.But because of its inconsistent output,it can result in various power quality(PQ)issues.PQ is a problem that is becoming more and more important for the reliability of power systems that use renewable energy sources.Similarly,the employment of nonlinear loads will introduce harmonics into the system and,as a result,cause distortions in the current and voltage waveforms as well as low power quality issues in the supply system.Thus,this research focuses on power quality enhancement in the MG using hybrid shunt filters.However,the performance of the filter mainly depends upon the design,and stability of the controller.The efficiency of the proposed filter is enhanced by incorporating an enhanced adaptive fuzzy neural network(AFNN)controller.The performance of the proposed topology is examined in a MATLAB/Simulink environment,and experimental findings are provided to validate the effectiveness of this approach.Further,the results of the proposed controller are compared with Adaptive Fuzzy Back-Stepping(AFBS)and Adaptive Fuzzy Sliding(AFS)to prove its superiority over power quality improvement in MG.From the analysis,it can be observed that the proposed system reduces the total harmonic distortion by about 1.8%,which is less than the acceptable limit standard.

A Review on Intelligent Detection and Classification of Power Quality Disturbances:Trends,Methodologies,and Prospects

With increasing global concerns about clean energy in smart grids,the detection of power quality disturbances(PQDs)caused by energy instability is becoming more and more prominent.It is well acknowledged that the PQD effects on power grid equipment are destructive and hazardous,which causes irreversible damage to underlying electrical/electronic equipment of the concerned intelligent grids.In order to ensure safe and reliable equipment implementation,appropriate PQDdetection technologiesmust be adopted to avoid such adverse effects.This paper summarizes the newly proposed and traditional PQD detection techniques in order to give a quick start to new researchers in the related field,where specific scenarios and events for which each technique is applicable are also clearly presented.Finally,comments on the future evolution of PQD detection techniques are given.Unlike the published review articles,this paper focuses on the new techniques from the last five years while providing a brief recap on traditional PQD detection techniques so as to supply researchers with a systematic and state-of-the-art review for PQD detection.

Design of an Intelligent Self-Healing Smart Grid using a Hybrid Multi-Agent Framework

This paper discusses the applications of a hybrid multi-agent framework for self-healing applications in an intelligent smart grid system following catastrophic disturbances such as loss of generators or during system fault.The proposed hybrid multi-agent framework is a hybrid of both centralized and decentralized scheme to allow distributed intelligent agent in the smart grid system to make fast local decision while allowing the slower central controller to judge the effectiveness of the decision made by the local agents and to suggest more optimal solutions.

Framework and Key Technologies of Human-machine Hybrid-augmented Intelligence System for Large-scale Power Grid Dispatching and Control

With integration of large-scale renewable energy,new controllable devices,and required reinforcement of power grids,modern power systems have typical characteristics such as uncertainty,vulnerability and openness,which makes operation and control of power grids face severe security challenges.Application of artificial intelligence(AI)technologies represented by machine learning in power grid regulation is limited by reliability,interpretability and generalization ability of complex modeling.Mode of hybrid-augmented intelligence(HAI)based on human-machine collaboration(HMC)is a pivotal direction for future development of AI technology in this field.Based on characteristics of applications in power grid regulation,this paper discusses system architecture and key technologies of human-machine hybrid-augmented intelligence(HHI)system for large-scale power grid dispatching and control(PGDC).First,theory and application scenarios of HHI are introduced and analyzed;then physical and functional architectures of HHI system and human-machine collaborative regulation process are proposed.Key technologies are discussed to achieve a thorough integration of human/machine intelligence.Finally,state-of-theart and future development of HHI in power grid regulation are summarized,aiming to efficiently improve the intelligent level of power grid regulation in a human-machine interactive and collaborative way.

我国电网智能安全技术的关键专利分析

新安全格局下,为促进电网安全管理由传统模式向安全生产全过程数字化、信息化、智能化模式的转变,基于2008—2023年我国电网智能安全专利数据,采用网络中心度分析和主路径分析等方法,描绘专利地图;提取关键专利技术子群,并系统分析电网智能安全的技术发展情况、技术发展重点;基于专利地图和专家意见,运用熵权-优劣解距离法(TOPSIS),就我国既有智能安全技术社群对电网安全智能化的支撑度进行评价。结果表明:我国电网智能安全技术已形成11类关键技术社群,其中,电网智能安全过程技术是最丰富的知识群组。11类电网智能安全技术社群中,对电网智能安全支撑度较高的技术是智能控制技术、智能调度技术和网络通信安全技术。智能安全技术对电网传统安全目标中的安全管控能力和安全稳定能力有较好的支撑度,并对电网的现代安全目标中的安全治理能力和主动安全能力有较好的支撑度,但对安全韧性能力的支撑度不高。

大电网调控人机混合增强智能:概念内涵、应用框架、关键技术以及系统验证

伴随深度学习等人工智能技术的飞速发展,通过数字化赋能电力来实现电网的信息化、数字化和智能化成为未来新型电力系统发展的必然趋势。人工智能技术在电网调控应用研究广泛,但是实际应用过程中,由于电网不确定性、开放性和脆弱性造成的模型可信性和可解释性等问题,使得单纯的人工智能技术应用于电网调控领域难以满足安全可靠应用的需求。为了解决上述问题,需要引入人类的监督与互动,融合调控人员的智能与机器智能,实现电网调控人机智能的混合增强。该文首先介绍混合增强智能技术的概念和内涵以及在不同领域的研究现状。随后,针对电网调控业务特点,从人工智能和调控应用两个维度,提出电网调控人机混合增强智能的应用框架以及电网调控人机交互协同的目标和基本原则。在此基础上,分析和讨论电网调控人机混合增强智能所涉及的关键技术,并研发大电网调控人机混合紧急控制决策支持验证系统,用于省级规模电网的热稳调整、频率控制等多种电网调控场景应用验证,为人机混合增强智能技术在电网调控领域的应用提供参考和借鉴。

基于网络交互与智能规则的调度操作指挥模块

针对传统的手打拟票、手工记录以及电话下令的业务开展方式已成为操作效率提升的瓶颈,提出在调度指挥控制系统(dispatch command control system,DCCS)上设计调度操作指挥模块。将电话下令转变为网络交互;构建多种基于智能规则的自动成票手段,取代传统的手打出票方式;操作完成后系统可自动记录设备状态信息并通知相关单位,实现调度操作全流程的网络化、信息化与智能化。模块上线运行结果表明,数据显示对调度操作效率的提升作用显著。

信息驱动的大电网运行态势知识图谱框架及构建模式研究

基于大电网海量、高维的各类实时测量及仿真模拟信息,依托大数据、人工智能、知识图谱等先进信息技术,深度挖掘和表征电网运行态势知识并直观形象展示,是建设大电网在线智能主动安全防御体系的核心。首先,在智能全景系统思想体系下,采用“物理系统+信息系统+知识图谱”融合机制,综合考虑电网不同运行场景的稳定状态评估指标和优化控制策略信息,给出电网运行态势知识图谱的基本概念及内涵,并详细介绍其核心要素及构建目标。然后,依托智能电网调度时空大数据支撑平台,设计电网运行态势知识图谱软件功能架构,包含多源信息融合、时空大数据平台、态势图谱引擎、知识关联推理、图谱业务应用和友好人机交互等6个层次模块。在此基础上,给出自顶向下的电网运行态势知识图谱构建模式,并系统性介绍逻辑架构、技术架构、知识建模、知识抽取、知识融合、知识加工、知识更新、图结构存储、可视化引擎等构建技术。最后,研发大电网运行态势知识图谱智能构建及可视化系统,并在某省级电网开展测试应用,为实现信息驱动的大电网智能全景主动安全防御提供技术支撑。

电网智能调度技术支持平台中的主配网协同研究

在当前电网负荷过大、区域电网数量增多的背景下,为了广泛并且有效地改善电能质量,为电力公司以及企业的供电提供一定的可靠度,首先对当前电网智能调度技术支持平台的现实需要与指标规范等进行了关注,然后以主配网协同为核心,针对智能调度技术平台进行研究设计,并对其性能进行测试。结果显示,研究设计的电网智能调度技术支持平台各项性能指标良好,可以进行实际应用。该系统平台的应用将会提高配电质量和效率,使得主配网能够很好地相互协调。基于主配网协同研究设计的电网智能调度系统平台有比较好的实际应用效果,可以为今后的电网技术改进以及智能电网系统平台设计提供一定的参考。

基于多阶段协同的电网厂站接线图智能识别

电网厂站接线图作为电力系统网络结构的重要数据,承载着电力设备运行的关键信息,在电网调度控制应用中具有重要作用。针对调度运维人员手动绘制方式导致工作繁琐、任务量大的问题,提出基于多阶段协同的电网厂站接线图智能识别方法,实现机器代人绘图。首先,采用切割检测增强对图元小目标的检测能力,通过形态特征提取及模糊比对处理实现图元方向识别;其次,基于随机粘贴原理增强文字识别模型的鲁棒性,基于知识融合技术提升图元文本匹配准确性;最后,基于连通域检测识别连接线,采用遍历筛选匹配图元与主接线的连接关系。实验结果表明,该方法对电网厂站接线图整体识别准确率在88%以上,将其应用变电站监控系统、换流站运行人员控制系统中,极大提升了作业人员构图建模效率。

人机混合增强决策智能在新型电力系统调控中的应用与展望

新型电力系统的调控运行面临规模及随机性升高、海量多元资源协同困难等难题,现有传统优化和人工经验的调控手段难以应对。以强化学习为代表的决策智能技术在表征能力和决策速度方面具备显著优势,但在应用中存在诸多关键瓶颈。而人机混合增强智能(hybrid human-machine intelligence,HHMI)技术具有突破这些瓶颈、支撑高效智能调控的巨大潜力。目前HHMI理论研究尚处于初期,应用不足。为挖掘HHMI的潜力并探索其应用方案,基于新型电力系统调控与应急调整的实际需求,分析决策智能的优势与局限,在此基础上,论述HHMI的总体框架、关键技术、应用方案以及在实际应用中面临的关键问题,并对其未来的实践进行展望,可为HHMI在新型电力系统调控中的研究与应用提供思路。

基于MI和EC的新型配电系统源荷监测协调策略

为了高效协调新型配电系统电源和负荷功率平衡,提出了一种基于多元信息和边缘计算的源荷功率监测协调策略。首先,分析了新型配电系统的特点和网格划分方法、协调其内部电源和负荷功率所涉及的多元信息构成;其次,通过在网格内部署具备边缘计算功能的智能终端,给出了前端智能终端和后端监控系统相互配合协调网格内源荷功率平衡的策略,设计了多元信息监测通信方案;最后,选取相关设备对所给策略进行了试验验证,并与传统配电网系统源荷协调策略进行了对比。结果表明:将复杂的新型配电系统进行网格划分,能够利用前端智能终端在1 s内、后端监控系统在10 s内协调网格内源荷功率平衡;网格内电能损耗使后端监控系统协调时间的变化值小于0.5 s、对前端协调策略的影响可以忽略不计;将不同协调手段相结合,具有协调时间短、难度低的优势。所给策略解决了传统配电系统以系统整体进行集中协调源荷功率时信息采集、计算量大和延时长的问题,能够提高源荷协调的效率和可靠性,对快速实现系统整体源荷功率平衡、保障其稳定运行具有重要的参考价值。

海洋石油161平台电网分级卸载系统的优化改造

海洋石油161电网分级卸载智能系统能对平台所有设备卸载停运进行智能控制,功能包括手动卸载、自动卸载和分级卸载等,在两台主机运行的工况下,在任意一台主机发生故障退出电网后,分级卸载智能系统可准确快速卸载电网负荷,以满足另一台主机能够接住卸载后的电网负荷,使主机稳定运行,维修人员也可以通过人机界面了解设备运行情况,快速判断和解决设备故障,保障海上平台电网安全稳定。

基于电网调度运行的智能防误方法研究

针对电网调度过程中,相关节点数据异常监测和防误不及时的问题,设计一个基于电网调度运行的智能防误系统。系统通过嵌入式技术,将精确字符集(BM)算法融入电网调度数据监测中,通过优化监测数据达到精确数据的目的;对于超过设定值的异常数据,利用支持向量机(SVM)—主成分分析(PCA)算法进行防误校核,实现电网调度智能防误。实验结果表明,该系统能通过故障线路电流出现明显的波动,更准确地诊断出故障元件;电网调度防误准确率稳定在96%左右,最高达97%,且变化趋势不大。

智能电网中的电力营销智能化体系应用

阐述智能电网环境中的电力营销智能化体系设计,包括业务链的智能化、负荷预测的智能化、信息保护的智能化,探讨大数据、互联网信息技术对电力营销数据分析、挖掘和应用的价值。

基于人工智能的基建工程质量通病智能识别研究与应用

随着人工智能技术的日趋成熟,其应用也不断增加,针对海量的数据资源也亟须应用新技术进行数据的深度挖掘分析。通过将人工智能技术引入基建工程现场质量通病业务场景中,应用基于深度学习的目标检测模型,构建智能识别应用实现工程现场质量通病的智能识别与告警,并通过样本增强技术及结果去重技术等相关技术,提高模型识别精度,提升目标检测效率。该项目的研究使得质量通病问题由传统的人工巡检和监控检查向自动化、智能化的机器识别转变,有效提升了工程现场质量通病监管效率和智能化水平,为安全、优质、高效地完成电网建设任务奠定了坚实的基础。

电网调度智能操作票系统功能设计分析

电网是保障民生的基础设施。对社会发展而言,推进电网智能化改革是长远发展的必然选择。为解决电力企业供需关系问题,保证系统使用效果,提升电网开票质量,聚焦电网调度智能操作票系统功能设计开展分析,基于实际需求,完善已有系统开发理念,以融合智能操作形式,强化调度操作票体系成效,为提升电网调度操作票工作质量提供参考。

智能化技术在电网企业数字化转型中的应用

阐述电网企业智能化驱动与数字化转型中的数据采集与分析、云计算、人工智能要素。探讨转型步骤,包括设定目标和策略、合理排序优先级、选择合作伙伴与管理供应链、持续监测评估进展。

智能电网框架下电动汽车智能充电系统设计研究

近年来,电动汽车和插电式电动汽车(Plug-In Electric Vehicles,PEVs)的销量稳步增长,充电桩数量急剧增加,这一现象可能会给电网和当地配电电路和变压器造成负担,而且可能会导致电力公司的成本增加。文中介绍了智能电网系统的设计和实现逻辑,使电动汽车、PEV与电网之间能够实现动态交互。这种智能和动态的交互能够减轻电网负荷,从而最大限度地减少成本,避免负载过大造成的损害。文中以开发算法为重点,提出了完整的系统设计,该系统充电速度快、效率高,可以成功地用于减轻电网的负担。

智能配电网技术在配电网规划中的实践

旨在探讨智能配电网技术在配电网规划中的实际应用及其对电网现代化的影响,通过深入分析智能配电网的技术特性和应用领域,强调了信息通信技术(ICT)、自动化技术以及综合管理策略在提升配电网运行效率和促进可再生能源接入方面的关键作用。研究方法涉及对当前智能配电网技术的广泛文献回顾,特别是其在规划设计优化、可再生能源集成以及面临的技术与管理挑战方面的应用。结果表明,采用智能配电网技术可显著提高配电网的灵活性、可靠性、经济性,促进智能电网和可持续能源的发展。