数据驱动的电力系统关键断面筛选

关键断面筛选对电力系统运行分析与控制至关重要。现代电力系统日益规模化和复杂化,传统的物理模型驱动的筛选方法计算效率偏低,难以满足在线分析需求,而现有的数据驱动算法难以兼顾模型性能、可解释性和发现新关键断面的能力。针对上述问题,该文提出了一种基于神经网络可解释性的数据驱动算法。首先,建立了基于多通道长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的暂态稳定分析模型,根据故障后短时受扰曲线类型建立多个特征提取通道,实现功角稳定性预测。接着,采用基于积分梯度的神经网络可解释方法探究线路功率与暂态稳定性之间的关系,结合输电断面的拓扑约束和潮流流向约束,筛选出对暂态稳定影响较大的关键断面。最后,在IEEE39节点系统中对所提算法进行了测试,验证了算法的正确性,该算法兼顾了模型表达能力与可解释性,具备发现新关键断面的能力,计算效率高,可用于在线关键断面筛选。

基于关键断面因素的座椅舒适性研究与分析

座椅舒适性受消费者关注日益加强,是选车用车的重要参考指标。本文采用自然语言处理技术,基于互联网社媒开放平台数据,调研了三款中型SUV座椅尺寸舒适性方面的相关抱怨,并总结归纳为包裹性、腰部支撑、大腿支撑和背部支撑四项问题。综合考虑人体工程学和座椅设计关键断面,选取六处接触位置做断面并进行尺寸测量,借助实测数据,分析舒适性相关设计因素及优化方案,对造型、尺寸、位置关系等提出了参考建议。

电网关键断面及安全运行规则自动发现系统设计与工程实现

设计了电网关键断面及安全运行规则自动发现系统的架构,该系统在读取电网实时运行数据的基础上,自动发现适应于电网在线运行状态的关键断面,并利用自动学习方法,在线自动发现关键断面上的精细规则作为电网安全运行知识。阐述了系统中各核心模块的功能,包括关键断面在线自动发现、关键断面极限传输容量在线计算、海量仿真样本在线生成、特征选择、电网安全运行规则自动发现等。所设计的系统在广东实际电网中实现了在线应用,应用效果表明:该系统自动生成电网安全运行知识的速度快,能够满足在线应用每15min刷新一次的要求;同时,电网安全运行知识不仅能够涵盖已有的运行方式专家制定的离线知识,而且能够发现适应于电网在线运行方式的新知识,使得电网在线运行的安全性与经济性得到提升。

综合考虑多种电网安全主题的关键断面自动发现方法

在对实际电网关键断面选取特点进行归纳总结的基础上,提出了一种综合考虑多种电网安全主题的电网关键断面自动发现方法。该方法在电网拓扑结构和在线潮流状态的基础上,对电网进行电气分区,并根据不同的安全主题选择不同类型的关键断面:根据电网暂态安全主题的需要,选取分电气区间的联络线构成的长距离输电通道作为关键断面;根据电网热稳定安全主题,选取电压等级较高、传输功率大且相互间影响大的输电线构成的输电通道作为关键断面;根据负荷侧热稳定安全主题,选取电压等级较低、传输功率较大且相互间影响较大的输电线构成的输电通道作为关键断面。广东省电网算例测试结果表明:该方法准确考虑了电网中常见的安全主题,得到了不同种类的关键断面;关键断面结果不仅符合电网运行方式专家的给出的经验关键断面,也能够发现新的关键断面,结果具有合理可信。

电力系统电压稳定分区和关键断面的确定

电网的关键断面能够体现电力系统运行的薄弱环节,是电网稳定性分析和监视的重点对象。文中针对电压稳定研究的需要,提出了电力系统节点间的连接关系和联系紧密程度的评价方法,建立与电网网架结构相对应的图模型,然后引入了谱聚类算法,进行输电网分区分析,可层次递推地给出系统的合理分区,继而可确定各分区间的关键断面。通过IEEE14节点算例和河南电网的应用分析结果表明,该算法能够准确有效地确定系统的电压稳定关键断面。

基于ADCP和OBS观测的洋山港关键断面水沙通量研究

应用声学多普勒流速剖面仪观测洋山港关键断面剖面水深和流速,同时应用OBS观测断面上代表点处剖面水体浊度,采用通量守恒原理,使用横向均匀、垂向时变的网格,经过时间和空间插值,计算得到大小潮期间洋山港五个主要汊道断面的水沙通量。结果表明,在一个潮周期中,各断面基本上落潮历时大于涨潮历时,但小潮时,断面3落潮历时稍小于涨潮历时。断面5是港区主要的进沙通道,且大潮时该断面净输水输沙方向相反。综合大小潮水沙通量结果,水通量基本守恒,港区内净进沙约5.44万m3/天(2008年8月),以此作为洪季的日平均净输沙量,则洪季港区内净进沙约489.4万m3(三个月),港区内局部表现为淤积。颗珠山汊道洪季净输出沙量约231.3万m3,是重要的出沙通道。

基于谱聚类算法的电力系统关键断面自动识别

为加强对关键断面的监控,提高电力系统安全稳定运行水平,提出了一种基于谱聚类的系统关键断面自动识别方法,即以节点导纳Laplace矩阵参数中的物理信息反映节点之间拓扑关系和耦合程度,通过引入谱聚类算法,利用数据挖掘技术对节点导纳Laplace矩阵的特征向量进行聚类,形成层次分明的分区方案,进而通过分区自动识别系统关键断面,并以分区效果系数和相关系数反映关键断面识别效果。最后以IEEERTS 79系统为例验证了该算法的可行性,为电力系统关键断面的识别提供了一种新思路。

考虑气象因素的关键断面神经网络预测方法

安全裕度低的电网关键断面是电网运行人员需重点关注的电网薄弱环节,对其进行准确预测是保证电网安全、稳定运行的重要技术手段。以广东电网为例,收集了该地区2014和2015年的电气量和气象数据。首先,将电气量与气象数据进行标准化和集成;其次,对特征全集进行特征选择,并利用神经网络模型进行训练,得到关键断面的神经网络预测模型。相比于传统方法,所提预测模型在电气量因素的基础上,引入了非电气量因素(气象因素),用以挖掘2种因素对电网安全运行中关键断面的影响。广东电网的算例测试表明,该模型预测准确性好、速度快,适应于复杂多变的实际电网。

基于关键支路的关键断面确定方法

电网关键输电断面的研究、确定和在线监视对于系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种快速确定关键断面的新方法,该方法的原理是:将电网弹性网络理论和复杂网络理论结合,提出一种衡量线路枢纽性的指标,并将该指标与线路开断后对潮流的影响程度结合,用于识别枢纽性强、对潮流影响大的关键线路,继而根据支路开断分布因子和弹性网络模型,直接在关键支路附近,确定输电断面,最后将安全裕度小的输电断面作为关键断面。该方法简化了发电机负荷节点对间输电路径的搜索方法,省略了电网分区这一步骤。电网弹性网络模型是将电网中的各条支路映射为具有弹性系数的弹性支路,该模型的应用能够实现电网稳定分析的可视化,这种可视化的特点在本文关键断面的确定方法中得以体现。以IEEE-39节点系统为算例,将确定的关键断面进行合理性验证,表明了本方法的可用性。

基于K-邻近法的电网关键断面在线分布式发现方法

随着可再生能源大规模接入电网,电力系统正面临着越来越复杂的运行环境,从而对电网在线操作的时间粒度提出了更高的要求。关键断面在线发现以及其极限传输容量计算是保证大电网在线安全运行的重要手段,调度员通过调控关键断面控制电网安全、稳定运行。从数据驱动的角度出发,对电网在线运行状态建立特征集合,运用层次聚类和分布式特征选择筛选出影响断面出现与否的关键特征,随后运用二分类分布式的K-邻近法(KNN)建立特征集合与断面出现与否的映射。算例分析表明,相比于传统方法,所提机器学习方法可以大大减少关键断面在线发现所需时间,且关键断面预测精度达到工程应用需求。

基于改进支持向量机和两步式聚类分析的电网关键断面辨识和精细规则生成方法

在一种基于电网运行仿真大数据的知识管理方法框架的基础上,进行改进和实用化,建立电网安全运行知识库。改进了一种用于判断关键断面是否生效的支持向量机分类模型,能够减弱不平衡数据的影响,并降低关键断面漏警概率。提出了一种用于生成不同形式精细规则的层次聚类-Kmeans聚类两步式聚类分析方法,提高了训练的效率。将上述改进知识管理方法在广东电网实际系统中进行算例分析,证明其可行性与有效性。

基于EEAC的暂态稳定关键断面在线识别

针对日益复杂的运行情况和可能的极端外部灾害,提出了一种采用扩展等面积准则EEAC(extended equal area criterion)自动识别暂态稳定关键输电断面方法。将稳定裕度小于门槛的故障确定为关键故障,利用暂态稳定仿真动态过程中各线路的功率波动幅度筛选候选断面组成支路,以支路首末端节点中分别同S群和A群连通的节点作为起点和终点,通过拓扑搜索获取所有连接起点和终点的连通路径,优先挑选功率波动幅度较大的连通路径支路构成割集断面,根据机组参与因子的大小确定注入量空间安全域边界进而确定关键断面。所提方法满足在线应用要求,某实际系统的算例验证了其实用性和有效性。

基于机器学习的电网关键断面安全运行自动控制系统设计

输电断面稳定超限问题日益突出,为此提出基于机器学习的电网关键断面安全运行自动控制系统。根据极限学习机理论使预测误差最小化,引入核函数获得关键断面精度。设计符合电网在线运行要求的电网关键断面安全运行自动控制网络框架,采用潮流法对断面输电极限功率实施运算,依据调度策略确定控制支路并实施约束,保证系统运行的安全性。控制电网负荷频率,获取采集交换业务数据,通过自动控制系统达到电网关键断面功率平衡,最终完成最优控制。实验结果表明:设计该系统能够提高电网整体的稳定度,并且能有效降低能耗。

基于改进Laplace矩阵和概率潮流介数的关键断面识别方法

针对检修、事故等不确定性运行方式变化造成的关键断面识别问题,提出一种基于改进Laplace矩阵和概率潮流介数的关键断面识别方法。该方法考虑了电网中潮流的方向性,将其等效为用改进Laplace矩阵表示的有向网络,并在概率输电介数计算时考虑了具有不确定性的检修、故障造成的电网运行方式改变对关键断面选择的影响;最后以某电网发生故障时的运行方式为例,阐述关键断面的选择过程。3个不同算例仿真的结果证明:当电网非正常运行方式发生时,对电网进行合理分区并重点关注子区域之间联络线上的平均负载率有助于关键断面的筛选;所述方法在运算时间、迭代次数和准确度3个方面均优于现有方法,且当电网规模增大时仍具有运算时间和准确度方面的优势。

基于关键断面辨识的复杂级联电网日前调度优化

为解决新能源最大化消纳与预留运行断面潮流裕度之间的矛盾,实现电网运行效益提升、促进清洁能源消纳和确保电网安全稳定运行三项目标间的有序协调,提出了一种基于关键断面辨识的复杂级联电网日前协调优化方法。统筹考虑新能源与负荷两方面主要不确定性因素,提出了级联电网中断面越限风险评价指标,以辨识制约新能源消纳的关键断面。在坚持全局协调优化的基础上,根据关键断面分布,合理预留各调度机构的运行断面潮流调节资源。以新能源消纳和系统运行效益最大化为目标,并考虑关键断面调节能力充裕性等约束条件进行模型优化。结果表明:该方法能够有效实现安全、经济、清洁等目标有序衔接,在提升运行断面潮流安全性的基础上,有效提升级联电网系统的清洁能源消纳能力。

电力系统关键断面传输功率知识挖掘

电网断面传输功率的安全监控是电网调度的核心工作之一。由于区域电网之间互联的复杂性,电网运行方式的多变性等,电网关键断面安全运行规律(如断面传输功率的主要影响因素等)的掌握是一极具挑战性的工作。本文提出了基于两阶段特征选择策略的关键断面传输功率建模新方法。首先提出了两阶段最优特征属性选择新方法。在第一阶段:提出正则化互信息特征选择改进方法,以克服信息论特征选择函数左右侧数值不平衡的缺陷;在第二阶段:将正则化互信息特征选择改进方法与极限学习(ELM)相结合确定最佳的候选属性集合,以克服选择属性个数需事先人为给定的缺点。本文把两阶段最优特征选择新方法用于关键断面传输功率的主要属性选择及建模,从而实现了关键断面传输功率准确的监测和控制,算例证明了本文方法的有效性。

电力系统关键断面的确定方法分析

电网规模的扩大及电网结构的复杂度提升,需要做好电力系统的运行控制工作。将电网整体控制问题转化为分节点控制,降低了控制难度。面对现代社会规模庞大的电网分区工作,即使进行了分区,仍然会形成数量众多的输电断面,对输电断面进行监测控制是一项工作量极大的任务,为提高管理效率,工作人员选择在电网运行过程中对电网系统稳定性有重大影响的输电断面作为电力系统重点监测和控制对象,以实现有效的监测管理。

基于谱聚类算法的电力系统关键输电断面辨识方法

为了加强对电网输电断面的监控,解决目前电网分区数量不明确和输电断面辨识准确性不足的问题,提出了一种基于谱聚类算法的电力系统关键输电断面辨识方法。该方法基于谱聚类算法对图进行划分,利用特征间隙法来确定分区的数量,最后使用关键程度指标和分区耦合程度指标来评价输电断面的关键程度。在IEEE-39节点系统上验证,结果表明该方法具有较好的分区效果和准确性。

“预制关键层破断面”在FLAC^(3D)中的应用

为了掌握近距离煤层群开采时下煤层对上煤层已扰动“关键层”的影响,通过FLAC^(3D)数值模拟的方法,建立煤层群采空区下开采的模型,通过接触面单元模拟关键层断裂面,以软化法处理采空区,分析下行开采时,上煤层已扰动关键层破断面覆岩应力破坏特征,并通过现场工程实践定性验证数值模拟的可靠性。实验结果表明:通过预制已扰动关键层破断面,并使用采场软化法处理采空区可以实现模拟效果,更能符合客观实际情况。由于已扰动关键层上方非对称应力组合拱的存在,保证了破断块在工作面上方时能形成回转变形而不会出现台阶下沉,同时分析了破断块界面应力分布。

考虑地理分区边界优化的电网关键输电断面辨识

针对电力系统薄弱环节辨识的需要,提出了一种考虑地理分区边界优化的电网关键输电断面自动搜索方法。以电网地理分区为基础,对厂站所属分区的合理性进行检验、优化,得到电网的分区简化结构图。结合图论原理,使用分区简化图的邻接矩阵和路径矩阵及相应矩阵逻辑运算完成输电断面的自动快速搜索。依据输电断面的传输容量及安全裕度定义了断面重要度指标,并根据该指标排序筛选出系统的关键断面。利用新英格兰39节点系统及某实际电网的算例仿真搜索系统关键断面,验证了该方法的实用性和有效性。