基于统一潮流大数据的综合能源系统薄弱点辨识方法

电-热-气不同供能系统间的紧密耦合使得综合能源系统薄弱点辨识困难。从数据驱动的角度,提出一种基于统一潮流模型大数据的综合能源系统薄弱点辨识方法。首先,基于电力、热力、天然气系统及其耦合环节的物理特性,建立综合能源系统的统一潮流模型;然后,利用潮流模型中不平衡量初值的历史和实时数据构建高维状态矩阵;接着,运用M-P律和圆环律定性分析系统运行状况;最后,计算状态矩阵的平均谱半径和最大特征值,并结合熵理论构建节点薄弱性指标。该方法将节点薄弱信息映射至数据变化中,通过对节点薄弱性指标值的排序实现综合能源系统中节点相对薄弱性的辨识,并通过仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于复杂网络与运行因素的电网薄弱点辨识方法

针对电网薄弱点辨识方法中存在未计及节点局部和整体特性、节点间功率传输的相互影响和对节点电压约束考虑不足的问题,提出一种基于复杂网络与运行因素的薄弱点辨识方法。通过考虑电力系统的拓扑、线路参数、潮流特性和运行参数等因素,建立了基于拉普拉斯矩阵谱半径的节点重要度指标、节点介数指标和电压越限指标。然后,采用组合赋权法对复杂网络指标和运行指标进行权重分配,得到辨识电网薄弱点的组合指标。最后,利用IEEE30和IEEE118节点系统验证所提方法的可行性和合理性。结果表明该方法辨识结果比现有方法更准确、合理,对电力系统的影响更大。

浅析复杂气象下输电线路薄弱点辨识及其优化加固

随着电力系统规模的扩大,输电线路所覆盖的区域也越来越广,所面临的气象条件也越来越复杂,一些老旧输电线路应对如强风、雨雪等恶劣天气的能力较为不足,在实际中也出现了输电线路倒塔或者断线等事故,防御形势较为严峻。为此本文研究分析了在复杂气象条件下,对输电线路中薄弱点的辨识方法,并且介绍了对这些薄弱点进行优化加固的技术措施。通过在实际中采取输电线路薄弱点加固措施,可以有效提高输电线路应对各种气象的能力,保证电力的安全生产。

基于海量数据的配电网运行分析系统架构与技术实现

灵活地分析和运用配电网多源异构数据,进行配电网故障的准确预测和潜在风险扫描,对实现配电网高效精准的运行分析决策很有意义。文中介绍了一种基于海量数据的配电网运行分析系统的整体架构和功能设计,通过应用实例展示了系统各模块的功能和运行分析结果。该系统集成电网地理信息、营销业务应用和配电自动化等系统数据,采用改进的机器学习算法和薄弱点辨识方法,扩展了目标配电网数据相关性分析、故障风险等级预测和薄弱点辨识的功能,有利于相关部门有针对性地提出相应技术和管理手段进行配电网运维检修工作,提高了现有配电网分析系统的科学性和实用性,为最终实现配电网运行分析的信息化、智能化、精益化奠定了基础。