基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法

针对目前分布式光伏电源大规模接入配电网中带来的问题,提出了基于广义Benders分解的分布式光伏接入容量规划方法。采用数据驱动顺序选择方法确定C-Vine Copula模型中变量的最优顺序,结合拉丁超立方采样方法和场景评估指标,构建典型负荷-资源相关性场景。在生成的典型场景的基础上,建立了基于广义Benders分解的光伏接入规划模型。该模型分为光伏规划主问题与配电网运行子问题,采用线性规划与最优潮流的方法进行求解。在IEEE 33节点系统网架开展算例分析,结果表明,提出的典型场景生成方法比传统方法的资源误差与负荷误差减少50%以上;规划模型求解所需的计算量减小为原来的11%,计算时间缩短为原来的9%。

基于数据感知融合的电力通信网络智能运维

受到电力通信网络中多因素及其结构复杂性的共同影响,传统运维方法在感知过程中极易受到电压异常信号与变压器异常信号扰动,造成网络全局感知出现偏差,严重影响整体运维效果。为了有效解决多因素造成的感知偏差问题,采用数据感知融合算法对电力通信网络下的电力参量进行感知优化,提升感知精准度,优化运维整体质量的效果。在提出的优化方案中,首先对电力通信网络安全态势感知范围进行确定,然后进行电力通信网络运行下的电压安全态势感知优化,接着基于数据感知融合算法对电力网络变压器安全态势感知参量进行定义,最后完成感知信息的数据感知融合计算。仿真结果表明,数据感知融合算法具备提升运维整体质量、降低运维过程中的感知偏差、提升感知灵敏度与精准度的能力。

基于深度学习的配网运维技术改进研究

为提高配网运维故障识别的准确率,结合变分模态分量(Variational Mode Decomposition,VMD)与信息熵,提出一种E-VMD配网运维故障信号特征提取方法;通过改进残差神经网络(ResNet)模型残差模块,设计了一种改进的ResNet模型;将E-VMD配网运维故障信号特征输入改进的ResNet模型中,实现配网运维故障的准确识别。仿真结果表明,所提方法可准确识别配网运维的单相接地、两相短路、三相短路故障,平均识别准确率达到100%,平均精确率为99.59%,平均召回率为100%,平均F1值为99.88%。相较于KNN模型和SVM模型,所提方法在各项性能指标上表现优异的性能,且具有良好的抗噪性能。

基于节点网元的韧性配电网时-空调度序列协同优化负荷恢复策略

为提升配电网的韧性,在更大的时间尺度和空间范围内确保新型电力系统下灵活、高效的电力供应,提出一种新颖的基于节点网元的韧性配电网时-空调度序列协同优化负荷恢复策略,获取配电网灾后场景下的最优负荷恢复序列方案及其调度时刻表。在多智能体代理系统架构下提出节点网元的概念,制定负荷恢复序列方案,通过邻近节点间局部信息的交互获取全局参数信息,作为灾后信息网络受损下负荷恢复优化模型的输入。对灾后负荷恢复模型中的混合整数线性规划问题进行求解,获取负荷恢复路径及修复时刻表,形成由多个分布式电源组成的节点网元以恢复停电负荷,实现检修人员调度和操作人员调度间的协同优化。最后,通过改进IEEE 37节点和IEEE 123节点系统验证了所提协同调度优化模型的有效性。

基于胶囊网络的异常多分类模型

国网公司日益庞大的服务器集群产生的大量生产运行数据,以及实时分析各类设备、系统产生的海量监控数据成为电力IT运维工作的新挑战。异常检测技术作为智能电网信息运维工作的关键技术,可以有效检测运维故障并及时告警,避免损坏敏感设备。目前一些传统异常检测方法检测的异常种类少且精度低,导致故障发现不及时。为了应对这一挑战,提出了基于胶囊网络的多维时间序列异常多分类模型NNCapsNet。首先,应用无监督算法结合专家知识对电网营销业务应用服务器性能监控数据进行预处理和标注。其次,引入胶囊网络进行分类和异常检测。五折交叉验证的实验结果表明,NNCapsNet在包含15类异常的数据集上实现了91.21%的平均分类准确度。还在包含2万条监控数据的数据集上与4个基准模型进行了对比,NNCapsNet在关键评估指标上均取得了较好的结果。

基于人工智能技术的配电网运行和维护策略研究

人工智能技术在配电网运行和维护中的应用可以有效解决传统配电网运行和维护技术给配电网运行和维护工作带来的诸多不便。基于此,首先分析了人工智能技术在配电网运行和维护中的重要性;然后提出了一种基于人工智能技术的配电网运行和维护管理系统设计方案,并介绍了其系统架构及各组成部分的功能;最后分析该系统在配电网运行和维护中的各种应用场景。本研究对于推进人工智能技术在配电网运行和维护中的应用具有重要意义,以期为智慧配电网的发展提供有力支持。

计及源荷不确定性的配电网可靠性高效评估方法

基于输电线路故障率与服役时间、运行条件之间的耦合关系,本文提出了一种计及实时运行条件改变的配电网可靠性高效评估方法。为改进传统可靠性评估方法在系统运行条件改变时需要重复进行可靠性评估过程的弊端,基于模型-数据混合驱动提出了面向源荷多维不确定性因素的可靠性评估方法。首先,基于输电线路不可用率与运行条件及老化效应间的耦合关系,建立输电线路不可用率模型,并提出配电网关键元件选取方法。然后,构建配电网可靠性指标关于关键元件可靠性参数的解析模型。最后,使用多层前馈神经网络得到解析模型与可再生能源出力及配网负荷水平的映射关系,当源荷变化时快速更新配电网运行可靠性指标。算例测试对本文所提算法的准确性和有效性进行了验证。

基于数字孪生的云网智能运维技术研究

云网融合的加速发展,既推动着通信网络数字化和智能化转型升级,也带来了云网运维复杂性不断提高的问题。尽管近年来通过各种智能化技术手段取得了一定进展,使网络管理控制变得更加敏捷和高效,但大规模云网设施仍然面临着运行维护过程中效率低、周期长和成本高等挑战。针对上述挑战,该文提出基于数字孪生的自适应探测、双重评估、优化调整三种智能运维的技术,旨在提高云网运维的效率并帮助预测网络异常。在自适应探测技术中,利用数据统计方法构建历史时序数据样本,通过算法选择适应的概率分布,预测故障发生的概率。双重评估技术中,通过对孪生系统和物理系统进行双重评估,验证故障原因并进行故障朔源。优化调整技术中,通过张量分解处理大数据,优化数据样本,并通过机器学习训练样本数据来优化调整智能运维模型。实验验证表明,该技术能够预测网络异常、快速定位故障,并优化调整系统,从而实现智能运维的目标。

基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法

配电网作为供电环节中的最后一环,其运行水平决定了供电服务质量,因此配电网运行评价是供电单位的重要工作。但配电网运行评价工作受到跨业务数据资源难以融合、评价指标选择难以反映实际配电网运行状况等条件限制,现有评价方法难以实施应用。针对这一问题,提出一种基于多源数据深度融合的配电网运行评价方法,首先对区域配电网进行网格化划分,然后基于地址分级匹配算法对跨业务的多源异构数据进行深度融合。在此基础上,提取并设计配电网运行评价指标体系,构建基于多层权重约束的配电网运行综合评价模型,求解配电网综合评价结果。最后研发配电网运行评价系统,支持配电网各业务系统的多源异构数据的统一接入,实现配电网评价功能的可视化、智能化应用。研究成果配电网运行评价系统已采用某省级电网公司数据中台的相关数据进行配电网运行状态评估试验验证,以实际运行数据验证了所述方法的准确性和适用性。

配电网设备状态检修及运维技术研究

随着经济的快速发展,各行各业都在迅速发展壮大,配电网作为一个重要行业也不例外。自电力工业发展以来,配电网设备的安全、稳定运行是保证供电可靠性不受影响的主要因素。但在电网规模不断拓展及设备老化情况下,配电网设备状态的检修与运维工作将面临诸多困难。为此,将就这一领域进行深入探寻,以期为提高配电网设备的运维效率与供电可靠性提供理论依据。

110 kV输电线路运行检修技术及故障处理研究

目前,110 kV输电线路在我国电力行业中得到了广泛应用,对社会经济发展有着重要影响。然而在实际运行过程中,由于受各种因素的影响,输电线路出现问题的概率较高,给电网的稳定运行带来了极大的挑战。因此,有必要对输电线路的运行检修技术进行深入研究,以确保输电线路能够稳定、可靠地运行。基于此,对110 kV输电线路运行检修技术及故障处理研究进行分析与研讨,首先对110 kV输电线路运行检修技术进行分析,其次对故障处理进行研究,以供参考与借鉴。

基于供电可靠性的10 kV配电网综合不停电作业技术探讨与实践

基于10 kV配电网不停电作业技术体系,阐述了绝缘杆、绝缘手套作业法等常规带电作业技术以及旁路作业法、“微网”发电作业法等综合不停电作业技术的应用原理及典型场景。针对长时间、大范围停电检修的难题,探讨了综合不停电作业方法的应用。最后,以更换环网柜和线路综合检修为例,制订停、带电一体化实施方案及作业流程,验证了综合不停电作业方法的可行性与有效性,进而为持续提高配网供电可靠性提供了有力支撑。

某数据中心精密空调调适案例

以某大型金融业数据中心为研究对象,以实现风量供需匹配、降低末端精密空调风机能耗为目的,开展了精密空调优化调适。首先,通过分析精密空调历史运行数据,总结运行特点,挖掘节能潜力;其次,制定调适方案与应急回退方案,优化精密空调运行参数与控制逻辑,改善机房内气流组织;最后,分析IT设备进风口温度变化与精密空调节能效果。结果表明,调适后IT机房局部热点减少,且精密空调能耗降幅达50%以上。

基于数据驱动的“两横两纵”配电网运行管理体系研究与实践

构建了基于数据驱动的“两横两纵”配电网运行管理体系。在该体系下,通过供电服务数据的全寿命周期管理和多维度挖掘分析,整合营配调数据,破除专业壁垒,推动各类业务流程的优化升级,并依托配电运检、营销服务两条完整的数据链建立跨专业的纵向协同管控机制,从而提升供电服务指挥中心的运营质效,实现供电稳定可靠、服务优质高效的目标。

调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真

为了实现大数据安全体系,对边界安全、访问控制和授权、数据保护、审计和监控提供支持,增强大数据存储的稳定性与安全性,提出调控云架构下的长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储仿真。构建长短期电网运维行为大数据防泄露分布式存储的调控云架构,采用网格技术构建大数据的分布式存储结构,对网格信息进行分级与调度,通过分类并处理冗余数据降低冗余数据对分布式存储的影响,并采用密度演化结合数据特征压缩的存储方法,实现长短期电网运维行为的数据分布式存储;调控云架构的云安全加密部分通过调控云架构初始化、密钥产生、明文信息加密、密文分布式存储,防止分布式存储大数据泄露。实验结果表明:该方法存储性能好,数据上传速度快,存储过程稳定,能够保证存储数据安全性及计算机系统负载均衡。

配电网中的运维检修措施分析

阐述配电网运维检修操作的特点,探讨实施配电网运维检修的有效策略,包括提升检修人员的专业技能、强化设备日常监控与维护、确保线路维护管理的高效性、加强信息与数据管理的系统化。

基于大数据的配电网故障诊断与智能化运维技术研究

文章主要研究大数据技术在配电网故障诊断与智能运维中的应用,分析数据采集与处理、数据挖掘与分析、数据可视化等关键内容。在配电网故障诊断方面,采用传感器技术实现故障的识别和定位,并提高诊断精度。在智能化运维方面,通过引入自动化运行调度系统、智能优化与资源分配算法,实现配网设备的及时监控和维护,提高配网运行效率和稳定性。所提技术方案在实际应用中取得了显著成效,为配电网的安全稳定运行提供了有力支撑。

配电网设备状态检修及运维技术

配电网是每个城市或区域发展必不可少的社会性设施,通过其有效运作可促使人们日常生活需求、企业发展及城市运行等获得有效保障。而在此过程中配电网运行需多种设备安全运行作为基础保障,对此需相关人员及时进行设备检修、维护等,且对检修、运维质量与效率要求均明显较高。对此,还需及时立足于提升检修、运维质量与效率基础上不断进行技术革新。基于此,本文就配电网设备状态检修及运维技术展开论述。

基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计

随着智能电网的快速发展,配电网作为电力系统的重要组成部分,其运维管理的智能化、精细化需求日益迫切。因此,提出基于大数据分析的配电网智能化运维管控平台设计,阐述该平台的数据采集与处理、数据分析与挖掘、智能决策与优化算法等关键技术,给出该平台的实现与应用方法。运维人员可以利用该平台实时监测配电网的运行状态,预测潜在故障,并制定针对性的运维策略。结果表明,该平台具备故障诊断功能,能够快速定位故障位置和分析故障原因,为运维人员提供决策支持。

配电网运维管理优化策略分析

阐述为了保障配电网安全、稳定、高效运行,探讨配电网运维管理的优化措施,包括构建配电网运维管理系统、优化人员管理体系、完善运维管理制。分析配电网运维管理的策略。