An artificial intelligence based method for evaluating power grid node importance using network embedding and support vector regression

The identification of important nodes in a power grid has considerable benefits for safety. Power networks vary in many aspects, such as scale and structure. An index system can hardly cover all the information in various situations. Therefore, the efficiency of traditional methods using an index system is case-dependent and not universal. To solve this problem, an artificial intelligence based method is proposed for evaluating power grid node importance. First, using a network embedding approach, a feature extraction method is designed for power grid nodes, considering their structural and electrical information. Then, for a specific power network, steady-state and node fault transient simulations under various operation modes are performed to establish the sample set. The sample set can reflect the relationship between the node features and the corresponding importance. Finally, a support vector regression model is trained based on the optimized sample set for the later online use of importance evaluation. A case study demonstrates that the proposed method can effectively evaluate node importance for a power grid based on the information learned from the samples. Compared with traditional methods using an index system, the proposed method can avoid some possible bias. In addition, a particular sample set for each specific power network can be established under this artificial intelligence based framework, meeting the demand of universality.

Malicious Node Detection Using Confidence Level Evaluation in a Grid-Based Wireless Sensor Network

In this paper, we present a malicious node detection scheme using confidence-level evaluation in a grid-based wireless sensor network. The sensor field is divided into square grids, where sensor nodes in each grid form a cluster with a cluster head. Each cluster head maintains the confidence levels of its member nodes based on their readings and reflects them in decision-making. Two thresholds are used to distinguish between false alarms due to malicious nodes and events. In addition, the center of an event region is estimated, if necessary, to enhance the event and malicious node detection accuracy. Experimental results show that the scheme can achieve high malicious node detection accuracy without sacrificing normal sensor nodes.

自由节点差分法寻点策略研究及验证

混合网格具有良好的贴体性,适用于Navier-Stokes方程的计算,但在网格交界面处需要通过插值进行流场信息交换,而这一过程会引入误差。陈洁等提出了一种适用于无序网格点的自由节点差分计算方法,该方法可对重叠网格交界面流场进行差分计算,无须采用插值方法进行流场信息传递,解决了插值方法引入误差的问题。但该自由节点差分法的计算模板需要从中心点周围的点云中选择网格点构成,不同选点策略对计算结果的影响不同。针对自由节点差分法的选点需求,本文综合考虑角度、正交性、距离等因素,提出了几种不同选点策略,并利用数值实验进行了验证。结果表明,本文提出的选点策略符合自由节点差分法的构造思想,均能获得稳定的收敛解,其中模板点与中心点距离对计算精度影响最大,是选点策略的首要影响因素。

Positioning of grid points in wave front construction

In view of the relative positioning problem between non-regular quadrilateral grids and regular rectangle grid nodes in the wave front construction method, concrete realization problems with four grid positioning methods （vector cross product judgment, angle sum, intersection-point, and signs comparison algorithms） in wave front construction which are commonly used in computer graphics are compared and analyzed in this paper. Based on the stability analysis of the location method, the calculation examples show that the vector cross product judgment method is faster and more accurate than other methods in the realization of the relative positioning between non-regular quadrilateral grids and regular rectangle grid nodes in wave front construction. It provides precise grid point attribute values for the next steps of migration and demigration.

新能源并网对配电网电压的影响

新能源并网有效缓解了我国能源短缺与环境污染问题,但新能源发电存在间歇性、波动性和不确定性,在并网时对配电网的电压影响较大,使得配电网的结构及控制更复杂。针对新能源并入10 kV配电网,重点讨论了配电网的无功电压与潮流分布特性。分析新能源并网对电压波动的影响机理,研究发现,在配电网末端并网不仅能降低新能源并网对配电网的不利影响,还能对配电网整体电压分布起一定的支撑作用,提升配电网电压合格率,保障配电网供电质量。

一种GRID路由协议的网关选取方法

原GRID路由协议的网关选取方法单一,不能适应节点高速随机移动的特征。提出基于结构熵的网关选取方法,定义了栅格内各节点的结构熵,利用节点的结构熵增量作为网关选取的主要准则,并改进了原GRID路由协议的网关选取方法。仿真结果表明,随着栅格节点密度的增加,改进型GRID路由协议使端到端平均时延下降0.2 s,平均跳数下降2跳次,但在一定程度上增加了路由开销。为今后路由协议的网关选取方法提供一种新的思路。

基于物联网技术的电网物资供应优化模型建立

电网物资供应链受到环境因素的干扰存在波动性,为提高电网物资供应的稳定性,设计新的电网物资供应优化模型。借助物联网中组网部署供应链中的相应节点,采用线性规划方法部署电网物资供应网络的最优节点,采用空间自适应调度模型规划电网物资供应网络的最优路径,提取电网物资供应物联网传输路径统计特征量,采用描述性统计分析重构电网物资供应网络的子空间,通过自适应寻优方法,实现电网物资供应链网络的决策和规划设计,完成电网物资供应优化模型构建。结果表明,采用该方法优化电网物资供应,提高物资供应的吞吐水平,降低时间开销。

某斜交网格筒中筒超限高层结构设计

某斜交网格筒中筒超限高层项目结构高度158m,采用钢筋混凝土核心筒与钢斜交网格外筒组成的筒中筒结构体系。外筒由钢斜柱和水平环梁组成,同时存在楼面开大洞、竖向刚度突变、斜柱、穿层柱等不规则情况。对内筒分别采用钢筋混凝土内筒、钢框架支撑内筒两种结构形式进行对比分析,对外筒钢斜柱分别采用箱形截面、圆形截面两种截面形式进行对比分析。结果表明,箱形截面钢斜交网格外筒-钢筋混凝土内筒结构体系施工操作更为简便,经济性更为优越,更能满足建筑要求效果。主要介绍了结构超限情况及超限措施、斜交网格关键节点有限元分析、罕遇地震动力弹塑性分析,验证了钢筋混凝土核心筒与钢斜交网格外筒组成的筒中筒结构体系具有良好的抗震性能。

低压电网节点实时数据和状态采集方法研究

针对传统方法存在电网节点数据采集自动化程度低、状态监测能力差的缺点,对基于电力终端台账的低压电网节点实时数据和状态采集方法开展了研究。首先,构建包括终端台账模块、服务器监测模块的采集监测架构。然后,利用配置于变电站端的终端台账模块,获取电网节点实时数据;利用位于调控中心的服务器监测模块,调用、获取电网实时数据。最后,运用T型灰色关联度抽取待校验节点,通过皮尔逊相关系数衡量待校验节点与其余节点直接的趋势相似性,将所得异常电网节点数据修正回正确阈值内,从而完成对低压电网节点实时数据的状态监测。试验结果表明,该方法可以准确地完成对电网节点的信息采集与状态监测,且具有较高的平稳性。当阈值设置为0.4时,该方法的整体采集监测性能最佳。

基于遗传算法的电网无功补偿动态优化系统

电力能源需求的增加,对电网节点电压稳定性提出了更高的要求。若电网出现故障,其节点电压会产生波动,影响电网运行的可靠性。为提高电压稳定性,设计了基于遗传算法的电网无功补偿动态优化系统。分析电网节点暂态电压波动特征,结合节点电压对无功功率的灵敏度分析,计算节点电气距离,划分电网区域。构建电网无功补偿动态优化模型,引入遗传算法对其进行求解,获得最佳的电网无功补偿动态优化方案,实现电网无功补偿的动态优化。实验结果表明,应用设计系统节点暂态电压无功补偿效果较好,电压稳定提升能力优化目标函数最大值为9.77,经济成本优化目标函数最小值为36.25万元,充分证实设计系统应用性能更佳。

弱电网下逆变器的虚拟节点电压反馈控制策略

新能源电站一般需通过多级变压器接入大电网,与电网的电气联系较弱,导致系统稳定性较低,迫切需要提高新能源电站对弱电网的适应性。该文分析电压馈入方式对逆变器稳定性的影响,在此基础上提出虚拟节点电压反馈控制策略。该控制策略通过控制器计算虚拟节点电压,不需要增加额外的电压传感器。在电流环内部级联一个虚拟节点电压内环,提高电压控制性能。从内环到外环,分步骤给出相关控制参数的详细设计方法。建立考虑频率耦合效应的输出阻抗模型,分析所提策略在弱电网下的稳定性。实验结果表明,虚拟节点电压反馈策略不仅在弱电网下可以提升稳定性,而且在强电网下也有较好的稳定性,从而增强了逆变器的电网适应性。

The Importance of Computational Grids in Hydraulic Numerical Models

The importance of computational grids in hydraulic numerical models is studied by numerical simulation of jet flow in a rectangular duct which is linked with a fixed width inlet and a different width outlet using a standard k-epsilon turbulence model. The computational results show the numerical solutions may not be reasonable because of the incorrect computational grid and each numerical model bass grid-independent solution. The computational grid has a definitive effect on the accuracy and stability of the computational solution, which must be divided well according to the simulated geometry and physical characters of hydraulic problems. The main guidelines about the formation of computational grid in such aspects as node distribution, smoothness and skewness of grid, have been given.

基于高斯混合模型的配电网分布式光伏接入影响量化分析方法

针对大量光伏并网后对配电网的影响难以准确评估的问题,提出一种基于高斯混合模型的配电网分布式光伏接入影响量化分析方法。首先,基于配电台区节点负荷历史数据和太阳辐照强度历史数据,建立基于高斯混合模型理论的配电台区节点注入功率的不确定性模型,通过线性化潮流方法计算得到配电台区的节点电压幅值、支路有功潮流等电气量的概率密度函数;其次,建立分布式光伏接入影响量化评估指标体系,并提出分布式光伏接入影响量化评估方法;最后,基于算例对本文所提方法进行验证。

基于AI技术的电网业务智慧调度分配模型研究

为有效提高电网业务调度效率,提出利用AI算法技术提高调度系统的业务调度,根据处理开销以及延时电网业务的调度策略,建立基于AI技术算法的调度分配模型。仿真实验结果表明,随着电网业务数量的增加,平均延时逐渐增加。当业务数量为70时,AI算法与随机森林算法、深度学习算法的延时时间分别为92 ms、156 ms、212 ms。AI算法的准确率随着系统容量增加而迅速提高,最大准确率高达99.3%。当迭代次数为50次时,AI算法的计算时间为300 ms,较随机森林算法及深度学习算法分别降低37.5%、28.57%。

曲面网格框架交汇节点设计与加工

近些年,在建筑幕墙中,钢结构的应用占比逐渐增多,因其具有施工方便快捷、轻薄通透、塑形灵活等优势。在张江科学会堂项目的曲面网格框架采光顶中,存在大量的杆件交汇节点。在对交汇节点进行设计及加工过程中,利用犀牛插件Grasshopper解决了大量不同交汇节点角度的统计;采用特殊工艺方法加工交汇节点室内侧板件,使节点达到了期望的曲面效果和承载力。根据杆件受力情况可对交汇节点内部加强筋进行优化,通过节点分析验算结果可知,其承载力满足要求。通过对节点进行分析和对比,提高了生产效率、节省成本,并针对不同部位的不同节点进行了校核或补救措施。

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作:对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。

基于深度强化学习的电网关键节点识别

电网中某个关键节点发生故障,可能会引起级联失效,导致整个区域大面积停电。针对电网关键节点识别问题,提出了基于深度强化学习的电网关键节点识别模型。该模型通过图神经网络GCN对电网网络结构进行感知,对动作和状态进行向量表示,通过DQN的决策,选择最优动作,进行梯度回传,不断迭代优化参数,得到最优模型。基于该模型设计了电网关键节点检测算法KNDDRL,并在不同网络上进行了大量的实验,实验结果表明该算法能够有效识别电力网络中的关键节点,其效果优于所比较的代表性算法。

A Reliable and Secure Smart Grid Communication Network Using a Comprehensive Cost Function

SG （smart grids） is an intelligent power grid in which the diverse nodes should communicate different types of information which have different communication requirements with CS （control stations）. There exist several RATs （radio access technologies）, with diversification in quality of service character which respect to the SG nodes communication requirements. On the other side, spectrum is becoming a rare source and its demands request is increasing exponentially. Therefore, resource allocation to support different types of SG nodes should be elaborated so that the resource efficiency is maximized while the SG communication requirements are respected. Using a CF （cost function） based on the SG node requirements and RATs characteristics to find the desirability value of every RATs for a certain node type accomplish this goal in combination with prioritizing the different SG nodes types based on SG goals by creating a priority table for RATs and different SG node types. The main node communication requirements are formulized to be used in the CF in this paper. The numerical results show that the proposed method defines the desirability value of each RAT for a certain SG node type that helps to make a priority table by using the SG node prioritization table.

基于自适应网络的电网电压稳定评估方法

为了提高电网电压稳定评估能力,构建健康、安全的自适应网络,构建出电网节点模型,通过IEEE 30节点模型分析电网稳定机理,探究不同参数对电压稳定的影响。从电网静态和动态两方面出发,设计电网电压和功率灵敏度、有功功率裕度以及节点能量堆积三个指标,同时将上述指标作为电网的多参数节点稳定指标。采用自适应神经网络对多参数节点稳定指标与电网电压稳定的关系进行计算分析,通过自适应网络对电网节点模型进行处理,得出不同节点指标对电压稳定的影响和预测。试验证明,电网电压评估方法稳定、适应性强,与传统神经网络相比可以有效优化电网运行。

既有网架杆件外包钢管加固技术试验研究

针对既有网架结构中承载能力不足的构件,提出了一种外包钢管的加固方法,该方法通过将外包钢管与杆件两端球节点焊接,使其直接承担网架荷载,并在内外管中间设置衬管以促进二者的共同作用,进而提高加固后杆件的整体承载能力,该加固方法可有效针对网架承载能力不足的杆件进行加固,通过仿真和试验分析,该加固方法具有较好的加固效果和工程实施性。