基于决策树的电网重要用户供电路径决策方法

广州等超大城市电网中110kV网架接线主要为3T接线,其运行方式多变,对电网的规划和运行有很大影响。超大城市电网中存在着大量的重要用户,其供电可靠性是安排电网运行方式的一个重要考虑因素。若安排的运行方式使得某些重要用户的供电路径汇集在同一元件,就会大大降低重要用户的供电可靠性。基于此,建立超大城市电网重要用户供电路径优化决策模型,以最小化电网中220kV线路的平均负载率为目标,要求系统的每个重要用户都要满足多个供电路径来自最少2个不同的220kV变电站。为了快速求解此混合整数非线性规划模型,引入多变量决策树将模型转化成一个整数非线性规划问题,再通过变量代换将其转化为一个整数线性规划问题,实现快速准确求解。最后,以广州电网实际数据为例,验证所提优化决策模型和求解方法的可行性与有效性。

输配电网同时故障下基于多时段安德森加速的协同恢复策略

极端灾害会对输配电网造成不同程度的破坏,影响电力系统正常运行。在故障发生后,合理的恢复策略有利于快速恢复供电,减少停电损失。针对极端灾害造成输配电网同时多重故障的场景,提出一种可以统筹输配电网资源的基于多时段安德森加速的输配协同灾后恢复策略。以恢复过程中最小运行成本为目标函数,计及输电网的机组运行状态、故障修复顺序,并同时考虑配电网的灵活资源响应、故障修复顺序以及网架重构和孤岛划分策略,采用全并行目标级联分析法对模型进行求解。为了解决由网架拓扑变化带来的目标级联分析法内循环收敛性差的问题,将扩展到多时段的安德森加速法应用于求解过程。T30D2和T57D8算例表明,所提方法不仅可以有效降低灾后恢复过程中的失电损失,还可以显著提高计算速度,并且对于接入多个主动配电网的大规模网架有良好的适应性。

考虑新能源随机波动和T接线的城市电网连锁故障风险评估

新能源的大量接入给城市电网的安全运行和重要用户可靠供电带来很大挑战,其功率的随机波动易引发电网出现连锁故障风险。提出了一种考虑新能源出力随机波动和城市电网110k V网架T接线开关投切的连锁故障风险评估方法。该方法在连锁故障发生概率和后果严重度的计算中都计及了系统状态的概率分布特性的影响,并采用基于半不变量法的概率潮流计算反映系统状态与新能源功率二者的概率分布特性之间的关系。另外,建立包含110 kV网架T接线开关投切的最小切负荷的混合整数非线性规划模型,并以最小切负荷量来表征系统在连锁故障的严重度。此优化模型通过决策故障下的各组T接线开关的投切状态,减少连锁故障下的切负荷量,进而有效降低连锁故障的风险。同时,通过机会约束描述重要用户负荷节点电压的安全运行范围,以确保重要用户负荷不停电的概率满足给定的置信水平,从而保证重要用户的安全可靠供电。最后,通过某个实际城市片区电网算例验证了所提出的连锁故障风险评估方法的正确有效性。

考虑分级重构的配电网安全低碳两阶段运行优化方法

随着配电网拓扑结构的复杂程度提高,针对高比例可再生能源出力预测误差会导致配电网优化调度决策的准确性下降的问题,提出考虑分级重构方法的配电网安全低碳两阶段优化方法。首先,分析了配电网两类分级开关的影响程度和两阶段运行优化框架。其次,提出了配电网日前-日内两阶段优化方法,通过协调分级开关动作、储能系统、工业负荷需求响应等手段实现配电网最优化运行。然后,考虑到光伏出力在不同时间尺度上预测误差,分别构建了以低碳性为目标的日前全局低碳经济调度模型及以安全性为目标的日内滚动安全经济调度模型。最后,算例验证了所提模型能够在光伏高比例渗透背景下,有效支撑复杂配电网安全低碳运行。

考虑分布式光伏不确定性的输配电系统供电能力评估

输电断面供电能力计算是保证电力系统安全运行的基本任务。近年来,为加速实现“双碳”目标,分布式光伏海量分散接入各配电系统中,而各个配电系统又与输电系统紧密互联,成为规模巨大的输配一体系统。因此,在计算输电系统中各断面的供电能力时,有必要考虑光伏发电大量接入带来的不确定性,并降低其计算负担。为此提出一种考虑分布式光伏不确定性的输配电系统供电能力的评估方法,建立含分布式光伏的输配电系统供电能力计算模型,针对输配电系统规模大、约束复杂的特点,提出一种基于目标级联分析法的分布式求解算法,实现输配电系统解耦及上下层优化问题的并行独立求解。此外,在求解下层配电系统优化子问题时,采用列与约束生成算法将其分解后进行求解。所提方法既考虑了分布式光伏的不确定性,确保了配电系统的安全运行,还可以保持输电系统和配电系统之间的独立性。

计及风、光出力不确定性的微电网经济调度研究

针对风、光出力不确定性,结合蒙特卡罗抽样模拟的风、光出力场景集合,对比同步回代、K-Means聚类、模糊C均值(FCM)聚类三种场景削减技术所得最大概率典型场景风、光出力数据,发现同步回代场景削减技术更能表征风、光出力的波动性和随机性。并以风电、光伏、微型燃气轮机、质子交换膜燃料电池及蓄电池组成的微电网系统为研究对象建立了以系统总运行成本最小为优化目标的经济调度模型。算例分析中,采用自行改进的粒子群算法(PSO)优化调度各微源在典型场景下的出力,验证了结合蒙特卡罗抽样的同步回代算法对风、光出力不确定性处理的有效性和合理性。

基于支持向量机的网格化电网负荷预测算法设计

针对电网负荷预测算法预测能力较差、效率偏低的问题,文中提出了一种PCA-PSO-SVM算法。其在经典粒子群算法的基础上引入主元分析法,使模型具有降低数据维度及算法冗余度的特性。同时通过改进的PCA-PSO算法对SVM模型的内置参数进行最优选取,从而使改进后的SVM模型具有最佳的分类性能。在实验测试中,采用PCA算法选取了91%贡献度内的6项数据特征进行样本数据训练。结果表明,相较于其他对比算法,该文算法预测结果的RMSE、MAE与MAPE误差值均为最小,证明其可对网格化电网负荷加以预测。此外,该算法还能提升传统算法的准确度,为电力负荷分配提供有力支持。

基于物联网的供电企业资产全景管理系统构建

针对缺少供应商不良行为管理与应急物资管理信息化支撑,物资编码庞杂且使用不规范等问题,文章建立了供电企业资产全景管理系统。构建了系统的总体构架并给出软硬件需求;建立了业务模型用来实现供应商不良行为评价、物资品类优化管理、应急物资供应保障管理,通过数据模型对录入的数据进行处理,并采用数据加密算法数据进行加密;对供电企业资产全景管理系统进行了介绍。本系统有效规范物资管理,对电网物资采购流转起到积极作用。

基于双重相似性与自适应风险权重配置的配电网运行风险识别

配电网的运行风险识别对应急供电、电力系统运行维护、扩容等具有重要指导意义。由于配电网运行条件复杂、数据测量不充分、数据无标记和数据不平衡等问题,给传统的基于逻辑判断的配电网风险识别方法带来了挑战。文章从线路侧跳闸预警、营销侧宏观预测两方面着手,提出了一种综合识别配电网运行态势的风险识别框架。首先设计了一种基于双重相似性机制的配电跳闸风险识别方法,通过基于K-means的矩阵剖面(matrix profile)重构运行模式并衡量运行模式的相似性,基于时序高分辨率连续测量的优势进行风险识别;同时,提出了一种基于权重自适应配置的配电营销宏观预测算法。以中国某南方城市地区配电网的生产数据为基础,对各种风险事件进行了预测与识别,验证了算法的效果优于传统的配电网风险识别方法。

基于序优化的配电网负荷三相不平衡优化策略研究

针对现有配电网负荷三相不平衡优化算法计算效率不高且难以适应负荷波动场景这一现状,提出了一种基于序优化的配电网负荷三相不平衡优化策略。首先建立粗糙模型,筛选单相负荷接入相序的初始解集;然后建立精确模型,考虑三相负荷约束,对初始解集再次筛选优化;最后通过实际算例来验证所提方法的有效性。分析表明所提方法保证了求解精度的同时,提升了3~5倍的求解效率。

基于多元数据特征的低压配电网线户关系识别

针对单调化、规模化的量测数据导致低压配电网线户关系难以高效识别和准确校核的问题,提出了一种基于多元数据特征的低压配电网线户关系识别方法。首先,分析了停电设备的关联关系,并针对智能电表采样异常提出了基于模糊C均值算法、阈值划分与Neville插值的异常数据预处理方法;其次,提出了基于停电关联关系及Hausdroff距离的智能电表聚类方法;再次,以基尔霍夫电流定律为基础建立了面向线户关系识别的二次规划模型,转化后利用求解器实现有效求解;最后,通过实际算例验证了所提线户关系识别方法的有效性与优越性。

基于数字技术的电力行业技经人才梯度培养模式研究——以某供电局为例

在高质量发展的背景和要求下,我国各行各业均在积极探索数字化转型的人才培养模式与策略。文章基于某供电局的管理实践,聚焦电力行业技经人才培养模式,提出基于数字技术的电力行业技经人才三梯度培养模式,分别从数字化助力人才管理意识培养的转型到数字化助力人才管理能力培养的转型,再到数字化助力人才创新实践的转型,为我国数字化转型背景下电力行业技经人才培养工作提供指导和借鉴。

基于电网分布式存储构建业务分析模型的探索和研究

由于电网大数据分散存储在不同的独立存储服务中,难以保证文档检索全面性和准确性,影响查询业务质量。为此,构建基于电网分布式存储的业务分析模型。切分待存储文件,组成文件碎片,分布存储到不同的存储节点中,构建电网分布式存储模型。针对该模型,扩展查询业务关键词,增大查询范围。基于查询业务扩展结果,构建业务探索分析模型,从分布式数据库中检索相关文档。实验结果表明:所构建模型的各类电网大数据检索F1值接近1,提高了电网分布式存储文档检索的全面性和准确性。

基于大数据分析的配电网低压故障定位研究

为了维护配电网正常运行,以提升配电网低压故障定位能力为目标,提出基于大数据分析的配电网低压故障定位方法。通过采集配电网低压故障定位数据,利用大数据分析算法中的支持向量机算法进行分类,从而实现配电网低压故障定位。使用改进粒子群算法改进支持向量机算法,优化配电网低压故障定位结果,并进行配电网低压故障定位的仿真实验。结果表明,所提方法解决了配电网低压故障定位方法存在的弊端,获得了理想的配电网低压故障定位效果,能够满足配电网低压故障定位实际要求。

基于全过程视频监控的电网运行风险预警研究

以加强电网现场作业全过程风险管控,提升电网运行作业人员生命财产安全为目的,提出基于全过程视频监控的电网运行风险预警方法。通过对电网现场作业实施全过程视频监控来采集电网监控视频,利用约束最小二乘方滤波法复原视频,利用视频分割后序列搜索图像动态帧提取关键触电帧的特征,构建电网视频动作序列特征向量的特征集,通过匹配关联连续帧图像的目标特征数据建立初始目标模型,经迭代匹配检索出最优匹配模型以确定电网视频序列每帧图像中施工人员的位置。在此基础上,结合距离判断实现电网风险预警。实验结果表明:所提方法提取高空电力维修视频关键帧的保真度稳定在0.9~1.0之间,压缩比保持在0.5左右;在户外环境下,研究方法对单目标、多目标的距离预测精确度均较高,且单目标的精确程度最高可达99%;目标人员在10次电力维修作业中,有5次与电力设备之间的距离低于安全阈值,预警时刻与实际情况一致。

基于电场强度测量的电网运行安全检测

为有效减少电网运行安全事故的发生,研究基于多维电场强度测量的电网运行安全检测方法。利用三维球形传感器电场强度测量仪采集电场强度信号,通过贝叶斯估计算法融合采集到的电场信号数据,经二代小波变换去除电场强度信号噪声;采用分段聚合近似表示法提取去噪后的电场强度信号特征向量,得到时间序列特征,将其输入至支持向量机分类器中识别电压强度等级,并对比所获电压等级与报警阈值,判断电网运行区域是否存在风险。试验结果表明:该方法采集的电场强度信号与实际电场强度的误差保持在2%以内,电压等级识别准确率平均为97.3%。

高比例可再生能源接入下含自愈性能的分布式配电网重构策略研究

【目的】随着可再生能源电网占比逐年增加,电网的波动性和不确定性显著提升,给配电网的安全运行带来挑战。针对高比例新能源电网分布式配网重构问题,提出一种在线滚动优化框架方法。【方法】通过分布式共识协议获取网络拓扑和节点运行信息,在N-1和N-2线路故障状态下自动重构,实现配电网无额外外部触发信号情况下自动恢复正常运行,保证电网经济运行。同时采用滚动优化方法处理高比例可再生能源所导致的电网波动问题,并利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)技术生成新数据,结合历史数据实现电网运行数据高精度预测。【结果】所提方法在正常状态、单点故障和两点故障3种情况下,均能实现电网的自动经济运行优化和自愈修复。【结论】与鲁棒规划和随机规划等方法相比,所提出方法可提升电网预测精度。

柔性直流输电系统接入非理想电网的改进DSOGI同步方案

针对非理想电网下VSC-HVDC系统中同步旋转坐标系锁相环SRF-PLL(synchroncus reference frame phase-locked loop)、双二阶广义积分器锁相环DSOGI-PLL(dual second-order generalized integrator phase-locked loop)等传统锁相环无法准确追踪电网基波正序电压相位,致使不同程度的锁相误差影响VSC控制性能,降低系统稳定性等问题,提出了改进型DSOGI-PLL方案。首先,根据SOGI-QSG的Bode图分析其对不同频率的衰减特性,得出DSOGI-PLL的适用局限性;然后,基于谐波电网电压,在DSOGI基础上引入重复控制内模,实现对谐波信号的实时跟踪调节,以抑制谐波电压干扰。同时考虑到直流偏置与电网电压频率波动,提出直流偏置消除与频率自适应方法,实现对电网相位的自适应跟踪;最后,通过仿真及实验结果对比,验证了所提策略的优越性。

智能电网低频振荡均匀阻尼控制研究

低频振荡会破坏电气设备,严重的会导致智能电网的崩溃,传统控制方法在参数调节方面存在不足。为此提出智能电网低频振荡均匀阻尼控制方法。应用Prony算法辨识低频振荡模态,提取模态信息,深入分析低频振荡共振机理,选取低频振荡抑制设备(PSS),计算PSS的等值阻尼系数,合理调节PSS参数,再通过多台PSS的协作实现了智能电网低频振荡的均匀阻尼控制。实验数据表明:所研究方法有效地缩短了低频振荡抑制设备参数调节时间,增大了不同低频振荡模式的阻尼比,应用效果较好。

基于改进LSTM算法的配电网设备故障率预测方法

为提高配电网运行的安全性和稳定性,在配电网设备运行期间精准预测故障率,掌握设备故障发展趋势至关重要。因此,提出了一种基于改进LSTM算法的配电网设备故障率预测方法。首先基于配电网设备运行场景,构建了适用于配电网设备故障率预测的指标体系,依据指标收集历史数据,采用平滑处理法对数据进行预处理,以减少异常数据的影响。然后基于改进LSTM算法建立配电网设备故障率预测模型,在历史数据驱动下完成预训练。最后将训练完成的配电网设备故障率预测模型导入预测平台,根据实时指标数据得出配电网设备故障率的预测结果。算例验证所提方法能够更有效地预测配电网设备环境变化、运行状态、运行年限等因素导致的故障率情况,具有预测精度高、通用性好的优点。