基于小波变换协同深度信念网络的输电线路故障识别与定位

输电线路的分析监测不仅有利于电力网络的可靠运行,同时能够提高能源供应的安全性和质量。提出了一种基于小波变换和深度信念网络相结合的新型输电线路故障定位方法。首先,利用离散小波变换提取各相模态电流的频率分量,并从中检测出峰值。其次,通过小波的一阶重构细节系数建立起特征向量,采用逐层训练的方式建立起特征向量和暂态事件类别的联合概率分布。最后,设计了一种故障相似度结构值,最大化该相似度意味着该类故障发生的可能性最大。通过仿真实验上的实验结果表明,所提方法能够准确监测出故障发生类别及位置,且不易受电网运行过程中噪声干扰因素的影响。

电力电缆故障诊断技术在智能电网中的研究

随着电力电缆在供电安全、可靠性能方面的提升,电力电缆在电力系统、工业及城市用电方面运用越来越多,其在安装方便、美化环境等方面有突出的优点。随着智能电网的不断发展,电力电缆的安全、质量、故障定位及探测技术已经成为电力系统运行的一项重要技术。首先分析了电力电缆常见故障的原因,然后介绍了电力电缆常用的故障检测技术,并在此基础上介绍了电缆振荡波局部放电在线监测技术结合智能电网的研究。

基于最小二乘支持向量机和裸骨烟花算法的电力负荷短期预测

作为电力系统调度控制的先行工作,短期负荷预测在电力系统中尤为重要。本文针对目前短期负荷预测工作的短板,即预测所需时间和预测精度难以兼顾的问题,提出了一种基于裸骨烟火算法(BBFWA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法。所提算法采用BBFWA对LSSVM参数进行优化,然后基于优化后的LSSVM建立预测模型。最后算例结果表明所提算法相对其他算法,能更精确地进行电力系统短期负荷预测,且优化过程所需时间更少。

基于用电模式和字典学习的电器负荷分解方法

负荷分解是获取电器用电细节、分析用户用电行为的重要手段,有利于加强智能电网的需求侧管理。针对当前非侵入式负荷分解研究缺乏考虑电器用电模式、模型迁移能力弱的问题,提出一种基于用电模式和字典学习的电器负荷分解方法。通过聚类提取电器的典型用电模式,根据待测住宅内电器所含用电模式,执行字典学习算法训练各电器的模式字典,再利用模式字典对总负荷进行稀疏表示以实现负荷分解,测试数据集上的分解结果验证了所提方法的准确性以及在住宅迁移上的性能。

基于灰狼优化聚类算法的日负荷曲线聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。提出了基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的模糊C-均值聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO为FCM优化初始聚类中心,结合了GWO的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力。算例结果表明所提方法可有效提高日负荷曲线聚类效果,算法鲁棒性好。

基于多频超声波技术的变压器油参数检测方法

为准确检测变压器油状态,针对变压器油参数,给出基于多频超声波检测技术的变压器油检测方法。开发相应的硬件检测装置和上位机分析软件。硬件部分可利用多频超声波技术,在1 s内,将大量不同频率的超声波新信号聚集在一个扫描测量频率,进行数以百计的扫描,从而在很短的时间内完成变压器状态诊断。给出了系统的设计原理和主功能单元设计,主功能单元包括发射部分和接收部分。其次,阐述了多元统法的计算原理。基于此,上位机软件可对携带有变压器油参数信息的超声波参数进行统计和分析,以提取其特征量,进一步建立起变压器油运行状态与超声波特征量的关联,进而判断变压器的运行状态。实验检测表明该系统可在线实时检测微水含量、击穿电压(BDV)、活性水等变压器油参数,解决了传统检测装置检测步骤繁琐、不能在线检测等问题,提高检测灵敏性,降低检测成本。

基于海量数据的多维度负荷特性分析系统开发

随着智能电网的发展,在已知用户负荷所属行业分类的基础上,利用海量用户负荷数据进行负荷特性分析,可以提取行业典型负荷特征,为开展业扩报装工作及其他配电网规划工作提供指导,同时提高配用电的智能化水平。在此背景下,为了提高负荷特性分析工作效率,开发了基于海量数据的多维度负荷特性分析系统。首先,设计了多维度负荷特性分析的各个功能模块。然后,对负荷特性分析的多个功能进行整合,介绍了多维度用户负荷特性分析功能的实例。最后,对该系统的负荷特性分析可视化界面进行了展示说明。总的来说,所开发的多维度负荷特性分析系统以Java语言为基础,采用微服务、微应用架构,支持所有功能的灵活拓展以及各个功能块之间的快速数据传输交互,可为基于海量数据的负荷特性分析提供便利。此外,该系统底层算法能够同时支持多种语言进行开发,对于发出的计算需求可迅速做出响应。

中低压直流配电网线损计算与分析

伴随着功率半导体器件、电力电子器件的发展与成熟,直流技术应用在电力系统配电网中受到越来越多的关注。文中建立了直流配电网各元件损耗的数学模型,利用PSCAD仿真技术分析元件模型的可行性并选定元件损耗的计算参数,分析交、直流配电网及其元件在不同比例直流负荷、轻重负载下的损耗情况,提出交、直流配电网线损拐点的预测区间,从能耗的角度给出直流配电网替代交流配电网的可能性。研究表明,直流配电网线损率在直流负荷比例为50%～60%区间内低于交流配电网,且直流负荷比例越重,直流配电网较于交流配电网具有更好的节能效果。

光伏逆变器无源分数阶滑动模态控制器设计

设计了光伏逆变器无源分数阶滑动模态控制器(Passive Fractional-Order Sliding-Mode Controller, PFSMC)来实现不同运行条件下的最大功率跟踪。首先,基于跟踪误差构建储能函数,保留系统阻尼有益项以提高跟踪速率,并完全补偿其他的系统非线性以实现全局一致的控制性能。随后,引入分数阶滑动模态控制(Fractional-Order Sliding-Mode Control, FSMC)作为附加控制输入对储能函数进行能量重塑以提高光伏逆变器的动态响应性能,同时分数阶滑动模态的引入可大幅提高闭环系统的鲁棒性。为验证所提控制器的有效性,进行了两种算例研究,即光照强度变化和电网电压跌落。仿真结果表明,PFSMC与常规PID控制、无源控制(Passivity-BasedControl,PBC)和FSMC相比,其能在各类工况下实现最快的动态响应以及最低的超调量。最后,基于d Space的硬件在环实验(Hardware-in-the-Loop, HIL)验证了所提算法的硬件实现可行性。

能源互联网内多类设备协同运行的能量管理系统软件设计

针对能源互联网中的海量分布式设备和电动汽车的需求,利用C#和Java编程语言设计并开发面向能源互联网的能量管理系统。该系统采用典型B/S架构,以Asp.Net动态网页开发技术和数据库技术为核心,由云端后台算法、云端服务器的MySQL数据库、前端的网页三大部分构成。详细介绍了软件平台的系统框架,分为上下两层。其中,上层为日前-实时协同的多时间尺度能量管理系统模块,下层包含分布式设备协调控制子系统和电动汽车协调控制子系统。最后,通过仿真算例分析,能量管理系统能对海量的分布式设备和电动汽车进行优化调度,验证了该软件的可移植性、有效性和实用性。

计及运行风险的无功优化强化学习智能算法

为提高电力系统的运行安全性,文中将电力系统风险评估理论引入到传统无功优化中,建立了考虑运行风险的多目标无功优化数学模型,并为此提出了一种全新的迁移部落强化学习算法,该算法将人工智能算法的随机搜索机制和强化学习算法的迭代模式有机融合,利用知识矩阵储存部落寻优信息,通过知识迁移显著提高了在线学习阶段算法的速率。IEEE118节点标准系统的仿真表明:迁移部落强化学习算法在保证较好的全局寻优性能的同时,速度可达传统人工智能算法的2~10倍,有效解决了考虑风险的多目标无功优化的动态快速求解。

用电负荷指纹管理的层次化系统设计

具备负荷特征识别功能的监控系统对实现电力需求侧的自主式、智能化管理至关重要。为解决非侵入式检测技术仅局限于既定设备的问题,促进各类用电设备的主动识别,以支撑自动需求侧管理体系下用电行为分析、用电优化控制功能。文中定义了基于家用电器运行特性的“负荷指纹”及其构成,并以信息物理融合系统为基础,提出负荷指纹管理的层次化技术架构,包括本地及云端两层用电负荷指纹管理平台。最后研制插座式智能采集终端、具备多通信技术的智能交互集中器,可为该技术架构的实现提供坚实的硬件支撑。

基于多群组均衡协同搜索算法的电动汽车充放电多目标优化

大规模电动汽车无序充电将会给电网安全运行带来巨大压力,合理利用V2G(vehicle to grid)技术制定最优充放电策略可以有效改善电网运行状况。在满足电动汽车充电需求的基础上,基于经典电池损耗模型和分时电价,以日负荷曲线波动最小和计及电池放电成本的用户充电成本最小为目标建立了电动汽车充放电多目标优化模型,采用多群组均衡协同搜索算法(EMGSS)进行帕累托前沿和最优折中解的求取,以滚动优化的方式满足综合考虑日间/夜间不同的随机的充电需求并进行优化计算,最大限度地实现电网侧和用户侧的双赢。通过仿真案例验证了该模型可以有效地平抑日负荷曲线波动并且降低用户充电成本。

基于IDTT-B配电终端的智能配电台区设计

针对配电台区自动化程度低、运行状况无法远程监测等问题,设计基于IDTT-B配电终端的智能配电台区,为运行管理单位实现配电台区的精细化管理提供科学、先进的技术手段。论文详细阐述了智能配电台区的建设,包括对原有配电台区的升级改造、采用基于IDTT-B配电终端的新型智能配电台区建设、通讯网络的建设、主站建设等,重点介绍了IDTT-B配电终端的开发设计,该终端集配变监测、电能质量监测、温湿度测量、低压开关通讯等多种功能于一体,集成度高,支持远程控制、远程通讯和远程软件升级,投资小,性价比高。最后,介绍了基于IDTT-B配电终端的智能配电台区的技术特点、总体性能及应用场合。新型智能配电台区建设对于我国全面建成统一坚强智能电网具有重要意义。

基于多频超声波原理的变压器故障检测方法探究

变压器的运行状态直接影响到整个电网的运行安全,如何实现对变压器多种故障实时监测、保障电网的正常运行至关重要。本文提出基于多频超声波的变压器故障检测技术,即同时利用上百个频率不同的超声波对变压器油不间断扫描检测,并对接收到的超声波的各项参数采用多元统计分析技术和复数人工神经元网络数据分析技术进行处理,得到不同超声波的特征值,经过与变压器故障特征值比对可得到变压器的运行工况和故障名称,从而实现高效、准确、同时检测出多种故障。

双向能量流动的T型三电平光伏并网逆变器研究

T型三电平逆变器作为常见的光伏并网逆变器拓扑结构之一,因其具有能量双向流动的特点,通常被用做储能设备与电网之间的能量转换器,在微电网电压波动时对微电网进行削峰填谷。针对T型三电平逆变器双向控制这一特点,在传统的空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)策略的基础上设计了电压电流双闭环控制,以此来控制电流的双向流动。实验波形验证了这一方法的有效性。

基于改进精简爆炸烟花的区域商业楼宇日前电能交易

由于现在越来越多的商业楼宇配备了储能和微型燃气轮机等分布式可控资源,能够根据需求转移负荷、减少负荷甚至发电上网,具备了小范围区域电能交易的可能。针对小范围区域电能交易问题,该文搭建了考虑集成商和商业楼宇的电能交易模型进行研究。其中,集成商根据楼宇用电策略改变分时电价提高收益,商业楼宇根据电价改变用电策略降低成本;同时,针对集成商与商业楼宇之间存在隐私问题,该文提出了一种基于改进精简烟花算法(improved bare bones fireworks algorithm,IBBFWA)的交替求解方法,实现模型的求解。通过算例结果验证模型对降低商业楼宇运行成本的有效性和算法的高效性。

基于多因素分析的配网线损改进方法研究

对于配网线损计算,在传统算法中应用较多的是均方根电流法,它一般用于三相供电较平衡、负荷变化平缓、日负荷曲线峰谷差较小的情况。但由于目前配电网的自动化水平较低,数据采集系统存在一定误差,导致按照传统线损计算方法得到的结果会产生较大偏差。因此,通过对多种线损影响因素进行分析,引入电网规划建设因素、电网技术因素、运行管理因素,提出了一种基于多因素分析的配网线损改进方法,并根据实际数据对算法进行了验证。结果表明配网线损改进方法的计算结果精度更高,更加符合实际情况,有利于准确分析配网线损来源,合理使用降损措施,提高电网运行的经济性。

住宅小区充电站电动汽车有序充电方法

对充满随机性的电动汽车进行有序充电管理,是当今“绿色出行”时代亟待解决的问题。基于数据挖掘技术首先建立起电动汽车的数学模型,以北京市某小区电动汽车出行历史数据为例,利用模糊C均值聚类算法对车主的行驶行为、入网电动汽车的初始电池荷电状态进行分析,把握电动汽车负荷特性。基于马尔科夫链的思想建立由精炼后的多条典型电动汽车负荷模式转移概率矩阵组成的模型,对电动汽车的随机动态变化过程进行描述,并应用多种群遗传算法求解电动汽车的有序充电问题。以小区充电站为例,并与其他方法进行对比,验证了本文模型和方法的有效性。

能源互联网分布式设备协调控制软件系统平台方案设计

在能源互联网背景下,研究复杂多网流系统及其多尺度精细建模问题具有重要意义,基于此,设计一种基于能源互联网技术的分布式设备协调控制软件系统平台。首先研究超大规模分布式设备与配电网的互动机制,以及含电动汽车的分布式设备协调控制,和支持海量的分布式设备协调控制的一致性算法。然后,利用JADE多智能体,设计分布式设备协调控制的软件原型技术框架,及分布式设备并网支撑平台的系统架构。所设计的分布式设备协调控制软件系统方案满足实现大规模分布式设备接入配电网的通用标准,有助于加快分布式设备的投产并网运行,实现资源的优化配置,为发展支持分布式发电、储能、可控负荷等设备即插即用的标准接口提供借鉴和参考。