大电力系统可靠性评估的软计算模型

为减少大电力系统可靠性评估中偶发事件的潮流计算次数,提高故障模式识别率,将粗糙集与神经网络、遗传算法有机融合,提出了电力系统偶发事件模式识别的软计算模型--粗神经网络融合模型(RNNIM)和基于RNNIM的电力系统可靠性评估算法.首先利用粗糙集方法约简RNNIM的输入变量,提炼样本,提取事件类与系统状态关系的概略化规则集;其次利用概约化规则集建立RNNIM,用遗传学习算法训练网络.以RBTS和IEEE-RTS79测试系统为例,说明所提模型是正确、可行和有效的.     

电力系统可靠性评估的动态任务分配并行算法

针对大电力系统可靠性评估并行计算中静态任务分配方法存在的进程间通信次数多、过度计算等不足,在详细分析Monte-Carlo仿真过程中可靠性指标方差系数和抽样次数变化规律的基础上,提出基于De Miovre-Laplace中心极限定理和曲线拟合相结合的启发式动态任务分配方法,并提出基于动态任务分配的大规模电力系统可靠性评...     

以网络为基础的大规模电力系统计算示范应用研究

电力网格是网格技术和电力监控与自动化调度技术相结合的产物.电力网格具有整合电力系统现有仿真数据和各种计算资源的能力,并提供并行/分布式高性能计算,因此可以协助解决大规模电力系统仿真计算问题.介绍了电力网格的概念、特点及结构,并通过以网络为基础的电力系统机电特性并行化仿真示范实例分析,提出了机电特性通用分布式仿真体系.在该体系下,开发了基于脚本的计算环境,在单机/共享内存机/集群机/网格计算模式下自动并行化执行计算任务,实现了基于电力网格技术的动态安全评估数据级/功能级并行应用示范.     

考虑信息系统作用的电力系统可靠性研究

将电力信息系统对电力一次系统的作用形式分为直接作用和间接作用,并研究了直接作用类型对电力系统可靠性的影响。提出了由信息系统功能、一次系统元件及信息-电力作用关系组成的系统可靠性模型。给出了断路器控制和变压器控制两类信息系统功能可靠性模型和考虑信息系统功能作用的断路器和变压器可靠性计算方法。在此基础上,基于非序贯蒙特卡罗仿真方法,提出了考虑信息系统作用的电力系统可靠性评估算法。最后,通过对RBTS改进系统的仿真分析,以系统负荷削减概率（Loss of load probability,LOLP）和期望失负荷量（Expected energy not supplied,EENS）为可靠性指标,分析了不同结构和冗余程度的信息系统对系统可靠性的影响。算例结果表明,信息系统作用对电力系统可靠性影响显著,不同结构的信息系统对电力系统可靠性影响存在较大差别。     

基于PC机群的发输电系统可靠性评估

为提高发输电系统可靠性评估的计算速度，提出了一种可靠性评估并行交流潮流法。该方法的核心是基于大规模电网分解协调原理的粗粒度空间并行快速解耦潮流模型和算法。其特点是：把系统划分为几个子网络；用LU分解法计算子网络和边界节点的交流潮流；根据进程间交换的潮流违限消息进行校正控制；最后计算可靠性指标。提出的方法在用个人计算机和1000M以太网构建的计算平台上实现了大电力系统充裕度评估交流潮流法的并行计算。通过对IEEE-118、IEEE-RTS96系统和一个实际电力系统进行的计算分析，验证了方法的正确性、可行性和有效性。     

考虑雷电天气的大电力系统可靠性评估

雷电天气会导致输电线路故障率增加,对大电力系统可靠性评估有重要影响。针对不同雷电水平下的输电线路具有不同的故障率,依据地闪密度划分雷电水平区域,分区建立输电线路故障率模型,提出一种基于蒙特卡洛抽样原理,在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估方法。该方法分别对雷电天气和输电线路进行蒙特卡洛抽样,确定雷电天气状态和输电线路状态,生成确定的系统状态,然后进行大电力系统可靠性评估。最后给出在考虑雷电天气下的大电力系统可靠性评估流程,并通过算例说明雷电天气对电力系统可靠性充裕度指标的影响。     

基于贝叶斯网络计及元件联合故障的电力系统可靠性评估

基于贝叶斯网络,将系统元件的联合故障模型引入到网络建模过程中,建立了计及元件故障间联合概率分布的贝叶斯网络模型。采用贝叶斯推理得到系统各元件故障状态及其概率分布,并将其应用到电力系统可靠性评估中,改进了以往贝叶斯网络可靠性评估方法未考虑对系统可靠性指标影响较大的元件故障间关联的不足。在求解故障后潮流时,采用最优潮流(OPF)算法来计算优化后切负荷量,提高了计算的准确度,进一步算得指标,评估得到系统可靠性水平。IEEE-RTS24测试系统算例分析,验证了方法的正确性和有效性。     

人工智能技术的铁路电力自动化系统可靠性评估

针对当前铁路电力自动化系统可靠性评估过程存在的问题,以获得更加理想的评估效果,提出了人工智能技术的铁路电力自动化系统可靠性评估模型。首先分析铁路电力自动化系统可靠性评估研究进展,指出各种评估模型存在的局限性;然后提取铁路电力自动化系统可靠性特征,将特征作为最小二乘支持向量的输入向量,采用粒子群算法搜索最小二乘支持向量最优参数,建立铁路电力自动化系统可靠性评估模型;最后与其他铁路电力自动化系统可靠性评估模型进行了仿真对比实验。结果表明,人工智能技术的铁路电力自动化系统可靠性评估准确度高,平均耗时短,评估整体性能明显优于其他模型,为解决铁路电力自动化系统可靠性评估提供了一种新的研究工具。     

基于GPU加速的高性能MapReduce集群设计研究

针对高性能MapReduce集群速率不高、自适应控制能力不好的问题,提出基于GPU加速的高性能MapReduce集群设计方法。构建高性能MapReduce集群控制的网络结构模型,采用并行计算框架方法构建高性能MapReduce集群云平台,结合GPU加速方法进行数据同态管理以及并行计算的优化控制,在多层次多粒度并行计算框架下实现GPU的整体存储容量扩展融合处理;设计GPU加速并行计算的自适应算法,构建优化的GPU计算交替执行模式,通过多核CPU的Hadoop并行计算体系实现高性能MapReduce集群设计和自适应参数融合调节,采用大数据挖掘和空间状态特征匹配的方法,提高高性能MapReduce集群控制和动态响应的能力。仿真结果表明,采用该方法进行设计的高性能MapReduce集群输出稳定性较高、计算速率较好,且提高了GPU动态响应和并行计算能力。     

复杂电力系统可靠性的一种通用计算方法

文中针对复杂电力系统可靠性模型，应用割集理论，通过计算机实现，提出了一种具有通用性的，适用于电力系统各种网络的系统可靠性的定量分析方法。     

分布式发电对配电网可靠性的影响研究

主要研究了分布式发电对配电网可靠性的影响,考虑到当前配电系统元件和负荷原始参数的不确定性,采用基于区间计算的配电网可靠性评估算法分析了参数不确定性对配电系统可靠性的影响,并通过对网络进行简化等值提高了计算速度。以RBTS-6母线配电系统为例,计算了分布式电源接入前后配电系统可靠性评估的各项区间指标,根据可靠性指标分析了不同接入位置对配电网可靠性的影响,验证了作为备用电源的分布式电源在改善电网可靠性方面的作用。     

建立电力系统通信网可靠性管理体系相关问题的探讨

电力通信网可靠性关系到电网运行的安全稳定,建立电力通信网可靠性管理体系意义重大。由于电力行业业务需求不同于公网业务,电力通信网在可靠性管理上具有一定的特殊性,文章在对电力系统可靠性管理特殊性分析的基础上,按照电力通信网生命周期,对各个可靠性管理阶段,指出了设计可靠性、实施可靠性、运维可靠性、战略可靠性所包含的内容。同时对建立电力通信网可靠性分层体系结构、建立通信网故障、可靠性测度与评估方法及建立可靠性评估体系等问题进行了分析说明。     

A method for bulk power system reliability evaluation based on local coherency

The problem of bulk power system reliability evaluation is considered and a new solution approach is proposed. Bulk power system models are generally not coherent in the sense of reliability theory. Conditions are derived on network topology to guarantee coherency. Only parallel structure systems satisfy these conditions. Noncoherency of a power system may be the effect of only a subset of its transmission lines. Thus the concept of local coherency is introduced. A decomposition approach to bulk power system reliability evaluation based on the concept of local coherency is developed. Sufficient conditions for local coherency are derived.     

基于函数型连接神经网络的发输电系统可靠性评估研究

发输电系统可靠性评估的枚举法需要大量的计算时间。为减少可靠性评估的计算量，特提出一种用于识别偶发事件的函数型连接神经网络(FLNN)分类模型。根据潮涌计算特点，构造了一种能够计及有功且能够计及电压和无功影响的简化潮流模型来快速计算行为指标(PI)，形成FLNN分类器输入模式集。将FLNN分类模型和简化潮流模型相结合，提出了一种基于偶发事件筛选的函数型连接神经网络(FLNN)可靠性评估方法。用该方法对IEEE．RTS79测试系统进行计算，结果验证了该方法的正确性和有效性，同时表明了该方法在保证精度的前提下减少了计算时间，在目前情况下改进计算方法来提高计算精度比计及高阶事件的影响来提高计算精度更为有效。     

高性能在线分析计算现状与协同计算关键技术

阐述了电力系统高性能计算模式的概念,沿着"离线计算在线协同化"的演进方向,以提高计算实时性、可靠性和计算服务化为目的,将并行计算、分布式计算、云计算等高性能计算模式作为主要分析内容,从分解协调方法、数值计算并行、硬计算架构和软计算模式等方面总结了状态估计、潮流计算、包含暂态稳定计算和静态安全分析功能的在线动态安全分析研究应用现状。阐述了实现在线分析一体化协同计算技术路线图的三个演进阶段,重点探讨了支撑以上业务分析应用在线计算协同化的关键技术,如分配映射机制、分解协调计算服务、模块服务接口化和数据交互规范等。最后在云计算模式下,设计了在线分析业务的协同计算场景和状态估计服务模式,对基于云计算的调度控制系统设计与开发进行了有益探索。     

发输电组合系统可靠性评估的Monte-Carlo仿真及并行处理

并行处理为大规模电力系统问题的分析和计算提供了新的机会和挑战，为大大缩短电力系统可靠性评估的计算时间，实现在线应用提供了强有力的支持：本文介绍了发输电组合系统可靠性评估的基本概念，并详细分析了各种Monte-Carlo仿真的基本原理，提出了一种基于粗颗粒异步算法的并行处理的网络拓扑结构，并分析其基本原理，最后介绍了实现主从处理器以TCP／IP方式通信的方法。     

基于数据中心的故障信息管理系统

针对电网调度主站端系统众多、数据难以共享的难点,提出一种新的故障信息管理系统的设计模式,即在现有数据中心基础上,建立一套符合地方电网现状的故障信息处理系统。该系统不仅可以实现继电保护相关数据、信息的高效利用和充分共享,而且能够利用整定计算及定值单发布等系统功能,实现故障信息分析、计算、管理等任务的自动化、网络化以及工作方式的标准化、规范化,实现整定计算、故障信息系统、定值单发布3个系统的全自动闭环管理,具有较强的实用意义。     

采用SOM的发输电系统可靠性综合评估快速算法

针对目前发输电系统可靠性综合评估算法中蒙特卡罗仿真效率不高的问题，提出了一种利用模糊自组织映射(SOM)神经网络进行状态筛选的可靠性快速评估算法。SOM神经网络具有拓扑特征保持性质，经过训练后的SOM网络具有模式聚类能力，即不同的运行模式被映射到输出平面的相应位置，因而能对暂态稳定性进行判别。由于SOM具有学习训练时间短的优点，因而特别适于可靠性评估。将模糊SOM网络和序贯蒙特卡罗仿真结合在一起对系统状态进行筛选，首先将明显不失稳的无效系统状态筛掉，大大减少了需要完全评估的系统状态数，从而显著提高了综合评估的效率。通过对IEEE—RTS标准算例系统的计算，结果表明所提算法快速有效，具有良好的应用价值。