于改进抽样法的电力系统可靠性评估

由于电力系统的元件故障为小概率事件,在应用传统非序贯蒙特卡洛抽样法进行系统可靠性评估时,存在抽样次数大,仿真时间长等缺点。通过将对偶变数抽样法与交叉熵重要抽样法相结合,提出了一种适用于电力系统可靠性评估的改进抽样方法。该方法首先通过交叉熵重要抽样确定元件最优参数,构造元件的零方差概率密度函数的近似函数,然后根据最优参数进行对偶抽样,进一步降低抽样过程的方差,提高了传统蒙特卡洛法的抽样效率。应用该方法及传统随机抽样法、对偶变数抽样法和交叉熵重要抽样法对IEEE-RTS（可靠性校验系统）与变参数后的IEEE-RTS进行可靠性评估,计算结果表明：提出的方法在保证一定计算精度的条件下,相比其他方法,进一步提高了仿真速度。越是小概率事件,方法的优势越明显。     

电力系统充裕度评估中的交叉熵蒙特卡洛方法

蒙特卡洛模拟法在现代电力系统分析中得到广泛应用,但其抽样效率受到系统元件可靠性的制约,导致其在处理稀有事件时效率低下。基于交叉熵的方差减小技术可有效地处理稀有事件。交叉熵方法通过交叉熵距离函数在系统元件失效概率密度函数族中搜寻最优分布函数,然后对最优分布函数进行抽样,从而极大地降低系统元件失效的稀疏性。以IEEE-RTS79测试系统为例,研究了交叉熵算法的分位数和预抽样样本对算法效率的影响;将交叉熵算法与传统蒙特卡洛模拟法、重要抽样方法进行了比较,算例分析结果表明交叉熵方法具有收敛速度快、采样次数少、计算时间短等优点。     

基于混合模型和交叉熵重要性抽样的 发电系统可靠性评估

目前应用在发电系统可靠性评估中的交叉熵重要性抽样方法采用单一的概率质量函数描述发电系统的状态,该方法在处理高可靠性系统时需要进行大量的预抽样才能得到具有较好方差减小效果的最优概率质量函数以达到加快可靠性指标收敛的目的,而大量的预抽样过程会导致可靠性评估总体效率的下降。因此文章提出基于混合概率质量函数模型与交叉熵重要性抽样相结合的发电系统可靠性评估新方法,该方法采用多个概率质量函数描述发电系统的状态,并基于最小交叉熵原理对各概率质量函数及其对应权重进行迭代更新,最后由各概率质量函数的加权形成最优概率质量函数,利用所得最优概率质量函数对系统状态进行抽样和可靠性计算。相比于现有方法,该方法预抽样过程所需样本较少,可以在保证可靠性指标准确性的同时大幅加快系统可靠性指标的收敛速度,在处理高可靠性系统时效果更加明显。算例验证了文中方法的优势。     

一种发电系统可靠性评估的混合加速算法

针对使用时序蒙特卡洛法的可靠性评估计算效率低下、收敛特性较差等问题,提出一种结合基于交叉熵的重要抽样法和全概率公式法的混合时序蒙特卡洛评估算法,将其应用于发电系统可靠性评估中。基本思想是利用交叉熵优化过程获得近似零方差重要抽样密度函数,然后根据此时各元件故障率的扭曲程度确定对系统可靠性最重要的元件,对这些最重要的元件使用全概率公式,然后利用得到的各元件的新参数进行发电系统可靠性评估。由于两种基于不同原理的方差技术被组合使用,所以计算效率进一步提高,收敛速度进一步加快。最后使用可靠性测试系统IEEE-RTS以及修改后的测试系统对提出的方法进行验证,将所提方法(TP-CEMCS)的测试结果与传统时序蒙特卡洛法(MCS)、基于交叉熵的时序蒙特卡洛法(CE-MCS)和基于全概率公式的时序蒙特卡洛方法(TP-MCS)得到的结果进行比较,表明该方法在保证评估精度的基础上更进一步提高了计算速度。     

基于对偶抽样蒙特卡洛法的有源配电系统可靠性评估

研究含典型分布式电源的配电网可靠性评估问题,针对源荷侧资源的随机波动特性,提出一种基于对偶抽样蒙特卡洛法的有源配电系统可靠性评估数学模型。首先对随机性源荷侧资源进行概率性指标建模,其次建立典型配电网可靠性评估指标用于评估分布式电源接入后对配电系统可靠运行的影响,再次,将对偶抽样技术引入以提高传统蒙特卡洛算法在处理可靠性评估方法计算效率的缺陷性,进而提高计算结果的方差精度。最后,对改进的IEEE-RBTS Bus 6的主馈线F4进行分析计算以验证本文所建模型的可行性和所提算法的高效性。     

基于交叉熵重要抽样和状态筛选的电力系统可靠性计算方法

针对蒙特卡洛法模拟在计算电力系统可靠性时效率比较低的问题,提出一种基于交叉熵重要抽样和状态筛选的电力系统可靠性计算方法。首先,利用交叉熵重要抽样计算电力系统的修正概率分布及各元件的修正强迫停运率。其次,确定各元件的重要程度,根据重要元件确定对系统可靠性指标影响较大的部分系统状态,从而形成重要状态子空间。最后,对剩余的系统状态采用修正概率分布进行抽样,在抽样过程中对重要状态和已被抽样的系统状态进行筛选,避免已被分析过的系统状态被重复多次分析。该方法既利用交叉熵重要抽样提高了抽样效率,又避免了对同一状态的重复分析,在状态抽样和状态分析2个步骤上的计算效率均有提升,IEEE-RTS系统验证了所提方法的效率。     

基于近似牛顿方向的多区域无功优化解耦算法

针对多区域电力系统的无功优化问题，提出了基于近似牛顿方向和GMRES算法的无功优化解耦算法。该算法以非线性原对偶内点法为基础，在迭代计算过程中构造近似牛顿方向，实现弱耦合系统的完全解耦，保证算法具有局部线性收敛特性，且其计算速度要比非线性原对偶内点法快。对于不能实现解耦的强耦合系统，以近似牛顿方向为初值和解耦对角阵作为预处理器，采用GMRES法求解，使算法具有良好的收敛性和较快的计算速度。以708节点系统作为试验系统验证所提算法的正确性和有效性，得到了满足所有等式和不等式约束的最优可行解。并以树型子系统分解法对其进行分解，对不同分解方案的计算结果进行了比较分析。     

考虑风电接入的超短期阻塞概率动态预测

研究了接入风电场后的区域电网输电阻塞概率预测问题,提出了一种边界潮流优化算法和一种超短期输电阻塞概率动态预测方法。应用概率分布表示风电接入带来的不确定性,采用优化潮流作为电网潮流的计算框架,通过基于对偶抽样的蒙特卡洛仿真和边界潮流优化算法获取断面潮流的概率分布及边界,然后预测输电断面的阻塞概率。IEEE 39节点和IEEE 118节点系统的算例表明,所提出的阻塞概率动态预测方法是有效的。     

计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度

极端天气造成的故障会引发潮流转移,触发连锁故障,从而增加了大规模停电事故发生的概率。高比例电力电子设备接入电网的趋势增加了电网调度的灵活性。因此,提出计及统一潮流控制器的电力系统双层协调弹性调度策略。采用随机场景生成的方法模拟极端天气事件;通过潮流熵定量描述极端天气下潮流分布的不均衡性,以表征发生连锁故障的风险;将弹性调度代价最低和潮流熵最低分别作为上下层模型的目标函数,同时基于统一潮流控制器的调节潮流特性,构建双层弹性调度模型;基于KKT条件和对偶原则,将原双层调度模型转化为单层混合整数线性优化模型进行求解,并通过装有统一潮流控制器的IEEE 39和IEEE118节点系统进行算例仿真,验证了所提模型在降低大规模停电事故概率和提升系统弹性方面的有效性。     

计及相关性及改进交叉熵法的电-热互联综合能源系统风险评估

电–热互联综合能源系统负荷及风电随机性加剧,导致系统运行风险水平增加。为解决上述问题,提出了一种计及变量相关性及改进交叉熵法的电–热互联综合能源系统风险评估方法。首先,构建了电–热互联综合能源系统潮流模型,采用高斯混合模型建立风电出力不确定性场景,基于概率潮流对系统风险进行评估。接着,针对现有单峰最优抽样函数的交叉熵法在计算多边越限情况下的不足,提出了基于多峰最优抽样函数的改进交叉熵法对系统风险指标进行计算。进一步的,针对目前交叉熵法难以计及变量间的相关性,通过等价转换将相关性样本进行独立性转换,从而有效解决了这一难题。最后,在巴厘岛32节点热网和改进的IEEE-33节点配电网组成的电–热互联综合能源系统中验证了所提方法的有效性。     

Sensor fault diagnosis and fault‐tolerant control for stochastic distribution time‐delayed control systems

In this paper, a new fault diagnosis and fault‐tolerant control method based on the model equivalent transformation is proposed for the stochastic distribution time‐delayed control system, in which the random delay between the controller and the actuator and the external disturbance is considered. The system is modeled by using a linear B‐spline to approximate the probability density function (PDF) of system output. The original system is transformed into an equivalent system without random delay based on the Laplace transformation method. Then, the equivalent system that is converted to the augmentation system with a new state variable is introduced. The observer is designed to estimate the fault information based on the augmentation system. Observer gain matrices and controller parameters are obtained by solving the linear matrix inequality. The PI control algorithm is used to make the PDF of the system output track the desired distribution. Finally, the validity of the proposed method is verified by computer simulation results.     

基于二维Renyi交叉熵的刀具磨损图像分割

为了快速准确地完成刀具磨损检测系统中刀具磨损图像的分割,提出了分解的二维Renyi交叉熵刀具磨损图像阈值分割方法。首先引入Renyi交叉熵的定义,给出一维Renyi交叉熵阈值选取公式。然后推导出二维Renyi交叉熵阈值选取公式,并采用快速递推公式来降低阈值选取准则函数的计算复杂度。最后提出了二维Renyi交叉熵的分解算法,将二维Renyi交叉熵的运算转化为两个一维Renyi交叉熵的运算,使算法的运算量从O(L4)降为O(L)。针对不同类型的刀具磨损图像的实验表明,所提出的方法与基于粒子群优化的二维最大Shannon交叉熵法、基于粒子群优化的二维Renyi熵法、二维最小Tsallis交叉熵法相比,在分割效果和运行速度上均具有很大优势。     

基于改进多点估计与最大熵的概率谐波潮流算法

随着可再生能源发电的大规模接入,电力系统中的谐波呈现出更加明显的随机性、波动性等不确定性特征。为研究电力系统的不确定性谐波水平,提出了一种基于改进多点估计与最大熵分布的概率谐波潮流算法。首先,基于离散近似理论,确定独立标准正态分布随机变量的多重采样点和权重;然后,根据随机变量空间变换,获得功率、谐波电流等任意分布随机变量的权重与采样点,并据此计算谐波电压等输出随机变量的统计特征,进而基于最大熵分布求取输出变量的概率分布。相比传统点估计结合级数展开算法,所提算法通过改进的多点估计,提升了计算效率与准确度;通过引入最大熵分布,保证了概率密度函数拟合效果。利用改进的IEEE 33节点系统验证了不同分析场景下所提方法的性能以及相比传统算法的优势,并依据该方法分析了谐波潮流计算中输入随机变量相关性对系统谐波水平的影响。     

基于SMC的模型预测控制性能验证方法研究

1. 武汉交通职业学院， 湖北 武汉　430065； 2. 武汉轻工大学 数学与计算机学院， 湖北 武汉　430023     

基于改进交叉熵算法的概率最优潮流计算

分布式发电并网所表现出的随机性使传统的优化运行无法做出准确计算,因此概率潮流理论成为了含分布式发电系统分析运算的基础。针对分布式发电随机性以及概率潮流概率化运行特点,在运用概率潮流应对分布式发电随机性的基础上提出了基于改进交叉熵算法的概率最优潮流运算方法。通过建立计及分布式发电的总发电成本和系统的稳定性双目标优化模型,完成含分布式发电的配网侧整体优化运算。最后与传统的遗传算法在相关算例上完成仿真对比运算,证明所提方法的高效性与精确性。     

基于卷积的风速和负荷相关性分类处理的概率潮流计算

含相关性风电的电力系统概率潮流算法需具备同时处理风速相关性和负荷相关性的能力。现有的概率潮流算法一般采用蒙特卡罗方法统一处理两类相关性,但该算法计算量较大,且忽视了风速和负荷在概率分布特性上的差异。为此,本文提出风速相关性和负荷相关性分类处理的概率潮流算法。该算法延用蒙特卡罗法计算相关风电场总出力的概率密度曲线,并利用负荷一般呈正态分布的特性,采用解析法快速求取总负荷的正态分布函数,最后将两类结果进行卷积计算获得支路潮流的概率密度函数。由于在处理具有相关性负荷时避免了负荷样本的生成与采样,该算法可以提高概率潮流的计算效率。以含多风电场的IEEE RTS-96系统和IEEE 118系统为算例,与蒙特卡罗法、点估计法及累积量法进行比较,验证了本文方法的有效性和优越性。     

一种临界故障切除时间概率分布的求解方法

稳定性分析是电力系统运行与控制中必须考虑的一个以及半不变量的性质，在敏感度计算的基础上，将临界故障最基本的问题。传统稳定分析是在确定系统初始参数后进行的。由于某些原因，电力系统的初始参数，如母线负荷等，因得不到其确定值而只能知道其可能分布。这使得传统的稳定分析方法已不能适用于新的形势，为此提出了概率稳定分析这一新的课题。该文提出一种新的临界故障切除时间概率分布的求取方法，利用随机变量的Cram-Charlier级数展开式切除时间概率分布的求取转化为对初始参数的半不变量的求取。该算法在39机系统中进行了测试，与Monte-Carlo仿真结果相比，该算法不需要反复进行大量的数值仿真的采样计算，而只需在确定临界故障切除时间的灵敏度时进行一次数值仿真；计算结果能很好地描述临界故障切除时间的实际概率分布，且能显著地减少计算量，提高计算速度。利用该方法，可根据故障后临界故障切除时间的概率分布，确定临界故障切除时间分布在期望值附近某区间内的概率，为稳定分析提供了判断的依据。     

引入交叉熵与动态故障集的含风电大电网可靠性评估

风电等新能源大规模并网对电力系统可靠性产生了重要影响。电力系统的不断发展、电气联系的逐渐加强,以及新能源的随机波动特性,使得基于蒙特卡洛模拟(MCS)的可靠性评估方法在高可靠性系统中的计算效率大大下降。提出一种基于链表动态故障集并将之与交叉熵(CE)结合使用的新算法,一方面通过CE优化构建系统元件的最优概率分布,减小方差变化,加快指标收敛;另一方面,以基于链表的动态故障集多级索引取代状态空间中重复状态调用最优潮流的过程,以此提高系统状态评估效率。对IEEE RTS-79发输电改进系统进行可靠性评估,并与原始MCS和CE对比,结果表明,新算法合理、有效;通过变更负荷峰值改变系统可靠充裕度,对比了不同可靠性水平系统下3种方法的计算效率。     

含大规模风电场的电力系统线性化最优潮流计算

考虑随机因素的最优潮流(optimal power flow,OPF)计算属于非线性计算,随着系统规模增大,计算难度大大增加,计算效率低,难以满足电力系统在线计算分析要求。针对含大规模风电场的电力系统,首先利用近似简化方法对传统考虑风电不确定性的最优潮流模型进行线性化处理,同时利用拉丁超立方采样进行风电场景生成,基于场景削减技术获得概率测度较大的少数风电场景;然后建立一种新的考虑风电不确定性的线性化最优潮流模型;最后利用简化内点法进行求解。IEEE 300节点、Polish 2 736节点系统的计算结果表明,考虑风电不确定性的线性化最优潮流精度高、计算时间短、适用性强。