基于关键支路受扰轨迹凹凸性的暂态稳定判别及紧急控制

基于局部受扰信息,判别大扰动冲击下互联电网暂态功角稳定性,具有本地量测信息量少、实时响应实时判别、稳定判别计算量小等突出技术优点。该文首先分析了稳定与失稳两种情况下,发电机相轨迹与网络交流支路相轨迹几何特征的一致性;提出了基于临界断面中交流关键支路受扰相轨迹凹凸性的暂态稳定判别新方法;通过与快速失步解列装置整定参数的协调配合,获得了具备工程实施条件的时间裕度,在防控暂态稳定的第二道防线失效时,可作为避免失稳的紧急追加控制措施;交直流混联外送电网和特高压跨大区互联电网仿真结果,均验证了稳定判别方法和紧急追加控制的有效性。     

基于广域支路响应的功角与电压主导稳定模式判别及紧急控制

功角稳定与电压稳定是交直流混联电网机电暂态尺度内两种不同稳定模式,快速准确判别主导模式是实施有效控制的前提和基础。该文首先针对两种典型系统,分析不同主导稳定模式下节点电压的幅值与相位时空变化规律,以及不同交流支路段的响应特征差异;其次,利用基于响应信息的定量评价指数——简化支路暂态输电能力sBTTC指数实现不同模式下关键支路的统一识别;在此基础上,结合关键支路垂足电压位置、功率与相位变化率以及相位差大小等特征,提出主导稳定模式判别方法和降低系统失稳风险的紧急控制策略。面向交直流混联大电网的仿真结果,验证判别方法和紧急控制策略的有效性。     

模型-数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现关键技术与工程应用

随着可再生能源的大规模并网、需求响应的逐步实现,电网运行方式的复杂性和波动性不断攀升,电力系统的安全运行正面临新的需求与挑战。因此,基于人工智能技术,在广东电网建立了"模型—数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现平台",保证电网安全、稳定、经济运行。文中首先定义了电网安全特征和知识,阐述了模型—数据混合驱动的思想与具体实现方法,并分析了降低误差的手段;其次阐释了平台的并行计算技术;接着设计了平台的软硬件架构;最后,展示了平台在广东电网的实际应用效果,结果表明:(1)从运行规则制定层面,将运行专家离线制定粗放运行规则的模式,变革为人工智能在线发现精细运行规则的模式;(2)从运行规则应用层面,将调度员人工判定运行规则的模式,变革为人工智能实时判定运行规则的模式。     

面向调度决策的智能机器调度员研制与应用EI北大核心CSCD

随着电网运行方式时变性和复杂性日益增强,传统基于人工离线规则的调度决策机制难以为继,成为国内外复杂电网运行迫切需要解决的问题。基于人工智能、立足现有调度机制,研究面向调度决策的智能机器调度员(automatic operator,AO)关键技术及应用。在总结10余年研究的基础上,提出了电网调度运行“邻域知识”模型,构建了AO体系架构,提出了知识自动发现、管理和在线应用的技术路线,研发了复杂电网AO系统,并在多个省级电网调控中心在线投运。AO将“专家智能”离线制定粗放运行规则的模式,变革为“人工智能”在线发现精细运行规则的模式,推动调度决策从“自动化”到“智能化”的跨越。最后,指出了尚待研究的问题。     

面向调度决策的智能机器调度员研制与应用

随着电网运行方式时变性和复杂性日益增强,传统基于人工离线规则的调度决策机制难以为继,成为国内外复杂电网运行迫切需要解决的问题。基于人工智能、立足现有调度机制,研究面向调度决策的智能机器调度员(automatic operator,AO)关键技术及应用。在总结10余年研究的基础上,提出了电网调度运行"邻域知识"模型,构建了AO体系架构,提出了知识自动发现、管理和在线应用的技术路线,研发了复杂电网AO系统,并在多个省级电网调控中心在线投运。AO将"专家智能"离线制定粗放运行规则的模式,变革为"人工智能"在线发现精细运行规则的模式,推动调度决策从"自动化"到"智能化"的跨越。最后,指出了尚待研究的问题。     

基于广域响应的大电网暂态稳定判别原型系统

基于响应的暂态稳定判别与控制技术是当前电力系统安全稳定领域的研究热点。目前已经提出了多种不同原理的暂态稳定判别技术,但距工程应用尚需解决很多问题。为分析比较各种判别技术的有效性和适用性,开发了一个基于广域响应的大电网暂态稳定判别原型系统。原型系统以PMU实时量测数据作为输入,分别实现了多种基于响应的暂态失稳判别技术的实时评估与可视化展示。介绍了原型系统的框架结构设计、功能模块实现和工程应用情况,并从时间尺度、数据量测以及控制策略生成等方面为基于响应的暂态稳定控制的下一步发展方向提出了建议。工程应用表明所开发的原型系统具有较好的使用价值,是分析比较各种基于广域响应的暂态稳定判别技术的有效工具。     

从电压稳定性观点判别电力系统强弱区段（上）

可导致系统崩溃的电压不稳定的出现是由于电网不能满足某一临界（或弱的）母线对无功功率的需求而引起的，实际上，为了防止电压崩溃而采用的调节算法应判别出电网中的临界母段并保持对这些母线电压的控制。本文提出了判别电网中弱母线段的两种方法，这两种方法都采用了早已提出的电压的控制，本文提出了判别电网中弱母线段的两种方法，这两种方法都采用了早已提出的在多机系统中确定静稳电压极限的方法；第一种方法基于母线电压从初始状态到稳定极限的相对变化；第二种方法基于由电压稳定极限计算得到的敏感参数。     

在线稳定节能综合监控与预警系统的设计与应用

基于调度自动化系统平台,介绍了电网在线稳定节能综合监控与预警系统体系框架、功能模块以及主要特点。该系统在实时采集数据的基础上,可直观展示电网的稳定模式域、稳定裕度指标、稳定和网损的相对关系、无功补偿水平等电网运行状态信息,有利于调度员清晰直观了解电网运行态势。该系统可快速定位电网安全隐患,自动智能控制和语音预警。该系统的工程化实施,可大幅提高电网实时稳定节能综合监控和预警能力,实现电网的智能化调度。     

基于决策树的电网安全稳定规则提取方法研究

现有电网安全稳定规则通过大量人工进行离线仿真计算得到,存在一定局限性。利用数据挖掘方法建立基于规则的分类器,提出一种基于决策树的电网安全稳定规则提取方法,利用电网在线运行数据自动生成电网安全稳定决策树,并转化为更加精细化的电网安全稳定规则,为电网的安全稳定控制提供决策性建议。     

基于多信息源的电压安全全过程预警及防控系统

电力系统电压失稳事故时有发生,从而引起电力界的广泛关注,然而电压稳定分析、判别与防控是困扰世界电力工作者多年的难题。文中阐述了基于多信息源的电压安全全过程预警及防控系统功能框架结构,分别介绍了静态、暂态、中长期和基于响应信息在内的多时间尺度全过程电压稳定防控技术,通过静态电压稳定指标、基于戴维南等值跟踪的失稳模式判别、基于WAMS的电压裕度分析等方法实现电压稳定判别及防控,并指出了所涉及的关键技术。该系统可实现大电网电压稳定快速量化评估与辅助决策,对提高电力系统电压安全预警及防控水平,降低电压崩溃事故发生概率,具有重要理论指导和工程实践意义。     

特定攻击场景下源网荷系统恶意攻击关联分析方法

充分利用网络信息与电气侧信息，提高恶意攻击事件识别的自适应能力和自动化程度是电网应对网络安全威胁的关键。提出了特定攻击场景下源网荷系统恶意攻击关联分析方法，首先，构建基于属性的多源事件融合模型，对信息侧与电气侧异常事件进行多源数据融合处理。其次，基于神经网络模型对融合后的事件进行训练，按照攻击场景分类。再次，结合电气侧异常事件，对遗传算法的初始化方案、选择算子、交叉遗传概率进行改进，基于分类结果，自动生成针对不同攻击场景的关联规则。接下来，通过时序、业务逻辑以及IP分类逐步减少待匹配事件数量，基于向量计算提高事件匹配速度，提出基于时序与业务逻辑的关联匹配算法，实现关联规则的高速匹配。最后，在源网荷仿真实验系统上验证了方法的有效性及适用性。该方法综合利用信息侧与电气侧异常事件，进一步提高对网络攻击的辨识精度，自动完成事件的分类和关联规则的生成，具有较大的工程应用价值。     

基于模糊多目标遗传优化算法的节假日电力负荷预测

多目标遗传优化算法的一个优点就是可在一次迭代计算中寻找到问题的多个非劣最优解。该文应用多目标遗传算法和关联规则算法提出一个基于模糊规则的电力负荷模式分类系统。在此分类系统中采用多目标遗传优化算法从众多模糊分类规则中自动挑选出具有较好识别性能和可解释性的模糊规则，并利用模糊关联规则挖掘通过启发式规则选择改善遗传算法的搜索性能。经仿真试验表明此分类系统具有较好的分类性能，可为节假日负荷预测提供更为充分的历史数据，从而改善其负荷预测性能。     

基于配用电数据关联的中压配电网断线故障诊断方法

基于配用电信息系统数据和关联规则算法,提出一种诊断中压配电网分支线断线不接地故障的方法。通过分析相互关联的配用电信息系统数据,提出基于数据特征选择的关联规则挖掘方法,并通过卡方分裂算法将连续型特征量转换为布尔型特征量,同时采用MSApriori算法解决故障信息中的稀有项问题,然后在此基础上应用kulc准则消除冗余规则以形成约简的代表规则家族。以华东某地区配用电信息系统中的历史数据为依据进行实际算例分析,结果说明所提出的方法能够大量减少无效挖掘,显著提高效率和准确度,适用于中压配电网断线故障的在线诊断。     

基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法

运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。     

基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理

为了找到负荷值与各种影响负荷预测精度因素之间的关系来进行缺损数据处理,提出一个基于关联分类技术的短期负荷数据缺损处理模型。该模型首先对负荷信息系统应用数据规约方法得到规约集,然后利用关联分类算法挖掘出隐含在其中的有趣的满足用户指定的最小支持度和最小信任度的强关联规则,最后通过规则匹配对含有缺损数据的记录进行修补,对有问题的数据判断异常。经仿真分析,应用这种新的数据缺损处理策略可以得到更加精确的预测结果。     

基于数据挖掘理论的电力系统暂态稳定评估

将数据挖掘理论中的关联规则分析与分类分析相结合，提出了一种基于数据挖掘理论的暂态稳定评估方法。文中选择反映电力系统运行状态的特征变量，建立暂态稳定评估模型；考虑到电力系统数据量大的特点，采用聚类分析、特征变量提取、连续数据离散化等数据预处理手段，以提高问题判断的准确性、可靠性和实用性。利用关联分类法可产生反映电力系统运行状态和暂态稳定性的关联规则，这些规则可被用来对系统进行暂态稳定的预测和评估。通过对3机9节点系统的计算，验证了该评估方法的有效性。     

基于在线自组织同步MAS的电网广域保护系统

介绍了电网广域保护的定义、作用、构建模式、体系结构和关键技术,提出了一种电网广域保护新方案。所提广域保护系统基于在线自组织同步MAS,其中的所有智能体(Agent)由广域精确同步脉冲驱动实现时间同步,提高了广域保护系统的实时性;依据功能需求和预定规则在线自组织成多个基于MAS的子系统,以灵活实现不同层次和不同功能的广域保护子系统;具备实现广域后备保护及协调主保护、安稳措施的能力。详细描述了所提技术方案,并讨论了与常规保护和稳定控制装置的配合问题。     

采用线性决策树的暂态稳定规则提取

为了提高精细规则的性能,提出一种基于支持样本的线性决策树的规则提取方法。该方法筛选临近稳定边界的支持样本,作为决策树的输入样本,精简了样本数目;提出基于线性分类器的决策树方法,以得到基于组合属性的安全稳定运行规则。在单机无穷大系统和IEEE 39节点系统中的对比研究表明：由于考虑了支持样本的特殊性,用线性组合规则代替单属性规则,减少了计算时间,提高了泛化能力,丰富了规则的物理含义,得到的灵敏度信息可用于辅助决策,在安全稳定精细规则提取中具有应用潜力。     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。     

智能机器调度员的原理和原型系统

在Dy-Liacco博士所提出的智能机器调度员（AO）概念基础上，结合中国电网调度运行的实际，阐述其基本原理和应用模式。提出并研究了电网精细规则的挖掘技术，即通过主题定义、海量训练样本生成、特征选择和规则生成等步骤自动挖掘出电网精细化的安全运行规则;开发了AO的原型系统，给出了基于集群机的硬件设计和软件模块结构，介绍了软件功能和算法。针对某省级电力系统，对AO原型系统进行了测试和分析，给出了一个精细规则挖掘实例，验证了在线挖掘的可行性和应用效果，得到的精细规则对在线运行方式的适应性更好。