基于特征流量分析的配电通信网数据侵入研究

配电通信网与输电通信网最显著的差异在于部分配电通信网业务由公网承载。配电网中,专用通信网与公网之间存在较为频繁的数据交互,增大了配电网信息安全风险。围绕配电通信网中的信息安全防护问题,介绍了小波分析算法,并将其应用于配电通信网数据流量分析,提出了基于小波分解的配电通信网特征流量提取方法,构建了配电通信网数据侵入辨识方法,明确了实施流程。最后基于某地区配电网实际数据构造算例,验证了所提出方法的有效性。     

考虑自恢复能力的电力 － 通信网可靠性与经济性分析

随着泛在电力物联网的建设,电力网与通信网耦合程度加深,对新型发展趋势下的电力物理信息系统可靠性与经济性的研究具有十分重要的理论价值和实际意义。首先,系统性阐述了泛在电力物联网中感知层与网络层的运行特点及其对电力网与通信网耦合关系的影响;然后,运用相互依存网络理论建立了完全一一对应的电力CPS相依网络模型,并介绍了网络攻击方式以及通信节点的自恢复能力;最后,通过电力通信系统的网络攻击算例仿真,分析并对比4种攻击方式和恢复方式组合下的电力网可靠性和通信网经济性,由此为泛在电力物联网初期建设提出合理性建议。     

配电通信网业务断面流量分析方法

阐述了配电通信网的物理定义、组成及其重要性,分析了配电通信网承载主要业务及业务特点,提出了配电通信业务断面模型,通过分析不同业务断面的流量计算方法,为各种站点类型、不同配电分区中的流量带宽计算提供依据。文中以A+区域配电业务流量计算为例,根据业务断面模型、业务流量计算方法,分析业务流量及流量计算;最后给出不同区域配电自动化业务汇总流量,为配电通信网规划、设计提供参考。断面流量模型可以为智能配用电信息通信技术选型、带宽预测、规划设计等提供有效评估手段,为电力系统地市骨干网和配电通信网的规划建设提供参考。     

网络模式下配电物联网载波通信匹配组网方法

为进一步完善电力线载波通信技术在配电网中组网的灵活性及可靠性,结合拓扑实例,提出网络模式下配电物联网载波通信系统自适应匹配组网方法.构建配电网络链路通信质量矩阵,根据矩阵元素对网络中各通信节点进行区域网的划分及中继节点的选取,完成网络各通信节点的初步组网;在网络模式下采用混沌粒子群优化算法,依次对各区域网内部节点进行节点间的自适应阻抗匹配优化,根据匹配优化结果调整相应节点的阻抗匹配单元参数,以改善信道衰减特性,增大信道传输容量;在网络匹配完成后更新网络链路通信质量矩阵,对初步组网结果进行修正,在保证通信可靠性的同时减小传输延时,进而实现坚强可靠的组网.与传统蚁群路由算法相比,所提算法考虑了配电网的实际拓扑结构与信道特性,在组网的同时完成了网络中各通信节点间的匹配协调,使得中继节点的选取和链路的分配更合理,其通信容量大,传输延时小,通信更可靠.     

相依网络理论下电力通信网节点重要度评价

智能电网中电力系统与通信系统的紧密结合,使得电力通信网络在双网相依系统中愈加重要。通信网络中节点发生故障,尤其是高重要度节点,不仅会影响自身网络系统还会影响与其相依的网络,导致连锁故障的发生。因此,对智能电网中电力通信网络节点重要性进行评价具有重要意义。将电力物理-信息相依网络中单侧网络提取出来,以链路已用率和电力线阻抗值作为边权参数建立有权网络模型。根据有权网络节点重要度评价方法,分别对两子网进行分析。然后根据电力网依存于信息通信网的依存边矩阵,计算相依网络中电力通信网络节点的重要度指标,找出重要度大的节点。以IEEE30节点系统为例进行了仿真实验,证明了该方法指标的可行性和实用性。     

中压配电物联网架空线-电缆混合线路电力线载波信道建模

针对中压配电网架空线与电缆线路混合连接的实际情况,提出了一种基于输入阻抗矩阵的混合型配电物联网电力线载波信道建模方法。首先,分析中压配电网架空线路和电缆线路的结构参数,在多导体传输线理论基础上,推导2类线路的相模变换矩阵,列写传输线的链参数方程;其次,重点分析了各类型配电线路节点连接处的阻抗矩阵关系;然后,根据配电网实际拓扑结构,将配电网划分为不同类型网络分支,给出各类分支输入阻抗矩阵的计算方法,依次求得网络中各节点及信源节点的输入阻抗;最后,由信源节点的输入阻抗与边界条件,结合各传输线的链参数矩阵及各节点的输入阻抗矩阵,求得网络中任意节点的电压向量,实现混合型配电物联网电力线载波信道的建模。理论分析与仿真验证表明了所提建模方法的正确性与有效性。     

基于结构熵的电力骨干通信网抗毁性研究

电力骨干通信网抗毁性分析对于评价电力通信网络的生存性能,制定网络的保护策略具有重要的意义。结合复杂网络异构性,基于电力骨干通信网拓扑结构,构建了网络节点差异性矩阵。依据电力通信的业务特点,将链路传输流量作为链路的权重,构建了网络链路差异性矩阵。融合节点及链路差异性定义了节点重要度及电力骨干通信网的结构熵。以一个实例网络对网络的节点重要度及蓄意攻击下以结构熵为指标的网络抗毁性进行了仿真分析,结果表明了所提方法的合理性和有效性。     

电力通信耦合网络建模及其脆弱性分析

为了更好地揭示电力通信耦合网络的拓扑特性,首先,通过分析实际的电力网、电力通信网的元件配置规律及耦合规律,依电网拓扑建立了与实际电力信息物理融合系统结构特点相符合的电力通信耦合网络模型。然后,基于电力通信耦合网络的异质性,考虑攻击者获取信息的多寡,针对各类型元件构建了多种信息攻击方案。最后,结合实际的电力通信耦合网络各类元件失效规律,考虑各类元件间的相互作用关系及网间故障传播的不确定性,建立了电力通信耦合网络连锁故障模型。使用IEEE 39节点系统、IEEE 118节点系统和IEEE 300节点系统,建立相应的电力通信耦合网络模型并分析其网络特性。对IEEE 118节点系统构建的电力通信耦合网络进行脆弱性分析。实验结果表明,由电力节点、通信节点及耦合支路组成的耦合体是耦合网络极其关键的组成部分。攻击者获取的信息越多,信息攻击对耦合网络的影响就越大。     

基于PTN配电通信网的QoS研究

针对现有配电通信网业务流传输中的不足,将分组传送网技术引入到配电通信网中,提出基于PTN的差分服务和流量工程相结合的QoS方案.根据配电通信网中的具体业务在时延、带宽、可靠性等方面的不同要求,为各类业务提出QoS策略建议,从而构建具有高服务质量保障的配电通信网.以云南电网公司通信分公司PTN试验网为例,利用OPNET对网络时延、吞吐量和链路利用率进行仿真,结果表明使用PTN的QoS机制后,网络性能有很大提高.     

电力物联网技术的应用

针对目前电力通信网网络资源现状及技术体制特点,结合电力物联网需求,提出基于物联网、以太网无源光网络(Ethernet Passive Optical Network,EPON)和同步数字传输(Synchronous Digital Hierarchy,SDH)技术的组网方案,并对物联网安全体系建设进行了分析。结果表明:完善的SDH网络和基于城区配电通信需求的EPON通信网络能够满足城市配电物联网的相关应用。     

基于CEEMDAN-小波阈值和3D-CNN的变压器铁心松动故障诊断模型

为了解决变压器铁心松动故障的识别与诊断,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波阈值的环境噪声去除方法,并提出使用三维卷积神经网络（3D-CNN）去识别基于声纹的变压器铁心松动故障诊断方法。搭建变压器铁心松动故障试验平台,采集铁心在不同松动程度下的噪声信号;将采集的用于故障识别的声纹信号经过CEEMDAN-小波阈值算法,利用变压器本体噪声和环境噪声在峭度上的差异滤波,得到信噪比较高的变压器声纹信号;再将滤波后的声纹信号经过短时傅里叶变化生成时频矩阵,并用Mel滤波器降维得到Mel-语谱图,制作成适合3D-CNN输入格式的数据集;搭建好网络的各层,利用3D-CNN对变压器铁心松动故障进行分类和识别。试验结果表明：所提方法在考虑环境噪声的条件下,变压器铁心松动故障的识别率达到90%以上,可用于变压器铁心松动故障的识别和诊断。     

基于深度信念网络的计量装置故障溯源研究

针对电网海量大数据中存在异常的电表数据,提出了一种基于深度信念网络的计量装置故障溯源模型。首先,分析了深度信念网络（DBN）模型基本原理,提出了一种智能电表故障分类DBN结构模型,并给出了计量装置故障溯源建模流程;然后,通过建立离线台账样本库、实时用电曲线故障特征样本库,实现了计量装置故障样本库构建;最后,基于实际电表测试和数据异常识别,完成了计量装置的台账样本库溯源测试,并与已有的贝叶斯、决策树、随机森林、决策树提升等分类算法进行比较,测试结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。     

基于一维卷积神经网络的列车异响识别系统研究

在列车行驶过程中，车内异响可作为反映车辆设备状态的信息源。为此提出一种基于1D-CNN的识别模型，对车辆异响进行识别，并设计列车异响识别系统。首先构建音频数据的试验样本库，然后利用MFCC提取异响数据样本的特征信息。针对列车噪声特征与车辆状态类型间的映射关系复杂、难解耦的问题，构建一种基于MFCC输入的1D-MCNN对异响所蕴含的故障信息进行识别分类。最后对识别模型进行实验与优化，确定MFCC阶数、学习率与批尺寸等模型参数，采用t-SNE算法、混淆矩阵进行模型特征提取的分析评价。试验结果表明该方法对列车异响识别诊断效果较好，准确率达98.38%。     

基于邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法

低压配电网具有线路区段短、分支众多且拓扑结构复杂多变的特点,分布式电源的并网进一步增加了其故障定位的难度。结合图论分析方法和人工智能算法,提出了基于拓扑邻接矩阵的低压配电网故障区段定位方法。首先生成与配电网故障监测单元配置相对应的邻接矩阵,其次建立故障电流在故障监测单元拓扑中的连通性等效模型,根据故障电流从电源到估计故障区段的最短路径计算故障监测信息。以此为基础建立了考虑多重故障的低压配电网故障定位模型并利用粒子群优化算法进行模型求解。仿真算例验证了所提方法能够有效提高故障定位的效率和准确度。     

基于时间序列和神经网络的电力设备状态异常检测方法

为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种将时间序列和神经网络相结合用于电力设备状态数据异常检测。首先通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电力设备数据离散为单个序列,对时间轴上的状态变量转移概率进行计算,通过状态转移概率和聚类算法快速检测数据异常。通过实验对该方法的有效性进行验证。 结果表明,该方法能快速有效地检测出电力设备的异常状态。     

智能变电站网络设备故障的快速准确定位技术

在智能变电站中,数字通信传输机制以以太网模式为主要传输方式,与以电缆为主的传统接线传输方法存在本质差别。对智能变电站网络设备故障特征进行准确提取,实现故障诊断和快速定位,提出一种基于高阶累积量特征匹配的智能变电站网络设备故障准确定位方法,采用无线传感器对智能变电站网络设备的异常信息进行原始采集,对采集的数据进行信息融合和滤波处理,提取反映智能变电站网络设备的谱特征量,结合高阶累积量特征匹配方法进行故障特征压缩和信息配对,实现对变电站网络设备故障的快速定位识别,完成故障诊断。仿真结果表明,采用该方法进行变电站网络设备故障定位的准确度较高,故障诊断效率较好。     

基于二维卷积神经网络的BLDCM驱动系统故障检测方法

针对无刷直流电机驱动系统功率开关管故障诊断存在由于特征提取效果差而导致识别准确率低等问题,提出一种基于二维卷积神经网络2D-CNN(two-dimensional convolution neural network)自适应特征提取的故障检测方法,避免人工提取特征的复杂性及不确定性。以相电流作为故障敏感信号进行FFT预处理,并将一维数据转换为矩阵形式作为2D-CNN的输入数据,然后利用Adam优化的softmax分类器对2D-CNN提取的故障特征进行分类,实现逆变器不同故障模式的状态识别。实验结果表明,2D-CNN模型在不同工况、不同故障模式下的故障诊断准确率均优于多层感知机MLP(multi-layer perceptron)和堆栈去噪自动编码器SDAE(stacked denoising auto encoder)方法。实验结果验证了所提方法的有效性和准确性,可为功率变换系统健康状态评估奠定理论基础。     

一种基于图论剪枝算法的多分支配电网行波故障定位算法*

配电网由于其结构上多为树形辐射状结构,若直接采用传统的输电线路故障定位方法则会造成定位的不准确。因此,基于图论剪枝算法提出一种适用于配电网的行波故障定位新方法。该方法将配电网拓扑结构等效成图论模型,构建配电网距离矩阵和关联矩阵,采用剪枝算法剪掉无效的行波波头信息,利用配电网末端检测到的故障初始行波到达时间信息实现配电网故障的实时精确定位。文章最后采用PSCAD和MATLAB软件进行联合仿真。仿真结果表明利用该方法实现的配电网故障定位结果精确可靠。     

基于图论的配电网故障行波定位新算法

配电网结构复杂,分支多,故障点定位困难。传统基于输电线路单端或双端信息的故障定位算法难以满足配电网高精度故障定位要求。提出了基于多端时间信息的配电网故障行波定位新算法,构建了配电网关联矩阵和距离矩阵,给出了故障分支的判别方法;基于二叉树模型,根据配电网末端的行波到达精确时间信息和配电网拓扑结构矩阵,剔除无效行波波头时间,综合利用有效的行波波头时间信息,实现配电网故障的实时精确定位。EMTP仿真结果表明,该方法能实现配电网故障的准确定位。     

配电网故障区段诊断改进矩阵算法研究

针对现有配电网故障区段矩阵算法不适用于末端故障且运算量大的缺点 ,本文经过研究得到改进算法。用配电网中开关的连接关系和假定方向建立网络描述矩阵D ,从FTU采集的故障过电流及其方向信息而生成故障判别矩阵FJ ,根据FJ中相关元素的值和对应的判据 ,该算法可快速、准确地诊断配电网末端故障和不同线路上的多故障以及多电源复杂配电网的故障。