基于半监督机器学习算法的智能电网调度控制系统健康度评价

智能电网调度控制系统实时监控电力系统的发、输、变和配电等全过程,保证了电网安全稳定的运行,其健康度评价反映了整个电网运行情况.采用基于专家经验的评价方法虽然整体计算简单,但所得结果过于依赖主观因素,准确度不高.采用LinkedCop K-means(LCop K-means)算法对智能电网调度控制系统的健康度进行评价.首先介绍了智能电网调度控制系统的组成和主要功能,以及其健康度评价模型.LCopK-means算法属于机器学习算法中的半监督学习算法,因此在计算过程中并不会过分依赖于标签信息,具有更高的适用性及准确度.算例分析基于试验数据和实测数据,对比了LCop K-means算法和传统K-means算法,验证了所引入算法的高效性.     

业务与硬件融合的智能电网调度控制系统健康度综合评价

为及时掌握智能电网调度控制系统的实时运行状态,针对其业务繁多、业务层级关系复杂、业务与硬件紧密耦合、工作方式特殊的特点,提出了一种多业务与硬件融合的健康度分层优先评价方法。首先,在对调度控制系统的业务层级关系进行梳理的基础上,结合优先级分层原则构建了系统定向指标框架;其次,以数据采集与监控(SCADA)系统核心应用为例,建立了一套融合业务健康度、硬件健康度、一主多备工作机制的系统层次化评价指标体系;然后,采用层次分析法并结合专家经验确定指标权重、制定评价标准;最后,采用加权平均和并接系统计算两种方法,实现系统健康度的综合评价。以现场实时采集数据为基础,通过实例验证表明,所提出的评价指标体系及方法易于实现,能较为全面、准确地反映智能电网调度控制系统的实时运行状态。     

基于XGBoost算法的智能电网信息攻击识别模型

智能电网在遭受信息攻击后,如何根据量测数据的变化规律,准确识别电力系统遭受的攻击类型是提高电网安全防御的有效手段,本文提出一种基于Extreme Gradient Boosting (XGBoost)算法的智能电网信息攻击识别模型。首先,基于kmeans-smote设计电力数据过采样方法,对量测数据进行平衡处理,解决攻击事件样本的不平衡问题。然后,提出最大相关-最小冗余(MRMR)特征选择方法,提取信息攻击事件最优表征特征子集,降低数据维度并提升信息攻击的识别效率。最后,设计XGBoost分类器,对3种攻击状态和正常状态进行分类识别,采用准确率、召回率等指标评估模型的识别性能。经仿真实验验证,本文提出的信息攻击识别模型显著提升了智能电网信息攻击的识别精度,且具有较好的泛化性。     

基于智能电网调度控制D5000系统的监控信息优化处理

针对电网集中监控模式下,告警信息总量激增,冗余干扰信息繁多,监控信息频发、误发等问题,提出基于智能电网调度控制D5000系统的监控信息优化处理措施,包括告警分类管理、上窗时间延迟、单点或间隔抑制、告警窗折叠等,实际运行结果分析表明可有效消除、折叠冗余信息,解决紧急、重要信息漏查等问题,显著提升监控信息管理水平。     

面向服务的智能电网调度控制系统架构方案

智能调度作为现代电力系统及未来智能电网的重要组成部分已成为当今研究热点。针对传统电力调度自动化系统架构存在的信息孤岛和软件设计的高耦合度问题,提出一种基于面向服务架构(SOA)的智能电网调度控制系统架构的解决方案。针对采用面向服务的软件设计理念构造和集成的电力调度控制系统所面临的服务粒度规划、服务实体实现的问题,尝试采用改进型代理模型解决。针对传统多代理系统采用面向对象设计方法存在的高耦合问题,提出采用新的面向服务的设计方法,以更好地体现多代理系统的独立自治、灵活和协作的设计初衷。对传统自适应代理模型进行了优化,设计了面向服务的服务监听型自适应代理模型。最后通过设计实现基于多代理的面向服务的智能电网调度控制仿真系统,验证了该设计思路和实现方法的可行性。     

基于系统动力学的智能电网动态评价方法

针对智能电网在不同时期的发展目标和需求,提出了一种基于系统动力学模型的智能电网动态评价方法。该方法以智能电网的投资为出发点,建立通过投资实现的智能技术对智能电网建设效果动态影响的系统动力学模型。模型定量地分析了二者之间的因果反馈关系,并给出了智能电网评价指标随时间演变的趋势。通过仿真分析验证了动态评价方法的合理性和有效性。     

电网负荷分类评价反馈算法研究

随着电力设备技术研究的不断发展,智能城市和智能电网概念的提出,促使企业对用户的精细化服务要求也越来越高。因此,为实现对用户用电细粒度感知,提高与用户沟通交互效率,基于用电清单评价内容,结合深度学习算法,建立分类评价反馈模型,对评价文本进行分类及情感分析,最后根据实际分析结果建立评价反馈机制,对负荷辨识技术进行调整反馈。试验结果表明电网负荷分类评价反馈算法提高了电网非侵入式负荷辨识的准确率,有利于提升用户用电体验度。     

基于可视化技术的电网智能调度系统设计应用

智能调度系统作为建设坚强智能电网的核心内容备受关注。在分析了智能调度系统及可视化技术相关概念和研究现状的基础上,提出了智能调度可视化系统的设计总体思路与原则。通过对智能调度可视化系统的主要功能介绍及软硬件的构建分析,以及实际电力调度实时运行可视化系统的应用介绍,对所建系统进行具体说明,可为构建省级电网智能调度系统提供参考。     

基于多Agent的智能电网调度决策支持系统研究

随着"智能电网"概念的提出以及研究的不断深入,传统的电网调度面临着挑战,建立安全、可靠、高效、经济的智能电网调度决策支持系统成为了大势所趋.分析了传统调度体系的局限性,为调度决策支持系统构建了多智能体型的体系结构,阐述了多智能体系统的基本构成及工作原理,构建了智能电网下调度决策支持系统的基本框架,重点介绍了智能电网调度决策支持系统的概念和各功能模块的基本功能.     

基于Multi-agent的智能电网自动化自愈控制系统的研究

为了提高智能电网运行的可靠性,提出了一种基于Multi-agent系统的电网自动化自愈控制方法。该方法利用差动电流法实现故障定位,以停电影响负荷重要程度最小为故障恢复目标,实现故障的自愈恢复。仿真结果表明,该自愈控制方法能够实现准确的故障定位和快速故障恢复,具有动作快、自检和纠错能力强等优点。     

基于多维结构熵的智能电网信息管理系统复杂性评估

智能电网信息管理系统复杂性评估是智能电网研究的新内容,目前尚无成形的理论。研究了智能电网信息管理系统的复杂性特征,提出了基于结构熵的复杂性评估方法,从系统主站层、通信网络层、智能终端设备层3个层面对智能电网信息管理系统的各个复杂性测量因素进行计算。在引入管理功和多维熵空间尺度理论的基础上,建立了基于多维结构熵的智能电网信息管理系统复杂性评估模型。该模型可以评估系统内部各层复杂性和整体复杂性,为系统的设计研发、运行维护和后续优化提供参考。以某市的智能电网信息管理系统为例,验证了模型的合理性。     

Distributed autonomous control system of the smart grid based on the turing pattern model

Renewable energy resources, which are generally unstable, affect the performance of electricity grids when they are fully connected. A distributed energy supply network system is expected to compensate for the anticipated performance problems. We have constructed a distributed autonomous system that controls batteries installed in each house. In this system, even if central control does not exist, electrical charging and discharging of the batteries are carried out for self‐organization. As a result, the grid stability is maintained in the local urban district. Our system is based on the Turing pattern model. © 2013 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于物联网技术的智能电网信息反馈系统

随着我国超高压电网的快速发展,智能电网在我国的电力系统中不断地实现。而智能电网的实现,也对电力系统信息网络的收集、整合、分析数据的能力提出了更高的要求。构建一个智能化、信息化、分级化互动管理的智能电网信息系统,离不开先进的通信技术、控制技术、信息技术的支持,而物联网技术正是通过智能感应装置,传输网络,信息处理中心等有机的处理环节,最终实现物与物、人与物之间的自动化信息交互与处理的智能网络。物联网技术的应用,有利于有效地对电力系统基础设施资源进行整合,进而提高电力系统通信水平,改善当前电力系统基础设施的利用率。     

基于物联网的智能电网信息系统的研究

完善的信息平台是实现对智能电网精密化调控的重要基础,而物联网技术的出现为智能电网的信息化管理提供了技术支持。从分析智能电网体系结构出发,以物联网的感知层、通信层、应用层为主体结构,构建了以智能体为主要技术手段的信息处理系统。该系统有效地实现了智能电网运行数据采集、实时处理负荷数据,并通过数据中的规律对智能电网运行状况进行预测分析的功能,对实现电网动态规划和智能调度具有重要的指导意义。     

基于智能电网高级计量体系的居室智能节电系统设计

智能电网的逐渐兴起将使清洁能源开发、资源综合利用与节能减排、能源（电力）需求侧管理、能效经济、绿、色配额交易融为一体,实现电力系统的多维度整合优化。基于智能电网中的高级计量体系（AMI）,设计了一套居室智能节电系统,利用智能电能表实时显示居室用电状况,根据实时电价智能地为用户提供用电方案决策,提高用户节能节电意识,实现需求侧响应。     

基于MOFA算法的微网系统优化调度

针对大规模电动汽车入网给微电网带来的影响,在并网运行方式下,以微电网运行成本、环境治理成本和电动汽车用户充放电成本的综合效益为目标,考虑电动汽车的时空分布特性,提出了分时电价下电动汽车有序充放电的调度方案。建立了包含风、光、储、燃料电池、微型燃气轮机、电动汽车及负荷的微网系统多目标经济调度模型,采用多目标萤火虫（MOFA）算法对调度模型进行求解,并与多目标粒子群优化（MOPSO）算法进行对比。基于MATLAB平台,以某典型微电网系统为例进行仿真,调度周期为一天,算例结果验证了所提方案、模型和算法的有效性。     

基于云平台的智能电网管理系统分析和设计

由于智能电网规模庞大,需要处理的数据信息量非常巨大,很难再使用传统的数据处理方式进行数据的处理。随着云计算发展逐渐成熟,借助云平台处理海量数据变为现实。通过分析研究,提出一套基于云平台的智能电网管理系统。该系统依托云计算这一平台,提高了数据的处理效率,为智能电网的更好发展保驾护航。     

基于RFID技术的智能电网MIS的构建

RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无需人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID射频识别技术在智能电网中的应用是网络技术发展到一定程度的必然产物。该技术的应用,可以有效地提高智能电网中各项电力指标的识别和测定。在此基础之上的信息管理系统,更可以有效地对电力系统基础设施资源进行整合,进而提高电力系统通信水平,改善当前电力系统基础设施的利用率。     

基于云计算技术的智能电网监控系统的研究

为了保证智能电网运行的可靠性,智能电网的监控系统需要对大量设备的运行数据进行存储和分析。因此,完成海量数据的有效处理成为了实现智能电网监控系统的核心。提出了基于云计算的智能电网监控系统,给出了相应的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题。