基于案例推理的大停电恢复系统设计

设计了一个应用于大停电事故恢复的基于案例推理系统。系统纵向采用分层结构,抽象层体现恢复过程的一般策略,具体层案例包含恢复操作的具体措施。系统横向分成黑启动模块、网架和负荷恢复功能模块。黑启动模块中的抽象层用一个定性进程理论模型表示,模型考虑了黑启动中的主要限制条件和各类机组的启动特性,发电容量调度算法用于具体层的修正。网架、负荷恢复模块的抽象层和具体层由详细程度不同的系统潮流图表示。开发了串并行送电阶段优化算法、系统网架及负荷恢复优化算法,用于具体层的修正。该系统以基于案例推理作为主框架,把定性分析和定量分析、理论研究和电力部门的实际经验很好地结合起来,多种在线优化算法提高了系统的灵活性。     

电力系统黑启动方案的自动生成与评估

电力系统全停电后的黑启动恢复是一个非常重要的问题,黑启动决策支持系统的开发对辅助调度人员制订黑启动方案、实现系统全停后的快速恢复具有重要作用.文中利用网络拓扑分析技术和专家系统对黑启动方案生成问题进行了研究,并在黑启动决策支持系统下开发了黑启动方案的自动生成与评估系统.该系统可以针对某一实际电网的具体状态自动生成一组黑启动方案,利用层次分析法和由专家经验建立的知识库进行分析推理,对方案组中各个方案进行评估排序,为调度人员进行黑启动恢复提供一个科学、直观的决策参考.     

黑启动方案制定及决策支持实用系统

结合四川电网的具体情况,研究了黑启动路径生成、启动初期负荷恢复策略,探索体现负荷恢复数量和恢复速度的实用方法,以及黑启动操作过程中的暂态稳定、过电压等问题的自动校核技术。在此基础上开发了一套电网大停电后恢复方案制定及决策支持实用化系统。利用该系统制定了四川电网大停电后恢复方案,给出了典型水电机组作为黑启动电源在启动初期的负荷冲击量参考值以及黑启动初期建议的恢复策略。     

数据包络分析模型在黑启动决策中应用的改进

制订科学合理的黑启动方案,对实现系统大停电后的快速、稳定恢复具有重要作用。提出一种基于改进数据包络分析模型的黑启动方案决策方法。该方法针对传统数据包络分析模型不能对决策单元排序的不足,引入理想决策单元,建立改进后的数据包络分析模型,实现黑启动方案的评估与优选。针对某实际电网黑启动案例,并与传统数据包络分析模型对比、分析,结果验证了该方法的正确性与优越性。该方法可为调度人员提供科学、直观的决策参考。     

黑启动的定性推理模型

采用定性进程理论设计了一个黑启动的定性推理模型,该模型主要用于表达制订黑启动方案的一般策略。模型考虑了各类火电单元机组的启动特性,以及黑启动过程中系统的主要限制条件。通过对黑启动过程的详细分析,定义了定性推理系统中相应的个体视图和进程。大停电事故后,系统不同初始状态将激活不同的个体视图和进程,并得到按时间轴排列的事件和史段。史段和事件直观地表示了黑启动方案中主要的操作步骤、步骤间的先后次序、所需时间的长短等。模型既可用于抽象的黑启动方案的推理及修正,也可以作为具体黑启动方案的解释工具。     

基于Vague值相似度的黑启动决策

黑启动是电力系统恢复的第一个阶段,发展黑启动优化策略对电力系统大停电后的快速恢复具有重要意义。现有的黑启动决策大多利用单一的精确值评价指标,其不能体现黑启动决策信息的不完全性与不确定性。在此背景下,采用Vague值表示黑启动决策中的指标值和权重,并从候选方案与理想方案的相似度出发,提出一种基于Vague值相似度的黑启动决策方法。与现有的黑启动模糊决策方法相比,所提方法利用的主观信息少,而是充分利用指标间的客观信息,并通过比较侯选方案和理想方案的相似性快速得到各方案的优劣排序,可为实现在线黑启动决策提供支持。最后,用算例说明了所提方法的可行性与有效性。     

基于案例推理的热力机组在线运行优化调整决策方法

将基于案例推理的智能方法应用于热力机组的在线运行调整决策支持。对案例选取、特征量选择、案例修改、案例更新等环节进行了详细设计。通过机理分析引入参数间的比值作为特征量,有效降低了参数动态影响,解决了如何搜索一个非稳定过程对应的稳定态相似实例。提出基于多实例间关系的决策因子及可操作性系数以增强基于案例推理(CBR)系统的辅助决策支持能力。基于案例的运行辅助支持系统设计,为复杂连续过程的经济高效运行提供了一种从数据中提炼运行经验的新思路,仿真模型验证了其有效性。     

基于直觉模糊距离的黑启动群体决策一致性分析与优化

现有针对黑启动决策的研究大多集中于决策算法的选择,并没有深入考虑黑启动决策的一致性问题,也很少涉及黑启动指标权重和专家权重的调整问题。在此背景下,提出了一种采用直觉模糊距离对黑启动群体决策结果一致性进行分析的方法。为了改善黑启动群体决策意见的一致性,每轮决策过后,对指标权重和专家权重进行调整并代入下一轮决策,直至达到满意的一致性为止。最后,用一个算例说明了所提出的一致性分析与优化方法的基本特征。     

基于多属性群决策特征根法的智能电网黑启动决策

黑启动决策支持系统是智能电网的重要辅助决策工具。实际的黑启动决策一般是由多个决策者(如调度人员和/或其他电力专家)进行群体决策的。现有的黑启动方案评估方法绝大部分属于多属性个体决策方法,迄今未见黑启动群体决策方法方面的研究报道。在此背景下,提出了一种基于群决策特征根法的黑启动群决策优化方法,其根据Perron-Frobenius定理的推论,通过求解矩阵的最大正特征根对应的正特征向量,即可得到理想黑启动决策专家的综合评估值向量,之后利用数值代数中的幂法来求解该优化决策问题。最后,通过算例验证了该方法的合理性和有效性。算例分析表明该方法在一定程度上弥补了黑启动个体决策方法的不足,丰富了黑启动决策支持方法。     

电网黑启动方案关键问题探讨

作为四川电网的负荷中心,多种因素致使成都电网面临大面积停电事故的风险。制定切实可行的黑启动方案能保证严重停电事故后恢复控制的有效性。从电源恢复、路径寻优、负荷接入、安全校核、继电保护和方案评估等角度出发,就方案编制中存在的问题进行了针对性分析并提出相应改进建议。为使方案的制定方式由离线决策转变至在线实时决策,提出开发黑启动辅助决策系统将有利于调度运行部门正确处置大停电事故。在此基础上,探讨了黑启动辅助决策系统的体系架构和功能构成。     

河北南网黑启动决策支持系统的研究开发

针对河北南部系统,结合人工智能技术和传统的电力系统计算分析技术,开发了河北南网黑启动决策支持系统。该系统应用人工智能的搜索技术,快速搜索电网结构数据库,形成初始的黑启动方案路径,然后针对黑启动过程中所涉及的各种技术问题,集成各种校验程序对所有初始方案进行计算校验,再对通过校验的方案进行评优排序,形成系统的黑启动方案库,用于指导大停电后的系统恢复。借助于该决策支持系统,系统运行人员可根据系统实际状态,及时快速地建立或修正黑启动方案库,确保黑启动方案的有效性。     

基于多数据源的电力变压器分层故障诊断系统设计

在现有变压器在线监测条件普遍不足的前提下,介绍了一种基于多数据源的变压器分层故障诊断系统。该系统充分利用在线监测数据和各种电气试验、运行状况以及专家经验等信息,将人工神经网络和基于事例(case)推理的专家系统结合起来,在不同层次的故障诊断模型中采用不同的智能诊断手段,逐步深入、细化诊断结果,并对系统的数据流和知识流进行合理的总体规划。该系统还提供了模拟变电站数据的仿真器,可用于系统的测试,在一定程度上保证了其可靠性。     

华东电网黑起动方案研究之一

电力系统全停后的恢复计划即黑起动,是保证现代电力系统安全运行的重要课题,本文围绕华东电网的实际情况,研究华东电网的恢复方案并对其进行仿真;对仿真过程中遇到的一些关键问题进行分析,提出了解决对策。     

电力系统全网停电后的恢复─ ─黑起动综述

当前随着电力系统迅猛发展,规模日益扩大,带来的问题也越来越多。系统全停后的恢复问题急需得到解决。全停后的恢复通俗地可称为黑起动。本文对许多国外电力系统黑起动做了初步的研究,总结归纳其遇到的问题和成功经验,最后提出我国研制黑起动方案的可能性。     

基于MATLAB的电力系统黑启动发电机自励磁仿真研究

随着电力系统规模和容量的逐渐增大，对系统的供电安全也提出了更高的要求。研究整个电力系统在故障停运后的恢复问题，制定可行的黑启动方案对保证系统安全运行具有重要意义。黑启动过程中有可能发生的机组自励磁问题是决定黑启动恢复方案是否可行的关键因素之一。简述了同步发电机产生自励磁现象的基本原理，导出实用的工程判据，及基于MATLAB设计实现的自励磁仿真系统。这一系统既可独立完成自励磁现象的建模仿真，也可与黑启动决策支持系统等外部应用程序集成使用，极大地简化了恢复方案制定过程中的校验计算。结合实例给出的仿真波形，证明了这一方法的有效性。     

关于电力系统黑启动方案的探讨

电力系统的最后一条安全措施是发生系统全部停电或者大面积停电的重大事故后,如何能够快速重建系统和恢复对用户的供电。在现代电力系统中,都制订了适合本系统的系统恢复方案(黑启动方案),以便在发生事故时,能有秩序地、迅速地实现系统的重新连接和对用户恢复供电,探讨了制定黑启动方案的启动电源确定、无功平衡、有功平衡等共性技术问题,提出相应的注意事项。     

基于黑板模型专家系统的黑启动决策支持系统

专家系统在电力系统恢复中的应用取得了一定的成果,但针对大停电之后的系统恢复（黑启动）研究和应用较少。对黑启动的恢复策略问题做了研究,提出将黑启动恢复过程的三个阶段（电源、网架、负荷）综合考虑的恢复策略。根据黑启动三个恢复阶段的层次性和联系性,设计并开发了基于黑板模型专家系统的黑启动决策支持系统,在某地区电网的实际应用中取得了满意的效果,证明了该模型的理论意义和实用价值。     

基于事例和规则混合推理的变电站故障诊断系统

故障诊断是保证电力系统安全运行的重要手段,目前多采用基于规则推理的专家系统,但其知识获取困难,自学习能力差,很难适应电网发展的要求.文中介绍了基于事例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理的变电站故障诊断专家系统.该系统采用CBR方法确定故障情况,再利用规则评价继电保护和开关的动作情况.事例库包括用RBR系统自动生成的基本事例库及无确定规则的特殊事例,在使用中还可不断地增加新事例以提高系统判断复杂故障的能力.由于采用了混合推理,系统故障诊断快速可靠,动作评价准确,自学习能力也得到很大提高,可减轻运行人员的工作量.