电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力 系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向BP网络作 为 故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方 案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用 专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神 经网络的电力系统故障诊断系统具有更好的性能。     

基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究

针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.     

一种面向对象的用于事故处理的电网结构知识表示方法

讨论了一种基于面向对象设计的电网拓扑结构知识表示法.摒弃了传统的以母线为核心的知识表示法以及在其基础上改进的知识表示法,采取了一种面向对象的知识表示新方法.其基本思想是将设备完全看作由开关(或刀闸)与其它设备相连,忽略设备的本身性质.这种知识表示法经分析验证,是一种通用性强,冗余度小的知识表示法.     

基于保护整定值判别的电网故障自动生成系统

介绍了一个基于保护整定值判别的电网故障自动生成系统,包括电网接线分析,短路计算和报警信息生成三个部分。在该系统中,由于每个保护是否动作是由保护的整定值与短路计算值相比较的结果决定的,故能准确地模拟实际电网保护的动作情况,使仿真效果更加逼真。     

基于改进多信号Prony算法的低频振荡在线辨识

提出了适合低频振荡在线辨识的改进多信号Prony算法。首先通过小波变换消除各信号的噪声，然后消去直流分量，建立多信号的样本函数矩阵，通过奇异值–总体最小二乘法对Prony算法进行改进，分离信号空间和噪声子空间，确定信号的阶数，最后利用最小二乘法进行辨识。利用传统Prony算法、改进单信号Prony算法和改进多信号Prony算法对理想信号、仿真信号以及实际录波信号进行了分析，分析结果表明利用改进多信号Prony算法同时对多信号进行分析能够提高辨识的精度，缩短运算时间，辨识阶数及辨识结果均优于传统算法，适合于低频振荡的在线辨识。     

调度员模拟培训专家系统

介绍了一个用于电网故障诊断和处理的模拟培训专家系统。该模拟培训专家系统从模 拟各种类型故障的报警信息出发，训练调度员根据报警信息快速判断和处理故障的能力。该 系统既可以人工设置故障案例，也可由系统自动随机地产生故障案例；电网拓扑知识、保护 配置知识和自动装置配置知识都采用框架知识表示法表达，并提供拓扑知识库和保护知识库 管理系统；电网图形采用多页分层的方式显示，用户可在电网图形上改变电网的接线方式， 设置各种故障。     

基于帕累托最优的配电网多目标规划

提出了一种能够反映配电网结构合理程度的可靠性指标——网络风险指数,并建立了以配电网投资费用、网络损耗和网络风险指数为目标函数,综合考虑经济性和可靠性的配电网规划模型。设计了一种基于节点关联矩阵的网络修复算法,能够对随机生成的网络中的孤岛、孤链和闭环进行检测和修复,使网络满足配电网辐射状要求。对强度帕累托进化算法进行了改进,给出了新的适应度函数,以提高算法的搜索速度和搜索能力,并利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对帕累托前沿中的个体进行排序,筛选出最优方案。最后,对一个54节点配电网进行规划,结果表明网络风险指数与配电网的停电损失具有极强的线性相关性,其可以作为表征配电网可靠性的指标;与传统强度帕累托进化算法相比,所提改进算法具有较强的搜索能力和较快的搜索速度。     

基于病毒进化改进NSGA-II算法的扩展黑启动多目标优化

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。     

基于进化策略法的配电网无功规划

以系统不同负荷运行方式下的电能损耗和无功设备的投资费用之和最小为目标,建立了配电网无功规划数学模型,求解配置容量;同时对进化策略法进行了改进。为了更好地引入竞争机制和在种群规模较小下获得较大规模的多样性,在算法中引入双种群和“灾变”处理,对2个种群分别采用不同适应度犀数进行下一代的选择,通过对适应度的改进保证了种群的多样性,并降低了适应度值的“欺骗性”。在精英组中引入混沌搜索概念,易于跳出局部收敛。利用改进的进化策略法对算例进行分析计算,结果表明改过算法具有更好的全局寻优能力。