考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法

为解决电动汽车（electric vehicle, EV）负荷建模困难且精度低的问题,提出了考虑复杂出行链基于双链马尔科夫的电动汽车负荷建模方法。首先,对5种状态下EV的荷电状态进行划分;其次,对出行时间、停驻时长等与EV出行相关的内部因素以及道路拥堵、天气状况、空调启停等外部因素进行分析,并据此构建考虑内外部因素的EV复杂出行链模型;最后,在确定主链和辅链的状态转移概率矩阵基础上,推导双链马尔科夫的一步转移概率矩阵,建立不同状态下考虑复杂出行链的EV负荷模型。对所提EV负荷模型进行仿真验证,并与典型日EV负荷数据及其他建模方法进行对比,结果表明,所提负荷模型的精度更高,能够更加准确地描述EV充放电负荷。     

一种新型电力系统故障监视及组网方法研究

随着电网之间的联系日益增强,电网局部故障波及更大范围并引起大停电事故的可能性也随之增强。故障录波数据远传的应用,解决了传统的录波数据需到变电站调取。针对事故分析相对滞后的问题,本文以工程实际为依托,提出了一种新型电力系统故障监视及组网方法,该方法相对于传统方案具有更加简洁,可靠等优势。     

计及自然灾害风险的输电系统多场景规划方法

严重自然灾害事件会给电力系统运行安全带来巨大风险,需要研究提高电力系统应对自然灾害事故能力的措施与方法,这也是弹性电力系统建设的重要内容。增强电力系统弹性的最基本措施是加强系统结构,发展计及自然灾害的输电系统规划方法,以适当平衡支路建设成本与风险损失是值得研究的重要课题。在此背景下,通过综合考虑投资与运行经济性、常规运行情况下的系统可靠性和发生自然灾害情况下的系统风险等因素,发展了输电系统规划的混合整数非线性规划模型。构建了计及风电与负荷波动以及发生自然灾害情形下的2类场景集,分别用于对候选规划方案进行安全校验和风险评估。之后,在分层优化架构下采用粒子群优化算法求解所构造的优化模型。最后,用经典的18节点系统说明了所提方法的基本特征。     

基于人工智能的电力调度机器人功能架构研究

针对现有电力调度机器人智能化程度不高、集成度较差等问题,以电力调度系统的运行机制和规章制度为基础,设计了一种基于人工智能的电力调度机器人功能架构.该架构技术路线融合了人工智能和异源异构数据存储关联分析等技术.论述了架构组成,详细阐述了调度机器人功能模块,包括:智能监控、智能学习、智能决策等.最后,对其应用前景进行了展望.     

基于统一元件参数管理的电力系统状态估计维护研究与应用

为提高电网设备元件参数和状态估计结果的准确性,介绍了适合南方电网的能量管理系统、BPA电力系统分析程序、保护整定系统的对象名称映射方法以及元件参数评价方法,建立跨专业的统一参数管理平台,横向协同运行方式和继电保护专业,纵向贯通多级电力调度,实现了跨专业的参数比对、可疑参数自动识别、可疑量测数据提示和区域厂站可疑情况分析等功能,给出以可疑厂站为引擎的状态估计维护方案。大量实践结果验证了所提方法正确、可行。     

基于能力曲线最优拟合的大型发电机反时限保护研究

针对现有发电机反时限保护动作特性不能与其能力曲线完全匹配的问题,提出一种基于能力曲线最优拟合的大型发电机反时限保护。通过对发电机的发热物理过程建模,推导出发电机热量累积的表达式,并将其作为保护的动作关系式;利用最小二乘法对关系式中系数进行拟合,实现动作特性曲线与发电机能力曲线的最优匹配。保护实现算法物理意义明确,能够准确反映发电机在异常工况下热量累积的动态过程,在保证机组安全的前提下充分发挥了机组的能力和效益,增强了大型机组对电网安全稳定运行的支撑作用。算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

快速切负荷机组参与辅助服务补偿研究

分析我国黑启动辅助服务的补偿现状。以《南方区域发电厂并网运行管理实施细则》和《南方区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》（简称“2006版两个细则”）的补偿标准为基础,从具备快速切负荷（fast cut back, FCB）功能的机组出发,分析 FCB机组提供黑启动能力成本与黑启动使用成本,并对“2006版两个细则”的补偿标准提出修正建议,以便于细化完善原补偿标准。     

广东电网抗击超强台风“威马逊”的经验及反思

1973年以来登陆华南地区的最强台风“威马逊”,具有强度大、范围广、成灾快等特点,给电网安全稳定运行带来严重影响,为此,分析台风对电网线路和设备的影响及恢复情况,并对抗台风的事前准备、事中紧急处置、事后分析进行详细介绍。最后,根据台风期间存在的不足之处,提出增强抗台风应急能力的建议。     

电力系统关联性参数的机理与辨识

电力系统动态仿真中,关联性参数的不同组合可以得到相同的仿真结果,从而导致根据实际量测辨识得到的关联性参数不唯一,辨识结果有可能偏离真实值。因此,需要对关联性参数的形成机理与辨识方法进行研究。针对参数在数值上不可辨识的现象,以传统结构关联性参数为基础,提出数值关联性参数的问题,并将两者推广为广义关联性参数,其基本特征是轨迹灵敏度线性相关。最后根据轨迹灵敏度线性相关的特点,提出利用选主列QR 分解法与轨迹灵敏度拟合法来进行广义关联性参数识别的方法。算例结果验证了该方法的有效性。     

基于奇异谱分析和局部敏感哈希的调频辅助服务市场短期容量需求预测方法

为了满足电网频率评估的要求，降低电网风险，保证发电与用电的实时平衡，需要对电网短期调频需求进行预测。为此提出基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing, LSH)的调频容量需求预测方法。首先，为了处理频率信号高波动性的影响，SSA将频率信号分解为2个分量——代表原始时间序列平均趋势的平均趋势分量和揭示随机特征的波动分量，2个分量均在相空间中被重构，以获得平均趋势段和波动分量段；然后利用LSH选择平均趋势段的相似段，用于局部预测，从而提高预测的精度和效率；最后，采用支持向量回归(support vector regression, SVR)进行预测，其中训练输入为相似平均趋势段和相应波动分量段的合成。结果表明，与其他模型相比，该模型具有更高的精度和稳定性，所提方法不但能够降低调频容量，还能提升调频表现。