基于负荷数据频域特征和LSTM网络的类别不平衡负荷典型用电模式提取方法

现有用户用电模式提取技术主要基于负荷数据时域特征提取,无法准确分辨时域上欧式距离接近但频域上波动特性差异较大的负荷数据,且对类别不平衡负荷数据的分类准确率较低。为解决上述问题,文章首先通过基于样本支持向量的过采样方法（support vector machines-synthetic minority over-sampling technique, SVM-SMOTE）对存在类别不平衡问题的负荷数据进行处理;然后,通过极大重叠离散小波变换（maximal overlap discrete wavelet transform, MODWT）对负荷数据进行分解,并将分解后的尺度系数和细节系数组成频域的特征矩阵;最后将频域特征矩阵输入深度长短期记忆（long short-term memory, LSTM）神经网络进行负荷分类并通过求取各个类别质心来获取典型用电模式。实验结果表明,该方法具有良好的类别不平衡数据处理能力和负荷分类效果。     

风能等效转化利用模型及其效益研究

以能源互联网为依托,研究了风能在转化利用过程中不同"能质"能量之间的等效转化关系及其对应的效益。为综合考虑负荷需求特性及供能价格因素对风能利用方式的影响,以风电利用率最大和系统运行综合效益最大化为目标,构建风能转化利用多目标优化模型;然后,采用量子行为的粒子群优化算法对模型进行优化求解;最后,在不同的供能模式下进行对比分析。算例结果表明,所提模型能够有效地提高能耗系统对风能的综合利用率及消纳能力,并取得更高的能售效益,验证了所提模型及其运行方式的有效性和可行性,为大规模风电的开发和利用提供了新的思路。     

基于双闭环控制策略的AVC控制效果互动评估开发与应用

自动电压控制(AVC)系统通过对有载调压变压器分接头和电容器组进行调节,实现了电力系统的广域电压控制。本文提出一种基于双闭环控制策略的AVC控制效果互动评估构架,采用ADPSS电力系统综合仿真程序模拟实际地区电网运行,与被检测AVC系统实现仿真模式下的闭环运行;引入极限最优潮流的结果作为评估的标准,建立了完整的AVC控制效果评价指标体系,搭建了基于实时运行的评估平台,能够实现对AVC系统控制策略的闭环评估。此外,建立了基于系统实际运行工况的案例检测库,能够实现各种运行方式下的控制策略评估。测试结果显示,该评估构架对不同模式的AVC系统展示出良好的操作鲁棒性。     

节点重要度的分类综合评估

基于复杂网络中心性理论,提出节点重要度的分类综合评估方法。根据节点在输电网络中的功能对节点进行分类,不同类型节点以不同指标各自评估重要性。对各类型节点综合考虑节点对输电网络有功传输的全局影响和对输电网络电压水平的局部影响,并兼顾节点自身因素影响,分别定义有功网络流介数指标、无功支撑度和无功贡献度指标,从有功全局和无功局部、网络整体和节点个体来综合评估节点的重要性。IEEE 39系统和某实际省网的算例结果验证了所提方法的有效性和实用性,表明所提方法能够克服已有模型未考虑节点无功局部影响及自身因素影响的不足。     

计及风速相关性的电网静态安全风险评估

电网内的多个风电场由于地理位置比较接近,具有较强的风速相关性,会影响概率潮流的结果。采用Nataf变换建立多个风电场间的风速相关性样本空间,进而得到具有相关性的风电场出力。以风速相关性下的系统当前运行状态为基础,构成预想事故集,将全概率理论与排序集采样概率潮流相结合,进行风速相关性下的电网静态安全风险随机潮流计算,并对电网安全风险进行评估。在风电接入改进IEEE 30节点系统中使用RSMCS方法进行仿真,结果表明所提方法可准确、快速地评估风速相关性下系统当前运行状态的静态安全风险。     

基于两阶段数据增强和双向深度残差TCN的用户负荷曲线分类方法

深度挖掘用户负荷规律并感知用电行为对于提升电网服务质量、改善用户用能体验具有重要意义.针对用户负荷中存在的数据缺失、类别不平衡问题以及分类模型性能缺陷,提出一种基于数据增强和双向深度残差时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的电力用户负荷曲线分类方法.首先,提出考虑负荷数据...     

回火时间对BS960E钢快速加热淬火后组织与性能的影响

采用光学显微镜、扫描电镜、电子背散射衍射、能谱仪和X射线衍射等研究了回火时间对BS960E钢快速加热淬火后组织与性能的影响。结果表明：BS960E钢淬火后组织为板条状马氏体,其原始奥氏体平均晶粒尺寸为5.69μm,位错密度为4.02281×10¹⁵ cm^-2。随着回火时间的延长,马氏体板条结构逐渐分解;回火2 min时仍存在部分板条组织,有效晶粒尺寸(马氏体板条块)为2.47μm,位错密度急剧下降至9.48079×10¹⁴ cm^-2;回火15和30 min时马氏体板条开始粗化,小角度晶界密度占比降低,此时有效晶粒尺寸分别为2.57和2.59μm,位错密度分别为7.80957×10¹⁴和6.75406×10¹⁴ cm^-2;回火60 min时,马氏体板条块合并明显,大角度晶界密度及占比下降,有效晶粒尺寸粗化达到2.99μm,位错密度降低至5.19655×10¹⁴ cm^-2。碳化物的析出位置可分为...     

基于区间估计与深度强化学习的有源配电网多智能体电压滚动控制

光伏高渗透下的配电网电压滚动控制是时序非线性随机优化问题，传统物理建模方法难以满足时效性。为此，提出一种基于区间状态估计的多智能体强化学习有源配电网电压滚动控制方法。首先，考虑光伏与负荷预测不确定性，提出节点电压随机分布的区间状态深度学习方法，并基于电压数值空间特征构建实时安全约束，避免随机采样引入的高维约束集；进而，在电压估计的置信区间满足安全约束条件下以光伏消纳最大为目标，构建不同分区下以变压器、电容和光伏逆变器为控制对象的多智能体边缘协同滚动控制策略。算例验证表明，相比于传统模型的优化控制方法，所提方法能有效减少变压器和电容动作、降低电压越限风险，且决策效率满足时效性。     

基于多源异构数据关联规则分析的需求响应潜力居民用户辨识方法

精准辨识需求响应潜力居民用户群体，形成一定规模的聚合资源参与电网互动可以进一步发挥需求响应调节能力。针对当前辨识研究仅采用负荷数据挖掘，难以精准识别需求响应潜力居民用户的不足，提出了一种基于多源异构数据关联规则分析的潜力用户辨识方法。首先，针对负荷形态辨识中负荷类别划分精细化程度较低的问题，采用双向门控循环单元网络针对用户典型日负荷曲线进行分类，并依据各类用电负荷峰谷幅值及时段分布特征，实现需求响应潜力用户的初步选择。其次，针对用户潜力评估指标维度单一、指标权重同质化的不足，融合多源异构数据进行关联规则分析，构建多维需求响应潜力评估指标体系，并基于相关性与冗余性分析赋予指标客观权重，利用逼近理想解排序算法求解用户潜力值排序。最后，通过算例验证了所提方法的有效性。     

考虑风电消纳的热电联供型微网日前鲁棒经济调度

针对热电联供型微网中的风电不确定性,文中构建双层鲁棒模型从而得到最恶劣风电出力场景下的微网最优日前调度方案。模型考虑了可控机组运行成本、功率交互成本,并将弃置的风电功率以惩罚的形式引入目标以提高微网对风电的消纳能力。鉴于模型内外层之间是相互影响的,文中将原问题分解为日前计划调度主问题以及计及风电出力不确定性的执行调控子问题从而进行求解。在求解过程中,利用线性优化强对偶理论对max-min结构的子问题进行转化,并引入BigM法将所得对偶模型线性化,然后采用列约束生成算法对主问题和子问题进行交互迭代从而获得最优解。最后,通过算例验证了所提模型的有效性。