泛在电力物联网背景下变电站整体架构设计

提出了具备感知终端海量接入、网络计算集成协作和业务应用按需定制等特点的泛在电力物联网概念,设计了泛在电力物联网背景下包含感知设备层、网络传输层和平台应用层的变电站基本架构,并结合变电站常规业务与发电企业、电网等新业态的实际发展需求,从感知设备层、网络传输层、平台应用层提出了泛在电力物联网涉及的关键技术。     

PSD-SCCP多端网络等值计算分析

利用仿真方法分析了PSD-SCCP软件的多端网络等值功能,对不基于潮流结果和基于潮流结果2种计算条件下等值参数的差异进行了对比,认为不基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型不能复现原系统潮流,适用于不关心系统潮流的仿真工作;基于潮流结果的多端网络等值可保留原系统的阻抗特性,等值模型可以复现原系统潮流,适用范围还可扩展到以系统潮流为基础的仿真领域。     

基于重要节点识别的泛在电力物联网鲁棒性评估策略

从感知层、网络层、平台层和应用层4个层面分析泛在电力物联网的结构和特点,从系统结构的角度定义泛在电力物联网的鲁棒性,分析鲁棒性的内外部扰动因素,依据复杂网络的无标度特性,提出基于重要节点识别的泛在电力物联网鲁棒性评估策略,建立一组鲁棒性评估指标,包括节点的度中心性、中介中心性、接近中心性、最大连通度和连通因子,量化了节点的重要程度。应用本文模型对16个节点的泛在电力物联网网络模型进行分析,验证了评估策略的可行性。     

基于时间序列分析的侧信道攻击

密码设备在进行加解密时会产生大量的物理信息,如电磁、能耗、热量等。攻击者利用这些物理信息对密码设备进行侧信道攻击,窃取密码设备的密钥。就传统的椭圆曲线加密算法简单能量分析攻击而言,攻击者通过人工识别倍点计算能耗数据中的相似模块,从而恢复出密钥。这种攻击方式导致攻击效率低,准确率不高。本文基于时间序列的模体发现提出了SPAMD算法,该算法实现了倍点计算的能耗数据中相似模块的自动识别,完成了攻击方式从人工识别到自动识别的转换。实验结果表明SPAMD攻击在效率和准确率上有了显著的提升。     

基于深度信念网络的计量装置故障溯源研究

针对电网海量大数据中存在异常的电表数据,提出了一种基于深度信念网络的计量装置故障溯源模型。首先,分析了深度信念网络（DBN）模型基本原理,提出了一种智能电表故障分类DBN结构模型,并给出了计量装置故障溯源建模流程;然后,通过建立离线台账样本库、实时用电曲线故障特征样本库,实现了计量装置故障样本库构建;最后,基于实际电表测试和数据异常识别,完成了计量装置的台账样本库溯源测试,并与已有的贝叶斯、决策树、随机森林、决策树提升等分类算法进行比较,测试结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。     

基于OPNET的智能变电站网络性能优化建模与仿真分析

智能变电站网络性能对变电站继电保护的实时性、信息传输的完整性和应用的有效性有直接影响。从仿真建模角度探究智能变电站网络实时性,为变电站通信网络系统运行提供分析手段和优化方法。首先剖析智能变电站通信网络系统结构,利用OPNET模拟智能变电站通信网络运行场景。接着在深入分析智能变电站通信网络实时性情况的基础上,提出基于DiffServ机制的交换式局域网网络性能优化方案。最后通过OPNET仿真平台模拟和分析该方案的运行场景。结果表明所提方案能够有效提高智能变电站的网络性能。     

生成对抗网络及其在新能源数据质量中的应用研究综述

由于新能源数据的随机性和波动性等特点,并网数据存在的数据缺失、重复、异常以及分布不均匀等数据质量问题变得越来越突出,针对数据质量的评估和治理等研究对新能源的发展具有重要的积极意义。传统数据质量研究手段不适用于解决新能源数据质量问题,而人工智能算法在处理这方面问题上具有无可比拟的优点。生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是人工智能领域近年来最热门的研究方向之一,其出色的数据生成能力受到了广泛的关注。本文首先介绍了经典GAN的架构、优劣势及其改进综述;接着对GAN在新能源方面的应用进行了综述;然后概述了新能源数据质量研究文献,并阐述了GAN在新能源数据质量方面的应用;最后总结并展望了未来GAN在新能源方面的可能应用。     

压接型IGBT在MMC系统中的电热耦合仿真

目前已知的高压柔性直流输电工程中的电压源换流器(voltage source converter,VSC)大多采用模块化多电平换流器(modular multi-level converter,MMC),MMC子模块中半桥子模块的应用最为广泛。高压直流输电系统的高可靠性要求半桥子模块的搭建必须采用压接型的绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)。本文主要针对压接型IGBT半桥模块的MMC展开电热耦合的仿真,探索出一种基于Foster热网络的电热耦合仿真方法,从热稳定性的角度对MMC系统的安全运行域进行了刻画。     

基于相似日和回声状态网络的光伏发电功率预测

光伏发电功率预测对提高光伏电站控制、调度性能以及保证电网的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于相似日和回声状态网络（ESN）的光伏发电功率预测模型。首先运用相关性分析法对光伏发电功率的影响因素进行了深入分析,并筛选出其主要影响因素;再利用主要影响因素的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度（GRA）寻找合适的相似日;最后运用ESN创建预测模型,利用相似日历史数据训练ESN,而后对预测日的输出功率进行逐时预测。算例表明,对比传统模型,GRA-ESN模型具有更高的预测精度和更好的可行性。     

基于电力图形描述规范的智能变电站网络通信可视化方法研究

为解决智能变电站二次回路不可视、不可控和不可测的问题,提出了一种以电力系统图形描述规范（G语言）文件作为图形交互操作对象、利用Qt开发工具进行G语言文件解析及图形界面开发的方法,并给出了智能变电站通信网络拓扑、二次回路及其实时链接状态可视化的具体实现方法。相比现有的直接解析SCD文件的可视化方法,基于本文方法得到的程序拓展性强、交互性好。