融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略

针对台风灾害后交通信息不确定、调拨策略考虑维度不足等问题,提出融合交通态势修正的台风灾害后多维度智能调拨策略。采用历史交通态势数据拟合道路通行时间概率分布,并基于拉丁超立方采样对交通态势进行随机抽样,以计算更准确的道路通行时间。考虑交通、电网、用户等多维度,以抢修队伍、抢修物资、应急发电车等作为调拨主体进行台风灾害后抢修调拨,提出考虑调拨距离、恢复时间、失负荷量最优的多维智能调拨策略,利用模糊隶属度函数求取帕累托前沿最优调拨方案。根据2018年台风“山竹”下的珠海市数据验证调拨策略的有效性。算例结果表明所提多维度智能调拨策略能有效缩短台风灾害后恢复进程,提升电网防灾减灾能力。     

计及非侵入式负荷监测及负荷预测的设备运行模式研究

提出了一种新型非侵入式负载监控(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)方法,该方法结合了设备使用模式(Appliance Usage Patterns,AUP)以提高主动负载识别和预测的性能。在第一阶段,使用基于频谱分解的标准NILM算法来学习给定AUP;利用所得AUP通过专门构建的模糊系统来获得设备的先验概率。AUP基于最近的设备活动/不活动和一天中的时间,给出了每个设备在当前时刻处于活动状态的可能性度量。因此,通过AUP确定的先验概率增加了NILM算法的有效负载识别精度。将所提方法应用于几组实际家庭数据库,证明了其对主动负载估计的改进能力。利用所提方法制定并实施了住宅用电量预测机制,实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于物元可拓的输电线路山火风险评估模型

为了解决现有的输电线路山火风险评估方法中风险指标单一、过于依赖主观经验等问题,提出了一种基于物元可拓的输电线路山火风险评估模型。首先,收集对山火发生概率产生影响的人为、地理、气候以及线路4大类共15个风险指标,构建了输电线路山火灾害风险评估指标体系。然后,将模糊层次分析法和熵权法相结合,形成主观赋值权重与客观计算权重结合的评估指标组合权重。并在此基础上建立物元可拓评估模型,计算风险指标关联度,基于关联度大小确定最终输电线路山火风险等级。最后,通过对南方某省份输电线路工程进行实例分析,对其山火灾害风险等级进行综合评估,为运维管理人员开展差异化的山火防治工作提供了依据。     

数据与模型驱动在输电杆塔风致灾损预测中的应用对比分析

应对气候变化带来的电网灾损是保障新型电力系统安全运行的关键之一。该文以输电杆塔风致灾损预测为出发点,对现有两类主流方法——数据驱动与模型驱动进行对比分析。在数据驱动方面,基于多源异构数据构建样本集,利用随机森林算法对输电杆塔风致灾损概率进行预测。在模型驱动方面,将输电线路与杆塔构成的塔线系统进行建模分析,利用设备应力强度与风荷载相关关系求取杆塔损毁概率。最后,通过台风“彩虹”下我国沿海某地区案例,对两类方法的预测结果进行对比,结果表明,模型驱动方法的预测精度较高,但建模复杂度较高,难以大范围广域应用;而数据驱动方法建模复杂度较低,计算效率高,同时具有较高预测精度,可为生产实际提供指导。随着数字化、信息化及智能化等技术普及,数据驱动方法因其建模复杂度低等特点,将会在未来科学应对电网灾害中发挥关键作用。     

基于高效数据降维的配电网风灾停电用户数量预测模型

风灾可能会导致配电网大面积停电,有效的配电网停电用户数量预测可以为应急抢修提供辅助指导.文中提出了一种基于高效数据降维的配电网停电用户数量预测模型.首先,基于数据驱动的方法,考虑所有特征变量即全局变量构建了基于随机森林算法的配电网停电用户数量预测模型.然后,利用部分依赖图详细分析了台风期间影响配电网停电用户的多种特征变...     

基于图模型的架空输电线路山火风险等级预测模型

山火灾害易诱发架空输电线路跳闸事故,严重危害电网的正常稳定运行。为降低山火灾害对电网运行的影响,提高架空输电线路山火防治水平,本文提出了一种基于图模型的架空输电线路山火风险等级预测模型。该模型首先在森林火险气象指数的基础上,综合考虑地表燃烧因子和历史火情因子的影响,构建了输电线路山火风险等级评估指标体系;然后结合专家评分采用图模型和最优理论降低赋权中的主观随意性,确定了各因子权重系数,并利用3 km×3 km分辨率的降水预报数据对山火风险等级进行修正,实现了输电线路山火风险等级预测;最后以南方电网山火高发期卫星监测热点分布情况,验证了所提方法的准确性。该方法目前已成功应用于南方电网山火监测预警中心,可指导输电运维人员提前巡查重点隐患线路,降低架空输电线路山火跳闸风险,提高电网安全稳定性能。     

220 kV跳线风偏放电概率计算模型和影响因素分析

台风伴随着降雨导致输电线路耐张塔的跳线偏离垂直平面并靠近耐张塔,进而导致输电线路放电。目前,针对台风侵袭下考虑降雨的耐张塔跳线风偏放电概率计算模型的研究均不考虑雨荷载的影响。为此,以220 kV电压等级的耐张塔跳线为研究对象,建立得到考虑风雨荷载的220 kV耐张塔跳线的风偏放电概率计算模型及计算公式。在台风条件下,计算典型220 kV电压等级的耐张塔跳线风偏放电概率。结果表明风偏放电概率与气象条件的变化趋势具有一致性。将考虑雨荷载的方法与典型不考虑雨荷载的方法进行对比,在降雨量较小时两者差别不大,这验证了所提计算模型的有效性。此外,探究了绝缘子类型、跳线雨荷载、雨向、降雨量对220 kV耐张塔跳线风偏放电概率计算的影响。     

台风灾害下电力抢修队伍智能调拨技术研究

为了减少停电带来的损失,提出了一种2阶段台风灾害下电力抢修队伍智能调拨技术。首先,综合考虑气象因素、地理因素及电网因素,使用随机森林算法在1 km×1 km网格尺度上对停电用户数量进行预测;其次,对每个网格的受损程度等级进行划分,根据受损程度不同,用非支配排序遗传算法对抢修路径进行寻优;最后,以广东省某县为例探讨该调拨策略有效性。案例结果表明：停电用户数量预测准确性达88.48%;电力抢修路径优化可帮助电网公司寻求最优抢修调拨策略,有效应对台风灾害。     

雷暴天气识别及其在电网运行中的应用

利用2018年5月16—18日和6月25—27日共6 d成都地区雷达实况数据和Himawari-8卫星数据生成样本,建立卷积神经网络模型以实时反演雷达反射率并进行雷暴天气识别。结果表明,当雷达反射率大于30 dB时,模型反演结果与雷达观测实况能在强度和位置上吻合;雷达反射率高于40 dB区域能够很好吻合电网雷击跳闸高风险区域,可用于电网雷击跳闸监测预警。