Transmission system restoration with co-optimization of repairs,load pickups,and generation dispatch

This paper studies the restoration of a transmission system after a significant disruption such as a natural disaster. It considers the co-optimization of repairs, load pickups, and generation dispatch to produce a sequencing of the repairs that minimizes the size of the blackout over time. The core of this process is a Restoration Ordering Problem (ROP), a non-convex mixed-integer nonlinear program that is outside the capabilities of existing solver technologies. To address this computational barrier, the paper examines two approximations of the power flow equations: The DC model and the recently proposed LPAC model. Systematic, large-scale testing indicates that the DC model is not sufficiently accurate for solving the ROP. In contrast, the LPAC power flow model, which captures line losses, reactive power, and voltage magnitudes, is sufficiently accurate to obtain restoration plans that can be converted into AC-feasible power flows. An experimental study also suggests that the LPAC model provides a robust and appealing tradeoff between accuracy and computational performance for solving the ROP.     

基于灰色关联分析的电网安全事故关键致因分析

探讨和研究电网安全事故的影响因素及控制已成为预防电网安全事故发生的热点问题。为揭示电网安全事故发生的深层机理,基于事故致因理论,采用质性分析和灰色关联分析的方法,分析中国电网安全事故的关键致因。研究发现,电网安全事故的影响因素主要包括主体因素（认知因素、行为因素和身体因素）、过程因素（组织氛围因素和组织过程因素）、对象因素（设备可靠性低和设备管理松懈）及情境因素（作业环境因素和非作业环境因素）。灰色关联分析表明：电网安全事故的致因因素可以分为红色危险因素（r≥0.8）、橙色警备因素（0.7≤r＜0.8）和黄色警告因素（r＜0.7）,其中,组织氛围因素、认知因素和行为因素是电网安全事故的关键致因因素。在此基础上提出电网安全事故管理的政策建议,以期推动中国电网安全发展进程。     

直流闭锁故障下风电并网功率和直流输送功率的耦合关系分析

中国一次能源和负荷成逆向分布,新能源基地集群通过特高压直流群外送,新能源高占比电网中风电和直流耦合关系复杂。首先,建立电网分析模型,研究风电和直流在电网频率、电压方面的耦合关系。其次,根据最大频率偏差耐受能力,计算风电和直流在频率方面的耦合关系。再次,根据直流闭锁故障后风电暂态过电压总脱网量约束,推导风电并网点的暂态压升,计算暂态压升和脱网量的关系,得到直流和风电在暂态过电压方面的耦合关系。理论计算结果表明：风电和直流呈负相关性。根据2020年西北电网青豫直流和近区风电并网功率的仿真结果,验证了理论推导的正确性。     

UPFC在线运行优化辅助决策应用功能设计

由于缺乏UPFC实时运行优化指导工具,UPFC强大的潮流控制能力无法灵活发挥。基于智能电网调度控制系统设计了UPFC运行优化辅助决策应用功能,根据实际UPFC工程限额工作模式下潮流计算特点,求解UPFC控制措施灵敏度,利用在线丰富的计算资源,进行UPFC多控制目标集群并行计算,获取UPFC静态安全控制措施和潮流优化控制措施。该应用功能可利用UPFC控制能力提高电网运行的灵活性,为调度运行人员提供辅助决策。苏州南部电网500 kV UPFC工程算例分析说明了UPFC在线运行优化辅助决策计算流程,结果显示所提方法可有效解决UPFC近区静态安全问题,并优化近区网络损耗。     

CPU-GPU异构计算框架下的高性能用电负荷预测

随着电网的快速发展,用电信息采集系统的数据计算业务面临着巨大挑战.近年来,图形处理器(GPU)因其在浮点计算速度和存储带宽方面的优势成为高性能计算问题中的研究热点,也被成功应用在电力系统计算分析等科学计算领域.在基于人工智能方法的电力负荷预测问题中,以往大部分研究仅考虑了使用GPU加速预测模型的训练,而并未应用在数据集的获取和计算上.提出了一种基于中央处理器-图形处理器(CPU-GPU)异构计算框架下全流程加速的高性能用电负荷预测方案.首先结合统一计算架构(CUDA)和多线程技术实现了使用多台GPU完成用电负荷的并行预处理,随后在聚类分析后基于XGBoost算法完成了多台区负荷预测,并利用GPU加速了模型的训练计算.最后通过对深圳市43254个台区用电信息的实例分析,验证了所提方法的高效性与适用性.     

基于模糊强化学习和果蝇优化的WSN数据聚合算法

在无线传感器网络中,传感器的能量时有限的,如果传感器的能量耗尽,那么无线传感网络的鲁棒性和寿命就会大大降低.因此,提出了基于模糊强化学习和果蝇优化的数据聚合机制,以最大限度地延长网络寿命,并进行高效数据聚合.首先,网格聚类用于簇的形成和簇头的选择,接着评估各个网格簇所有可能的数据聚合节点,然后采用模糊强化学习选取最佳数据聚合节点,最后利用果蝇优化算法动态定位整个无线传感网络的数据汇聚节点.仿真结果表明,提出的数据聚合方案在能耗和网络鲁棒性方面优于对比方案.     

便于数据共享的电网数据湖隐私保护方法

数据湖是大数据应用最常用的数据共享方式,然而数据共享带来隐私问题仍然是数据湖设计中缺失的部分,特别是应用于电网数据保密性的要求更高。为了促进有价值数据的流通,必须完成现有数据湖缺失的数据隐私,以便数据更为安全的跨域共享。对此,提出一种数据访问与共享模型,并在此基础上对区块链中的智能合约模块进行了优化。实验结果表明,在区块链中存储数据的哈希值并使用可信执行环境将加密后的原始数据存储在数据湖中,不仅实现了数据访问控制和安全共享的目的,也降低了操作所需的gas使用量和系统吞吐量。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

信息化运维系统的图模型存储

基于新型IT基础设施,如云计算环境,大数据平台等,信息化应用获得了灵活可靠的底层服务.同时通过新型服务形式,如物联网应用,移动端服务等,增强了业务服务能力.但这些新技术使得信息运维面临运维对象频繁变化,对象关系不断调整,运维数据格式多样的难题.本文基于电网企业当前运维现状,给出一种基于图模型的运维数据存储设计,提高了对动态,非结构化运维数据的处理能力.经实测验证,模型处理普适性更广,数据读写性能稳定,方案有效解决了新运维形式下的电网企业信息化运维系统的业务难点.     

面向智能电网的PCA近似法错误数据注入攻击

准确的状态估计对于维持智能电网的正常运行至关重要。论文在雅可比(Jacobian)矩阵和状态变量分布假设未知的情况下,采用主成分分析近似法(PCA-Sim)研究了错误数据注入攻击问题,从线路测量的相关性中对Jacobian矩阵进行推导,验证了错误数据注入攻击近似隐形攻击,并且结合累积分布函数(cdf)分析了所提方法的性能。通过对IEEE14配电网系统在均匀状态变量、高斯状态变量和混合状态变量条件下漏检概率与决策阈值的仿真研究,结果证实了所提方法的有效性。