基于随机森林的配电网故障分布特征预测方法

影响配电网故障的因素繁多,且故障特征冗余性强,传统的预测模型难以实现有效的配电网故障预测。提出一种基于随机森林的配电网故障分布特征预测方法。基于随机森林算法,建立配电网故障分布特征预测模型;分析故障影响因素,构建输入故障特征变量集;量化故障分布等级,构建输出故障特征分布集。采用探索性数据分析技术,筛选故障特征变量,构建最优特征变量集;优化预测模型参数,获得在当前数据背景下的最优预测效果。以南方某市配电网中的120条馈线为例,测试所提故障预测方法,验证故障预测的准确性和合理性。     

基于数字孪生的光伏高比例配电网过载风险预警方法

在构建以新能源为主体的新型电力系统背景下,分布式光伏将呈现极高比例并网趋势。高比例光伏出力的随机性会加剧配电网潮流的不确定变化,给配电设备带来严重的过载风险,载荷安全问题突出。基于此,提出一种基于数字孪生的含高比例光伏配电网载荷安全分析和预警方法。论述了孪生配电网过载风险安全预警的实现机理和功能方案。根据相关标准分析设备过载耐受能力,并建立不确定场景下载荷安全预警等级。基于历史运行数据建立配电网源荷随机行为的马尔科夫模型,采用吉布斯算法对该模型进行蒙特卡洛随机抽样。根据配电网当前运行状态,结合孪生配电网超实时计算能力,对配电网未来随机场景快速仿真并计算过载风险指标,评判载荷安全性。算例分析验证了所提分析方法的有效性及合理性。算例结果表明,该方法能够得出高比例光伏配电网在分析时段的载荷安全态势,为电力系统调度人员提供了一定的参考依据。     

基于云模型的配电网运行画像数字孪生构建方法

随着新型电力系统的形成,配电网运行的不确定性和复杂性日益加大。运用数字孪生技术建立虚拟空间对物理电网的映射和交互,是掌握配电网复杂运行特性的有效手段。提出了基于数字孪生的配电网运行画像构建方法。首先,建立反映配电台区和线路运行状态的指标体系,运用客观统计排序策略将特征指标转化为模糊标签模板。然后,以日为单位提取运行指标构成采集样本,作为云模型的一个云滴,运用逆向云发生器形成运行指标的模糊表征。最后,用运行指标与标签模板的模糊距离进行加权求和,得到运行指标的打分值,形成物理意义清晰、评价依据客观的配电网运行画像,为全面刻画新型数字化配电网运行特征提供了技术手段。     

计及分布式新能源选址的配电网最大供电能力研究

针对大规模可再生能源以分布式电源形式接入配电网的最大供电能力(total supply capability,TSC)计算问题,考虑新能源的典型出力场景及其对应场景出现的概率,以新能源各典型出力场景下负荷放大倍数的期望值最大为目标函数建立模型。该模型考虑分布式电源的选址和网络重构问题,采用二阶锥松弛技术对其中非凸性、非线性的潮流约束条件进行松弛将其转化为一个解空间为凸可行域的混合整数二阶锥规划问题并应用CPLEX进行有效求解。94节点算例验证了模型的正确性,仿真结果表明考虑分布式电源的接入可以提升配电网的最大供电能力,同时分布式电源的接入容量、位置和接入方式等对于最大供电能力有一定的影响。     

计及多种扰动源的有源配电网电能质量区间量化综合评估

受到分布式电源随机性和用电负荷波动性的影响,有源配电网不确定性增加。基于具体实测数据点值的传统配电网电能质量评估方法未考虑到多种扰动源引起的大量不确定因素。因此提出了一种考虑配电网不确定性,适用于处理区间电能质量指标的区间量化综合评估方法。首先给出了区间指标数据的归一化处理方法,其次提出了一种多专家咨询G1法与改进熵权法相结合的组合赋权方法,再次针对区间数据的特点,采用基于可能度计算的排序方法对评估结果进行排序,使结果清晰直观。最后以IEEE 33节点配电系统为算例,验证了该方法的有效性和可行性。     

考虑多台区互联的中低压交直流混合配电网双层协同优化调度方法

高比例可再生能源的大量接入和新型用电设备的增加，使得配电网逐渐向区域化、网格化转型，中低压交互、多台区互联的交直流混合配电网将成为配电网的发展趋势。鉴于此，提出了考虑多台区互联的中低压交直流混合配电网功率双层协同优化调度方法。以综合成本最小为目标建立交直流低压台区功率优化调度模型，得到各个台区内储能充放电策略和电动汽车V2G(vehicle to grid)策略；以系统综合电压偏差最小、综合运行成本最小为目标，建立中压优化模型，得到互联换流器的交换功率。将上下层结果互相传递迭代优化，直至中压配电网和各个低压台区全部收敛。最后，以改进的IEEE 33节点算例系统对所提方法进行了验证，算例结果表明，所提方法能够有效减小系统网络损耗，平抑电压波动。     

基于改进极限学习机的配电网高阻接地故障检测方案

配电网高阻接地故障特征突变微弱，且与负荷接入、电容投切等正常运行工况特征相似，难以被有效检测。基于此，提出一种基于改进极限学习机的高阻接地故障检测方案。首先，详细分析高阻接地故障特征，并基于离散小波分解对零序电压高频分量进行特征提取，结合细节系数构建特征库。在此基础上，利用核主成分分析法改进极限学习机输入层，实现特征库非线性降维，并提出一种改进的高阻接地故障检测方案。最后，通过大量的仿真测试与对比分析，验证所提方案的准确性与有效性。     

有源配电网故障诊断与定位方法综述及展望

随着分布式电源和多元化负荷的接入，配电网由无源网络变为有源网络，潮流由“单向”变为“双向”，配电网结构、设备环境、运行工况日益复杂，有源配电网的故障诊断与定位难度增大。从配电网故障诊断与定位面临的挑战、现有故障诊断与定位方法、基于人工智能的故障诊断等方面进行了阐述，对国内外的研究现状进行了总结和分析。针对配电网故障数据的小样本问题，提出了基于时序仿真的样本补全方法；针对故障诊断难以直接学习和精准训练的问题，提出可以通过最优特征提取、多层次模型训练和迁移学习更新优化，实现故障的在线处理。最后针对目前故障诊断与定位研究方法中存在的问题和未来研究方向进行了总结和展望。