电力系统黑启动过程中线路继电保护的配置与整定

针对电力系统黑启动过程的特殊要求，提出了其继电保护配置的基本原则；研究了适用于黑启动初期单电源运行方式下以零序电流保护和距离保护为主的线路保护配置方案；在分析不同运行方式下零序故障电流特点的基础上，研究并提出了零序电流保护的整定方法。     

用于黑启动方案生成的对象化电网拓扑分析方法

在相关实际工程中,黑启动方案及生成的关键是通过对目标网架的拓扑分析,得到可行的黑启动恢复路径。利用电网拓扑分析中的层次化特点,提出了一种用于黑启动方案生成的对象化拓扑分析思路。该方法将系统中每个厂站作为一个对象,清晰地将电力系统的拓扑过程分为全局拓扑和局部拓扑两个层次,便于黑启动初期方案及网架重构过程中恢复路径的生成。利用所提方法实现了一个黑启动方案的生成评估系统并应用在基于CIM模型的云南电网OCS系统中,算例证明了该方法的正确性以及其在计算速度和对硬件要求低等方面的优势。     

Ag-TiO2薄膜表面等离子体共振光谱特性研究

以拓宽Ag膜波长调制型表面等离子体共振(SPR)传感器的工作波长区间,将TiO2膜沉积于Ag膜表面制成Ag-TiO2复合薄膜.利用数值计算方法对不同厚度Ag膜和As-TiO2复合膜波长调制型SPR光谱特性进行仿真研究.仿真结果表明:共振吸收峰显著依赖于Ag膜厚度;当保持Ag-TiO2复合膜厚度60 nm时,复合薄膜SPR波长随TiO2厚度的增大而向长波长方向移动,发现红移;与60 nm厚Ag膜共振波长相比,12 nm厚TiO2与48 rnm厚Ag组成的复合膜共振波长红移超过200 nm.     

神经网络在暂态稳定评估中应用的研究述评

对神经网络在暂态稳定评估问题中应用的研究文献进行调研和综述,对稳定评估的目标、输入特征的选择、所采用的神经模型等进行了述评,对目前存在的问题进行了讨论。建议今后应在特征抽取和选择、训练样本集的压缩、在线训练机制以及类间边界区识别等方面开展深入的研究工作。     

计及相量测量单元信息不可观性的强迫功率振荡扰动源定位

强迫功率振荡的扰动源定位是低频振荡诊断与分析中的重要问题。目前,利用相量测量单元(PMU)的数据进行扰动源位置识别已引起了一定的关注,但相关研究成果大多未考虑PMU尚无法完整配置的现状,因而难以在实际电力系统中推广应用。为此,提出了一种计及PMU信息不可观性的强迫功率扰动源定位方法,并从扰动源定位的角度出发,提出了PMU分区配置的基本要求。仿真结果表明,该方法可在PMU信息不可观的情况下准确识别扰动源位置。     

人工神经网络和专家系统结合运用的电力系统故障诊断方法

对人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了一种电力系统故障诊断新方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用田的推理能力，由ＥＳ根据报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行验证、该方法中ＡＮＮ隐含的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的通用性。模拟测试表明该方法可有效地识别电网故障元件，并且具有较强的容错性。     

电力系统故障论断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向ＢＰ网络作为故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神经     

电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力 系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向BP网络作 为 故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方 案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用 专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神 经网络的电力系统故障诊断系统具有更好的性能。     

基于改进决策树算法的日特征负荷预测研究

针对决策树ID3算法的缺陷,提出了属性-值对的两次信息增益优化算法,该算法是ID3的改进算法,它能克服ID3算法在选取属性进行扩展时易偏向属性值多的属性及ID3算法属性间相关性考虑较少的缺点;通过对熵阈值的设定,采用预剪枝技术,又能部分克服ID3算法对噪音敏感的不足.该算法可用以生成日特征负荷决策树预测模型.该模型结合预测日的气象、星期等信息,可进行日特征负荷的预测.采用等深直方图分析思想,可对负荷变化率数据离散化,将层次聚类和信息熵相结合,对气象数据离散化.数据预处理后,通过属性-值对的2次信息增益优化算法生成负荷预测决策树模型,在给出预测日气象及星期信息后可对特征负荷进行预测,预测结果能够满足并超过负荷预测实用化标准的要求并具有较高的预测精度.如果将日24点或96点负荷及相应影响因素数据均用该算法进行模型训练,形成24个或96个预测模型,则可进行日24点或96点负荷预测.     

一种面向对象的用于事故处理的电网结构知识表示方法

讨论了一种基于面向对象设计的电网拓扑结构知识表示法.摒弃了传统的以母线为核心的知识表示法以及在其基础上改进的知识表示法,采取了一种面向对象的知识表示新方法.其基本思想是将设备完全看作由开关(或刀闸)与其它设备相连,忽略设备的本身性质.这种知识表示法经分析验证,是一种通用性强,冗余度小的知识表示法.