基于数据挖掘的主配网一体化协同监视方法

为了实现主网和配网之间线路运行状态以及相关设备运行状态的协同决策、协同监管，研究基于数据挖掘的主配网一体化协同监视方法。将采集的数据进行格式统一化处理，传送至数据管理层，数据管理层完成数据清洗及校验后，分类存储；协同监视层通过主配网历史数据模型、实时估计以及态势预判感知存储数据，采用随机森林算法构建协同决策规则库，将感知结果与协同决策规则库进行匹配，获取故障控制决策。测试结果表明，该方法的感知性能良好，可快速完成故障和控制策略的匹配，满足主配网一体化协同监视需求。     

柔性交流输电系统交直流潮流可靠性评估模型

根据串联补偿器(TCSC)、晶闸管控制移相器(TCPST)和统一潮流控制器(UPFC)的工作原理,从交流和直流潮流的视角建立了潮流计算和最优负荷削减模型,采用状态枚举法在RBTS可靠性测试系统中进行分析和验证,结果表明采用交流潮流模型能更准确评估FACTS元件对系统可靠性的影响;而直流潮流模型计算耗时较少,且当节点电压约束不是刚性约束时,所得结果与交流潮流模型结果相近.     

多信息源的一二次设备故障智能化识别方法

一二次设备实际产生故障时，剩余输出电压会产生波动负载，导致识别时的比差数值较小，功率反送能力较差，针对该问题，设计多信息源的一二次设备故障智能化识别方法。获取一二次设备的多信息源，处理输出电压数值为纵分量，控制一二次设备产生的波动负载，设计故障数据计算模型，联合受限玻尔兹曼机，在一二次设备与故障数据之间构建数值关系，采用二次微分处理数值支持向量机中的超参数，完成一二次设备故障智能化识别。实例测试结果表明，所设计的故障识别方法比差数值最大，功率反送能力最佳。     

基于快速动态时间弯曲和最小覆盖球的多日负荷曲线聚类方法

现有负荷曲线聚类的研究主要基于单日负荷曲线或多日同时刻的负荷分布开展,忽略了负荷在多日间的波动特性和负荷曲线的时间滞后特性,导致聚类结果的准确度和鲁棒性不足。综合考虑负荷的波动特性和时间滞后特性,提出一种快速动态时间弯曲和最小覆盖球相结合的多日负荷曲线聚类方法。在考虑负荷时间滞后特性的基础上,利用快速动态时间弯曲和多维尺度缩放对负荷曲线进行降维;为每个降维负荷迭代寻找最小覆盖球,并计算不同覆盖球的球间相似度;利用谱聚类算法得到相似度矩阵。算例结果表明,所提方法在准确度和鲁棒性上较传统方法有一定优势。     

基于专家系统的电网调度操作票自动生成系统研究

随着电网规模的不断扩大,电力调度业务规模也在不断增长,为电力调度带来了挑战。为保证电力系统的稳定运行,必须提高电力调度系统的自动化程度,为此本文针对配电网故障识别难题,基于小波变换理论和人工神经网络提出了一套故障识别方法;针对传统电力调度系统技术灵活性和智能性不足的问题,设计了一套操作票智能生成系统,该系统在分析电力系统特点的基础上,对构成操作票专家系统的知识库和推理机进行了分析和设计,最后通过案例分析验证了本文提出的故障识别方法和操作票生成系统。研究结果表明本文提出的故障识别方法可有效识别故障的发生、故障类型以及故障位置,采用Rete算法设计的推理机能够有效针对故障自动生成操作票。