基于支持向量机和互联网信息修正的空间负荷预测方法

为提高电网规划阶段的空间负荷预测精度,提出了一种基于支持向量机和互联网信息修正的空间负荷预测（spatial load forecasting,SLF）方法,该方法分为3个步骤：一是基于k-均值聚类分析和支持向量回归模型得到地块负荷初始预测值;二是基于地块负荷历史数据计算负荷实际值与初始预测值之间的偏差;三是针对这些偏差,利用搜索引擎获取互联网信息,识别造成偏差的不确定事件,包括元胞中新增大负荷事件和元胞中企业营收增长率突变事件。定性分析事件对空间负荷的影响,并建立这两类事件与其造成的影响之间的分类事件影响定量模型,基于该模型对地块负荷初始预测值进行修正,得到规划区域内的地块负荷预测值。通过对北京某地区进行算例验证,结果表明该方法可以提高预测精度,可用于配电网以及能源互联网规划中的空间负荷预测。     

柔性交直流混联电网系统级可靠性评估

直流孤岛方式下,直流送端与交流电网之间没有直接的电气联系,减小了对交流系统的影响,提高了远距离输电的稳定性。与此同时,交直流混联电网可以更大范围均衡潮流,提高可再生能源的接入范围,是未来电网的一个重要发展趋势。然而,目前针对实际电网在交直流混联、直流孤岛方式下的可靠性评估的研究较少,2种方式对交流主网的可靠性影响未知。因此,该文基于多端柔性直流互联装置可靠性模型建立了交直流混联、直流孤岛2种方式下的可靠性评估模型。在此基础上,结合张北地区新能源接入案例,通过定性、定量分析了交直流混联及直流孤岛方式下,张北柔性直流系统接入对北京电网的可靠性影响。算例结果表明,张北柔性直流系统通过交直流混联或直流孤岛方式接入不会影响北京电网的可靠性。     

基于遗传算法的连锁故障快速模拟及应用

目前,中国电网已进入跨大区互联,超、特高压交直流混合输电的快速发展时期,电网复杂程度急剧增加,发生连锁故障以致引发大面积停电事故的风险逐渐增加。文中在现有连锁故障算法研究的基础上,提出一种基于遗传算法的连锁故障快速模拟算法。该算法应用遗传算法理论,考虑系统运行条件影响,通过模拟基于自然选择的生物进化过程,搜索电力系统连锁故障风险较大的路径,模拟系统在不同初始状态下的可能连锁故障。实际算例表明,该算法可快速模拟电力系统连锁故障,发现系统薄弱环节并发出故障预警,从而进一步为连锁故障阻断对策制定及电网调度提供辅助支持。     

基于变电站主接线等效模型的全电压等级可靠性评估方法

在以往对配电网可靠性的研究中,通常独立分析配电网,而对配电网与变电站、配电网与主网间的相互关系分析不足,同时对配电网中设备间的共模故障影响研究仍有待加强。为此,从多电压等级配电网主接线运行特性出发,考虑断路器等隔离装置的共模失效特性,提出共模关联设备概念以及扩展最小割集算法,并建立了变电站等效模型,设计了配电网可靠性评估算法,从而实现全电压等级可靠性评估。在此基础上,结合实际电网算例分析了系统的可靠性薄弱环节,评估指标可以更真实地反映实际用户的供电可靠性水平。     

含分布式电源的多电压等级交直流混合配用电测试系统

交直流混合的配电网络为分布式电源及新型负荷的广泛接入提供条件,是未来配电网形态的重要发展方向。本文考虑分布式光伏、风电、电化学储能、交直流负荷的接入,考虑电力电子变压器、直流变压器、故障电流限制器等电力电子设备的应用,建立交直流混合的配用电测试系统,并依据设备的控制模式,给出系统典型的运行方式。所建立的测试系统具有一定适用性,可为交直流混合的配用电系统的稳态计算和相关研究提供基础。     

基于伪时序状态转移抽样法评估含储能电力系统可靠性

定量分析储能装置接入后的系统可靠性水平,并依据其进行最优决策对电力系统安全经济运行具有重要意义。现有的含储能电力系统的可靠性评估算法效率低下,使得求解含有可靠性约束的最优问题较为困难。为此,文中对伪时序状态转移抽样法这一可靠性评估方法进行了改进,以快速、准确地求得储能接入条件下的电力系统可靠性指标,进而为求解可靠性约束优化问题提供了可能性。在IEEE RTS79系统中将所述算法与一般序贯蒙特卡洛模拟法进行了对比。计算结果表明,伪时序状态转移抽样法能够在保持良好精度(相对误差保持在3%以内)的同时,提升单线程计算效率10倍左右,在多线程环境下计算效率更高。     

基于灵敏度分析的柔性交直流电网可靠性提升方法

柔性交直流电网可以实现有功功率和无功功率独立控制,适用于远距离大容量输电、可再生能源接入、能源互联网等场景,是未来电网的重要发展趋势。针对目前缺少对柔性交直流可靠性定量评估,以及对柔性交直流电网的可靠性提升方法研究不足的问题,提出基于灵敏度分析的柔性交直流电网可靠性提升方法。该方法首先针对柔性交直流电网不同工作模式,计算交直流系统可靠性指标。其次,通过可靠性指标的灵敏度分析,判断系统中的薄弱元件。在此基础上,针对薄弱元件进行可靠度灵敏度分析,结合经济性成本确定提升元件可靠性应改进的构成部件。最后,结合张北柔性交直流电网工程方案说明本文所提方法的应用价值。     

大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策

现代大型机电系统组成结构越来越复杂、智能化程度越来越高, 然而系统维修工作却越来越困难; 另外, 尽管快速发展的信息技术使得系统内部的各种流数据得到了有效的保存, 但却缺乏对这类大数据的有效利用、实现复杂系统的维修控制与决策.为此, 提出了大数据结构化与数据驱动的复杂系统维修决策方法.大数据结构化使用了层次分析法(Analytic hierarchy process, AHP)的思想, 依次建立系统维修的各个层级模型; 基于模型抽象出支持系统维修的数据变量、提炼出各层级变量的表达函数; 研究进一步实现了维护决策的数据驱动技术, 在模型和函数之上定义了数据状态块矩阵, 通过设计矩阵的特殊运算算法完成维修决策的数据驱动.最后, 使用一个具体的例子来说明提出方法的可用性, 结果证明提出的方法是可行的, 符合设备维修决策建设目标, 即维修方法经济、高效与实用.