基于终端配置影响关系的可靠率评估算法

针对当前配电自动化可靠性评估过程中,故障研判和开关控制考虑不全面的情况,提出了一种基于终端配置影响关系的可靠率算法.将馈线根据用户信息拆分为馈线基段,依据终端配置位置确定馈线分段关系矩阵和馈线基段影响矩阵,代入故障处理相关参数得出结果.模拟计算了架空线路的三种终端配置方案,结果表明该算法能够有效求解复杂网架结构下不同终端类型和位置条件下的可靠率,为配电自动化终端配置方案的选择提供参考依据.     

基于电器粗糙归类的无监督NILM结果自主标注

无监督非侵入式负荷监测(non-intrusiveload monitoring,NILM)方法通常无法自动确定分解结果所对应的电器名称,这影响NILM结果的用户可读性,阻碍了其规模应用。为此,该文提出一种基于电器粗糙归类的无监督NILM结果自主标注方法。从电器运行控制方式和使用时间分布2个方面,总结分析同类电器共同具有的通用运行特性。定义周期运行、密集波动、固定时长运行3种控制规律特性,给出基于聚类分析的电器相应特性自适应判别方法;对于受人类活动影响程度不同的不同电器,提出基于电器使用与人类活动强弱的时间分布之间相关性的电器使用规律特性判别方法,同时给出一种基于负荷成分变化的用户个性化人类活动强弱时段划分方法。在此基础上,基于粗糙集理论,依据上述2类通用运行特性进行电器粗糙归类,进而提出融合通用运行特性的电器名称两层决策方法,实现NILM结果标注。在私有和公开数据集中的实验表明,该方法能在不同场景下实现常见家用电器NILM结果准确标注。所提方法可作为任意无监督NILM方法的后续步骤与之集成,形成完全无监督NILM方案。     

基于耦合动态离散事件链相关性的信息网络异常检测初探

信息网络一旦遭受攻击,将给电气网络带来极大影响。文中提出一种基于事件链模型的信息物理耦合动态相关性分析方法,并尝试将其应用于电网信息网络异常动态识别。首先定义了电气网络和信息网络事件,并以事件链描述其中耦合网络动态;进而提出事件链相关性分析方法,设计通信动态异常指标,最终判断是否存在信息网络异常。以一个由IEEE 39节点电气网络和18节点放射状信息网络组成的信息物理电力网络为算例,算例结果表明,信息攻击会导致通信动态异常指标显著增大,初步验证了所述信息网络异常检测方法的有效性和可行性。     

多电器混叠场景NILM负荷事件优化匹配方法

负荷事件匹配是从已检测到的所有负荷事件中,找到与电器工作循环对应的负荷事件序列,它是实现无监督非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)的基础.针对多电器混叠场景,该文建立了以估计矩阵为决策变量的负荷事件匹配组合优化模型.为了在估计矩阵维数未知的情况下求解该模型,该文提出了...