基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法

针对非侵入式负荷监测中常用电力负荷开启与关闭的配对特性,本文提出了一种基于匈牙利算法的匹配方法。在该方法中,首先采用Prony滑动窗进行负荷事件检测,并以此提取投切前后的负荷变化特征信息;然后将负荷开启和关闭事件转换为二分图寻优匹配问题,结合增广路径寻找最大匹配的原理,建立功率代价矩阵模型,进而寻找负荷投入和切除的最佳匹配。进一步地,为了避免负荷事件开启和关闭的功率不对等,提出采用添加虚拟节点的策略对算法进行改进,引入灰色关联度评价与多重匹配策略。实验结果表明,所提出的方法能有效地识别出负荷的开启和关闭,为后续准确的负荷辨识奠定基础。     

基于数据挖掘的智能电网安全漏洞挖掘模型

结合数据对智能电网安全漏洞进行准确识别,可以有针对性的进行防御,提高智能电网的安全性。当前的漏洞检测方法存在误差大、效率低、误报率和漏报率大、容易受到外界环境干扰等问题。提出了一种基于数据挖掘技术的智能电网安全漏洞挖掘模型,定义了漏洞数据特征的相关参数,对智能电网运行数据和历史数据进行属性划分,依据上述相关参数构建一定的关联规则,将漏洞辨识矩阵和数据关联规则进行结合,建立智能电网安全漏洞挖掘模型,完成智能电网安全漏洞挖掘。实验结果表明,与传统的权限行为分析方法相比,该方法进行安全漏洞挖掘准确、误报率和漏报率较小、实用性强。     

电网自动智能调度模型的改进设计

传统的电网调度主要依据电网中的实时参数,缺乏对电网整体运行态势的感知,智能化程度较低。提出基于态势感知的理论,对电网自动智能调度模型进行改进设计,分析了电网态势感知过程,建立电网工作路线的指标体系,确立电网自动智能调度设计模型,在此基础上,分析电网工作路线在不同负荷下的机组调度过程,采用动态机组组合的电网调度模型,完成电网智能调度。实验结果表明,采用改进后的电网调度模型,其调度效率高、能耗少,对电网运行态势感知能力强。     

智能配电系统的关键技术与系统结构分析

随着经济的发展,配电要求也在不断提高,智能配电系统中的关键技术直接影响着用户的生产生活,两者之间的关系非常密切.本文就智能配电系统的关键技术与系统结构进行了简要的分析,其中包括硬件电路、三相不平衡试验、启动试验等,从而提高智能配电系统的实际应用性能.     

智能配电网超短期负荷状态估计模型的改进

传统的电网负荷状态估计方法存在超短期周期下实时量测在线准确率低的问题,提出一种改进的智能配电网的超短期负荷状态估计模型,其将采集到的数据反馈到数据采集服务器中。采用配电网并行分层估计方法,解决超短期实时预测节点负荷的小周期问题。融合各层的超短期负荷预测结果,得到总体配电网超短期负荷预测值。将电网负荷预测值反馈给上位机,提高状态估计的效率。实验结果说明,所设计模型对超短期负荷预测具有较高的精度和效率。     

电力温度狗的研制

电网运行中,变电站、输电线路连接点处运行温度过热,会造成系统断路、短路,引发严重的电网运行事故。文中将设计研发的一种电力温度狗装置,安装到接点处可实时监测接点温度,在温度超过限定值时产生警示信息,使故障隐患得以及时发现。     

智能配电房危险情况的图像特征识别方法

对智能配电房无人化管理是智能电网的重要发展方向。提出BRISK算法和增加平移因子的方法相结合的智能配电房危险情况图像识别方法,对智能配电房的实时图像进行白化处理,去除白斑对配电房内图像特征的影响,采用投影分析法,求出智能配电房实时情况图像的Zernike矩。以此为基础,采用小波多尺度分析法,获取智能配电房图像的频域信息,采用BRISK算法和增加平移因子的方法相结合,对图像中的危险情况进行识别。仿真实验结果表明,该方法能智能化的对相关特征进行识别,识别时间、识别效率及识别精度均优于一般的监控系统。     

基于离散猴群算法的多目标配电网重构方法

随着可再生能源大量接入配电网，其出力的间歇性和负荷的波动性给配电网重构带来新挑战。对此，本文提出一种综合考虑网损最小及电压安全的含可再生能源配电网重构方法。首先，给出多目标网络重构优化模型，并利用级数展开对模型中的机会约束条件进行线性化处理。然后，利用离散猴群算法对所构建的模型进行求解。最后，结合标准配电网测试系统对所提方法进行对比分析，分析结果表明，所提出的多目标配电网重构方法能够在考虑可再生能源出力不确定情况下，给出网络重构的合理优化方案。