基于回声状态网络的电力市场电价预测

传统的神经网络算法在电价变化剧烈的情况下,精度较低并且所耗费的时间较长,难以满足电力市场发展的需求。为解决该问题,提出了一种基于回声状态网络(ESN)的短期电价预测方法。所提方法介绍了基于回声状态网络的预测原理,提出了电力市场短期电价的预测机制,包括参数选取、采样数据预处理和ESN训练及预测过程;并分别采用回声状态网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。经过仿真验证,所提出的基于回声状态网络的电价预测具有较好的准确率和可行性。     

基于软件定义网络(SDN)的电力光纤到户带宽分配技术

以太无源光网络(Ethernet passive optical network,EPON)技术是实现电力光纤到户(power fiber to the home,PFTTH)组网的重要手段,与EPON在光纤系统中的广泛应用不同,电力光纤到户系统不仅需要为用户提供语音、数据和视频等互联网业务服务,还需承载用户的电力类业务。文章详细分析了终端用户的业务需求,并针对电力类业务和互联网业务提出了相对应的分级策略。同时,针对传统EPON系统带宽分配机制不灵活等问题,提出了基于软件定义网络(software defined network,SDN)的EPON系统架构,并结合该架构,提出了以电力类业务为主、以互联网类业务为辅的动态带宽分配策略,从而满足了用户的业务需求,增强了系统的灵活性和可管理性。     

基于EPOCHS的数字化变电站通信网络仿真分析

针对变电站自动化系统全站统一式通信网络结构,在电力通信同步仿真平台(EPOCHS)上建立了基于IEC 61850标准的数字化变电站的通信网络动态仿真模型.依据网络仿真需求,在网络模拟器NS2中实现了物理子网间的连接,并添加虚拟局域网多播和报文优先级处理机制.对采样值(SAV)和通用面向对象的变电站事件(GOOSE)传输的实时性进行了仿真分析,仿真结果为网络带宽、虚拟局域网划分以及报文优先级处理提供了依据.     

粒子群优化小波包回声状态网的短期电力负荷预测

精确的短期电力负荷预测是电力生产优化调度和安全稳定运行的重要保证,是智能电网建设的重要一环。为提高模型的预测精度,提出了一种基于粒子群优化小波包回声状态神经网络的短期电力负荷预测方法。首先利用多分辨率分析小波包分解理论对负荷数据进行分解和重构,建立小波包回声状态网预测模型;然后,利用粒子群算法对预测模型储备池中的参数进行优化。实验结果表明：针对短期电力负荷动态时间序列数据,与BP、Elman、传统ESN等网络相比,PSO-WPESN网络的预测精度、稳定性和泛化能力都得到明显增强,尤其是能在一定程度上缓解由于输出矩阵过大造成ESN存在病态解的弊端。     

SIP协议与ISUP协议互通研究

会话初始协议(SIP)是IETF定义的基于IP的应用层控制协议，是NGN网络控制的核心协议；ISDN用户部分(ISUP)协议是7号信令系统的一种主要协议。文章介绍并深入分析了SIP和ISUP协议，从互通的层面对二者进行了分析比较，给出了2种协议之间具体的互通结构、映射方法以及呼叫流程。基于网络融合的思想做了有益的探索和实践，为设计MGC／软交换核心设备提供了依据，为实现PSTN网络向软交换网络的平滑过渡提供了解决方案。     

基于RPR的MSTP体系结构和MPLS VPN技术在电力城域网中的应用

讨论电力城域网的构架和需求,分析电力城域网建设面临的压力,重点论述了基于弹性分组环(RPR)的多业务传送平台(MSTP)体系结构和多协议标签交换虚拟专用网络(MPLS VPN)技术,两者相结合的组网方案在电力城域网中的应用具有无可比拟的优势,是向未来智能光网络演进的可行方案.     

基于IEB的智能配电网信息集成研究

介绍配电网自动化管理系统数据源和IEB的平台参考架构、软件体系结构和硬件体系架构,分析IEB的关键技术实现方式和在石家庄供电公司的应用情况,结果表明IEB的应用可以使配电网实现数据采集、计入系统管理、事件通知服务等自动化功能,提高配电网供电可靠性和供电质量.     

基于数据仓库的地区电网调度决策支持系统

以辽阳供电公司调度运营业务系统为应用背景,综合运用数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术建立了面向地区电网的调度决策支持系统.介绍了系统的体系结构、工作流程、数据仓库、联机分析处理及数据挖掘部分的设计和实现方法.该系统基于数据仓库技术,对原有调度运营业务数据进行整合,在此基础上利用联机分析和数据挖掘实现运营数据的各种在线分析及挖掘,为调度人员提供了有力的决策支持.     

A reconfigurable real-time neuromorphic hardware for spiking winner-take-all network

The central nervous system receives a vast amount of sensory inputs, and it should be able to discriminate and recognize different kinds of multisensory information. Winner-take-all (WTA) consists of a simple recurrent neural network carrying out discrimination of input signals through competition. This paper presents a real-time scalable digital hardware implementation of the spiking WTA network. The need for concurrent computing, real-time performance, proper accuracy, and the reconfigurable device has led to the field-programmable gate array (FPGA) as the target hardware platform. A set of techniques is employed to lessen memory and resource usage. The proposed architecture consists of multiprocessing elements, which share hardware resources between a specific number of neurons. We introduce a novel connectivity array for neurons (dedicated to the WTA network) to cut down memory usage. Also, a multiplier-less method in the neuron model and a novel tree adder in the synapse processing unit are designed to improve computational efficiency. The proposed network simulates 4,500 neurons in real time on a Xilinx Artix-7 FPGA, while a scalable architecture facilitates the implementation of up to 20,000 neurons on this device. The pipeline structure can guarantee real-time performance for large-scale networks. Based on simulation and physical synthesis results, the presented network mimics biological WTA dynamics and consumes efficient hardware resources.     

电力系统中无线自组网软件平台架构研究

针对无线网在电力系统中广阔的应用前景,进一步研究了无线自组网在电力系统中的应用,重点讨论了如何利用NDIS(network driver interface specification)中间驱动程序实现电力系统中的无线自组网软件平台架构,介绍了基于Passthru的程序框架、最优化链路状态路由协议及程序模块的实现原理,并讨论了网络平台的特性,展望了其应用前景。     

基于多FPGA的有源配电网实时仿真器并行架构设计

有源配电网实时仿真是研究系统动态特性、模拟实际运行环境、测试保护控制策略的有效手段。文中利用现场可编程门阵列(FPGA)的固有高并行度、深度流水线、分布式存储资源,设计并开发了基于多FPGA的具有多层级并行架构的有源配电网实时仿真器。面向实时仿真器的可扩展性需求,首先采用物理解耦的方法对有源配电网的数学模型进行粗粒度分割,进而将得到的子系统进行细粒度模型分割。在此基础上将分割后的模型映射到对应的FPGA中,通过协调分配硬件资源,形成系统级—单元级—模块级—元件级多层级并行的实时仿真架构。针对含多个光伏发电单元、储能单元的配电网实现了实时仿真,通过与PSCAD/EMTDC结果的比较,验证了提出的多层级并行架构的有效性。     

基于Web服务/XML的配电网信息发布集成研究

电力企业的信息集成是电力系统信息技术发展的一个趋势。W eb服务是一个崭新的分布式计算模型,同时也是W eb上进行数据和信息发布集成的有效机制。文章深入分析了XML的技术特点及其在W eb数据集成中应用,介绍了W eb Services体系结构,给出了一种基于W eb服务/XML的数据集成方案,并结合电力企业的现状和需求,在讨论配电网信息集成框架的基础上,介绍了一个集成实例(完成了两个不同的县电力公司配电网基本数据的集成)。     

QoS metrics modeling and analysis for neighborhood area network in smart grid applications

Recently, planning and designing of smart‐grid (SG) neighborhood area network (NAN) communication architecture has drawn wide attention of researchers. In order to establish an SG NAN scheme satisfying the requirement, a quality of service (QoS) metric is a critical demand. However, there are few studies on the implementation of an efficient QoS metric model. In this paper, we propose an innovative QoS metric model for SG NAN design. By exploring the natural characteristics of SG messages in many applications, we choose the reliability and latency of a message as the most important criteria and implement the QoS curve for evaluating the performance of any candidate communication scheme. In addition, we present the evaluation model for QoS metrics of multiple SG services in NAN. Compared to other existing QoS methods, our model is easy to use and helps to reduce the time and cost in the planning and designing of a NAN for SG. Simulation and analysis results indicate good agreement with our proposed QoS model. © 2017 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于相似日和回声状态网络的光伏发电功率预测

光伏发电功率预测对提高光伏电站控制、调度性能以及保证电网的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于相似日和回声状态网络（ESN）的光伏发电功率预测模型。首先运用相关性分析法对光伏发电功率的影响因素进行了深入分析,并筛选出其主要影响因素;再利用主要影响因素的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度（GRA）寻找合适的相似日;最后运用ESN创建预测模型,利用相似日历史数据训练ESN,而后对预测日的输出功率进行逐时预测。算例表明,对比传统模型,GRA-ESN模型具有更高的预测精度和更好的可行性。     

基于模块网络的市场清算价格预测模型

该文提出一种基于模块网络预测市场清算价格的模型，该模型通过模糊C均值聚类（FCM）算法，将输入空间“软”分割成若干区域，由局部专家负责提取特定域的特征，由集成单元的竞争混合机制输出结果，在减少了计算量的同时提出了预测精度，是突破传统全局预测模型的一种常试，用美国加州电能交易所（CalPX)公布的真实数据得到的仿真结果令人满意。该模型为市场参与者制定投标策略提供了一种方法，也为市场管理者提供了一种监督市场力的工具。     

上海蕴藻浜UPFC工程计算机监控及控制保护系统架构

计算机监控系统及控制保护系统的技术水平、架构方式、可靠性与UPFC装置的安全稳定与经济运行紧密相关。上海蕴藻浜UPFC工程计算机监控及控制保护系统是在常规交流变电站基础上借鉴智能变电站经验演化而来的架构,包括设备组成、网络架构、通信规约等。它既具有常规变电站监控系统便宜、可靠的特点,又兼容接入光纤电流互感器,实现UPFC装置对潮流控制功能和自我保护功能。蕴藻浜UPFC工程监控系统的架构方式、顺控操作及其使用经验,可供其他UPFC或FACTS工程借鉴。     

电网继电保护及故障信息处理主站系统的设计和实现

电网继电保护及故障信息处理系统由主站系统、通信网络和子站系统3部分组成.该系统的应用价值和作用主要体现在主站系统的功能设计上.在综合分析国内各种继电保护及故障信息处理系统的基础上,结合江苏省和福建省220 kV电网主站系统的设计经验,着重论述了主站系统的硬件、软件平台构架及功能模块的设计.硬件平台构架的设计充分考虑了系统的独立性、安全性和可靠性;软件平台的设计对两种可行的方案进行了比较,分析其合理性;功能模块的设计基于故障信息的合理分类从故障分析的各个角度对功能模块进行合理划分.最后简要地展望了主站系统未来的发展趋势.     

基于EMS的电网规划分析系统的设计与实现

现有的能量管理系统(EMS)中已经存有当前电网的很多数据,可以加以利用.为此,设计并开发了一套基于EMS的规划分析系统.该系统采用IEC 61970标准,建立了一套基于多视图的图模一体化支撑平台,提供了方便、实用的分析工具.应用该系统可以充分利用在线运行的EMS的电网模型、数据和图形,方便地扩展出预想规划态电网模型,实现安全和经济等校核与分析功能.阐述了基于EMS的电网规划分析系统的体系结构、支持平台、应用功能以及需要解决的关键问题,并介绍了该系统在深圳供电局的实际应用情况.     

基于CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法

为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree, CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修正策略,提出了一种基于回声状态网络(Echo Sate Network, ESN)的混合期风速预测方法。其中,CART用于对原始数据进行重构,得到建模数据集。CEEMDAN用于提取输入特征信息。ESN根据输入特征建立风速预测建模。最后,利用误差修正策略对所得到的模型进行修正。基于国内某风电场的数据实验表明,所提出方法能够准确预测风速,可以指导风场生产,提高生产自动化水平。     

电网调度员培训智能仿真系统的研究探讨

分析了已有的电力系统仿真存在的问题，将系统仿真的新技术之一——人工智能技术，引入电网调度员培训仿真系统(DTS)，给出了智能DTS的体系结构，并研究了智能教员控制子系统的实现技术和方法，最后探讨了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和数据挖掘等人工智能技术在DTS中的应用点和智能DTS下一步的研究目标。