一种用于配电网故障定位的粒子群算法分析

基于粒子群优化箅法简单高效的优点,根据配电网拓扑结构特点以及配电网故障多为单点故障这一工程实际,将粒子群算法用于配电网故障定位中.当故障定位转入支路网时,将支路-节点矩阵算法与粒子群算法相结合,利用故障判别矩阵确定故障线路段,进而转入故障点的寻找,避免单一使用粒子群算法在支路寻优过程中可能出现局部收敛的情况.算例分析结果表明,该方法在配电网故障定位问题上是可行的,并且改善了传统故障定位算法运算效率低的缺点.     

基于多元数据驱动的配电网户变关系识别方法

针对配电网户变关系识别不准确而影响配电网正常运作和故障诊断定位的问题,提出了一种基于多元数据驱动的配电网户变关系识别方法。首先,定义了电压的多维波动特征参数指标;其次,采用t分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法对电压波动特征矩阵进行降维;然后,利用 BIRCH 聚类算法对降维后的电压波动特征进行聚类,生成虚拟用户;最后,基于用户功率与上级电表的功率平衡关系假设进行户变关系配对,完成配电网户变关系的识别。案例分析结果表明,相比于之前的户变关系识别方法,所提方法提高了识别准确率。     

计及静态负荷模型的配电网重构

传统的配电网络重构都是基于恒功率负荷来进行计算的,该方法对负荷电压特性的敏感程度较弱.针对上述缺点提出了一种基于负荷电压特性的配电网络重构方法,在每次的潮流计算迭代中对初始负荷进行一定程度的修正,从而反映负荷电压特性对配电网络重构的影响.设置配电网辐射状网络的生成判定原则,建立了以最小网损为目标函数的重构模型,并采用改进二进制粒子群算法进行寻优,得到重构结果.最后以IEEE 33节点配电系统为重构算例,验证了算法的有效性和正确性,并比较了负荷电压特性对重构结果的影响.     

结构拓扑修改静态重分析的BFGS方法

利用BFGS拟牛顿法的局部超线性收敛特征,提出了基于此方法的结构拓扑修改静态重分析算法。特别是根据初始结构分析结果,构建了三种拓扑修改形式的BFGS修正迭代阵-近似Hesse矩阵逆的初始迭代矩阵的设置方法。与随机或一般指定初始迭代阵取为单位矩阵的BFGS算法相比较,应用此特殊选定的初始点,进行BFGS算法求解修改后结构的响应值能显著降低计算成本,计算结果验证了该算法的正确性和有效性。     

基于灵敏度聚类的含DG配电网电压分区控制方法

高比例分布式电源接入配电网易导致电压波动甚至越限,同时增加系统网络损耗。为增大配电网安全裕度,提高供电可靠性,提出基于灵敏度聚类的含DG配电网电压分区控制方法。利用潮流分析得到雅可比矩阵,计算各节点电压对DG出力的灵敏度,得到DG无功电压控制空间矩阵,采用K-means算法聚类,实现DG自适应分区,以灵敏度和分区结果作为调节DG和无功设备出力的依据。所提方法能针对系统电压薄弱点进行定向补偿,实现分布式电源的分区调节。最后采用IEEE 33节点系统作为算例,结果表明该电压控制方法能有效提升系统电压水平,提高电能质量。     

有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法

针对矩阵算法与优化算法在应用于有源配电网故障定位过程中存在容错性较差、易陷入局部最优等问题,提出了一种有源配电网具有容错性的快速故障区段定位方法.该方法首先利用矩阵算法快速筛选疑似故障区段,其次通过对优化算法开关数学模型进行改进以适应多个分布式电源投切,然后基于矩阵算法定位结果穷举所有可能存在的馈线区段状态,将其作为初...     

基于等值负荷矩模型的辐射形配电网节点电压快速估算方法

针对辐射形配电网,提出一种基于等值负荷矩模型的节点电压快速估算及修正方法。对IEEE 33节点配电网算例系统进行潮流估算,并将估算结果和耗费时间与传统的前推回代法进行比较,验证了该算法的正确性和高效性。     

基于改进前推回代法的辐射配电网潮流计算方法

在分析现有配电网潮流计算方法的基础上,通过对传统的前推回代法加以改进,提出了一种适用于辐射配电网潮流计算方法,具有实用性.该方法充分利用辐射配电网络的结构特点,对分支、节点和支路编号进行优化,它直接采用支路阻抗参数进行计算,不需要形成节点导纳矩阵和进行三角矩阵变换,简单的处理代数方程就可以计算节点电压和功率分布,使得程序实现起来更加高效、准确.根据提出的算法编制了配电网络潮流程序,用算例验证了算法和程序的可行性.     

改进的数据驱动的随机子空间算法在桥梁监测中的应用

介绍了基于数据驱动的随机子空间算法的改进方法,传统的数据驱动随机子空间算法由于数据量大,处理速度慢而很难用于在线识别和监测,改进的算法在减少数据量的同时仅利用分解得到可观矩阵即可完成整个参数识别,大大提高了运算速度,满足桥梁健康监测的在线模态参数识别和动力模型修正及损伤识别,具有很高的工程应用价值.该改进算法已成功应用于大广高速公路的通用型桥梁健康检测系统.     

基于BP神经网络的配电网故障辨识方法

随着配电网自动化终端设备的广泛应用,基于设备过电流信息的故障定位方法因原理简单、实现便捷而成为该领域的研究热点.该方法主要分为两类:统一矩阵算法和群体智能算法.统一矩阵算法的容错能力差,而群体智能算法在构造优化目标时存在逻辑建模的瓶颈问题.为有效克服上述缺点,提出了基于BP神经网络模式的配电网故障定位方法,利用FTU的特征量和BP神经网络的自学习性及良好的泛化能力实现配电网的故障定位,不但原理简单、实现方便,而且具有多重故障定位能力,仿真结果证明了该方法的有效性.     

面向5G海量网管数据的故障溯源技术

针对第5代移动通信系统（5G）环境下海量网管数据溯源难、关联挖掘冗余度大的问题,结合时间约束、滑动时间窗和分类层次技术,提出了一种基于网络拓扑的时序告警关联挖掘算法.该算法可以有效缩减候选集,实现对海量网管数据高效压缩和快速溯源.仿真结果表明,改进后的故障溯源候选集在拓扑上具有实际关联性,对比其他关联算法更有效.     

多尺度残差网络模型的开放式电阻抗成像算法

针对开放式电阻抗成像（OEIT）的图像重建算法存在的成像精度低、对噪声敏感、重建图像伪影面积较大等问题,提出基于多尺度残差网络模型的OEIT算法.该算法利用不同尺寸卷积核的残差块提取边界电压的多尺度特征;在完成特征拼接后,利用卷积实现深层信息融合,得到预测的电导率分布结果.使用有限元法搭建OEIT正问题模型,构造“边界电压-电导率分布”数据集,将所提算法与其他算法在该数据集和实际模型实验中进行比较.结果表明,所提算法使OEIT的重建精度、抗噪能力和定位目标准确性显著提高,并使检测目标的伪影面积缩小.     

辐射状配电网潮流的改进前推回代法

针对辐射状配电网网络拓扑结构特点,在传统前推回代法的基础上,提出了一种改进的前推回代法.利用非叶节点作为一条支路终节点的特点,在潮流计算前通过反复搜索叶节点和新叶节点,确定功率和电压的计算顺序,从而无需对配电网各支路分层,可对网络中节点任意编号,且计算过程简单、直观,适用于任意辐射状配电网的潮流计算.在MATLAB环境下对算例进行仿真分析,结果表明,提出的方法可行、有效.     

一种启发式拓扑发现算法

网络拓扑结构的自动发现对于增强网络管理和提高网络利用率至关重要，然而传统基于SNMP的拓扑发现算法适用范围受限。在分析网络IP地址分配规律的基础上，提出了一种适用范围广泛的启发式拓扑发现算法，主动探测网络拓扑，根据IP地址分配规律和前一次的探测结果，确定下一次的地址探测目标，提高拓扑搜索的速度；采用探测网络设备指纹特征技术解决端口合并问题。用该算法实现的程序能更加快速、准确获取网络拓扑结构。     

多目标融合势博弈无线自组网络拓扑控制算法

针对基于博弈论的无线自组网络拓扑控制算法存在个别"瓶颈节点"负载不均衡、冗余链路多、生存时间短的问题,提出了一种多目标融合的网络拓扑控制算法。首先通过分析网络的连通性、节点发射功率、剩余能量、节点度、链路质量和链路长度对节点负载的影响,设计了一种改进的综合效用函数;建立多目标融合的网络拓扑控制势博弈模型,并证明该模型是序数势博弈且存在纳什均衡解;在维持网络k-连通的基础上,再采用最小路集算法对博弈后的网络拓扑链路进行优化,剔除冗余链路。仿真实验及对比分析结果表明,所提算法在保证网络连通性的前提下,实现了网络负载均衡,消除了冗余链路,生存时间相较于分布式能耗均衡拓扑控制算法、能量平衡拓扑控制博弈算法和节能容错拓扑控制博弈算法分别提升了25.4%、92.6%、36.8%。     

基于IEC61968标准的广域配电网建模与结线分析

针对输、配电网网络结构上的差异,研究应用IEC61968CIH进行配电网拓扑建模的方法．并在此基础上使用改进的广度优先搜索法实现配电网结线分析。提出一种面向对象的母线一支路模型。通过设计模型的数据结构以及面向对象类的相互关系,有效地降低结线分析中拓扑点和支路关联关系描述的复杂度;针对弱环状接线形式下的配电网闭环回路,改进了广度优先搜索法。以实现同时适应于辐射状与弱环状接线形式下的广域配电网的结线分析。     

基于四元分组测量的网络拓扑推断算法

针对在基于层析成像技术的拓扑推断中测量节点性能时大都需要节点间的时钟同步,并且受到网络负载的影响比较大的问题,提出了一种可以测量时延抖动和丢包率的四元分组序列测量方法,并设计了根据2个网络性能参数计算节点相关性的拓扑推断算法.理论分析与仿真实验证明,该算法受到网络负载的影响较少.     

针对电力系统薄弱状态的自动攻击策略

针对目标电力系统发起的网络攻击能够以较少的攻击资源造成极大的破坏效果,从攻击者视角出发,提出一种针对电力系统薄弱状态的网络攻击策略。首先基于电网拓扑数据建立关联矩阵,通过线性规划模型计算不同信息获取量下攻击造成的减载量;然后提出以最大化攻击效果为目的的自动攻击策略。通过在不同场景下的仿真分析验证了该策略的有效性。     

配电网网络重构策略研究

针对离散优化问题,以粒子群优化算法(PSO)信息更新的本质机理为基础,在基本PSO算法的基本思想、算法框架下,引入分布估计算法思想,重新定义离散粒子的表示方式。将分布估计离散粒子群算法应用到配电网优化重构中,每一维粒子的取值,须根据概率向量产生,在寻优过程中,根据粒子能力的差异,自适应调整其惯性权重,从而寻找对配电网拓扑结构的优化策略,达到降低配电网的网络损耗、提高电压可靠性的目的。     

基于非参数假设检验的拓扑推断算法

针对基于门限比较的二叉树修剪拓扑推断算法稳健性差的问题, 提出了一种基于非参数假设检验的网络拓扑推断算法. 该算法首先应用经典的二叉树拓扑推断算法获得树状网络的二叉树结构, 然后应用维尔科克森秩和检验算法逐个判断二叉树中的每条内部链路是否需要修剪, 最后修剪二叉树, 删除所有需要修剪的内部链路, 得到真实的树状拓扑. 由于该算法使用统计检测的方法, 无需设置门限, 相对门限比较法具有更好的稳健性. 仿真实验表明, 该算法相比基于门限的二叉树修剪算法具有更高的推断精度.