基于最小二乘法引导的信赖域算法在电力 系统动态负荷参数辨识中的应用

针对暂态电压稳定分析中动态负荷参数辨识问题,以考虑机械暂态过程的动态负荷模型为研究对象,结合最小二乘算法思想,构建动态负荷参数辨识模型,提出将基于二次插值的信赖域算法应用于电力系统动态负荷参数辨识中。IEEE的3机9节点标准模型仿真验证结果表明所应用的算法有效且可行。     

负荷模型辨识中广域电网负荷空间分类

提出了负荷模型辨识中广域电网负荷的空间分类方法,基于工业、商业、农业、居民及其他负荷的典型值数据,通过模糊均值聚类（FCM）算法对负荷按负荷性质空间分类,辅以灵敏度计算公式确定重点辨识参数,进而以遗传优化算法并结合暂态过程各种扰动设置中电压响应曲线的交互计算,以全网母线电压跌落最为严重的母线作为观察变量,辨识修正负荷模型参数,并以不分类、区域分类两种方法与文中所提出方法作对比,仿真结果表明,按负荷性质分类具有合理性与有效性。     

基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识

针对分布式光伏发电系统广泛接入配电网,导致电力系统潮流计算速度和精度较低的问题,提出一种基于混沌海鸥优化算法的含光伏发电系统负荷模型参数辨识模型。首先,在综合负荷模型的虚拟母线上接入等效光伏发电系统的负荷模型,从而建立配电网广义负荷模型;之后,提出一种将混沌优化与海鸥优化相结合的优化算法,基于该算法完成配电网的等值,并在此基础上进行含光伏发电的综合负荷模型参数辨识。最后,通过仿真表明该文提出的算法,相比于传统的粒子群算法和单一海鸥优化算法,在计算精度和收敛速度等方面具有优越性,并可应用于负荷模型的参数优化。     

可再生能源接入对电网电能质量的影响分析

从低频振荡角度分析可再生能源接入对系统电能质量的影响。首先,应用完全集合经验模态分解算法对可再生能源功率进行时频域分解,从而获取不同的固有模态函数（IMF）分量;然后,将各IMF分量接入三机九节点系统,获取相应的系统功率,并应用希尔伯特黄变换（HHT）求取对应的阻尼比,进而建立交并集原则辨识出对系统低频振荡影响严重的频段;再者,基于多阶低通滤波算法,利用储能对辨识出的功率波动频段进行补偿,以提高系统的电能质量。最后,应用算例验证了算法的有效性。     

基于梯度提升决策树的电力物联网用电负荷预测

在电力物联网系统中,为用户提供准确、快速的用电负荷预测一直起着至关重要的作用。由于台区内用户活动的可变性,导致用电负荷通常波动较大,传统方法往往难以准确预测。为了满足智能化、多功能的电力物联网监测,提出了一种基于梯度提升决策树的用电负荷预测方案。首先对台区内历史用电数据进行预处理,并构建时间窗口特征。然后使用基于梯度提升决策树的XGBoost和LightGBM交叉构建预测算法,并采用该算法预测下一时间段短期用电负荷结果,实现台区用电分析。最后与现有方案相比较,本文提出的方案可提供准确的负荷预测结果,在即将发生超负荷用电或者当前台区即将发生大规模停电时,能够及时发出预警。     

基于复现性和熵权区分度的非侵入式负荷识别方法

非侵入式负荷识别采用单一负荷特征量识别时,准确率达不到要求;采用多负荷特征量识别则需大量数据,增大模型的复杂程度和识别计算量。对此,提出利用复现性指标和熵权区分度指标对负荷特征进行处理,进而优化数学模型,采用改进布谷鸟(CS)算法实现求解测量量与估计量之差最小化的识别问题。算例分析结果表明,采用优化模型进行负荷识别时,放大了各负荷特征间的差异,提高了负荷辨识率,同时改进后的CS算法提高了收敛速度和准确率。     

基于决策树主变最佳负荷预测研究

在对主变负荷进行预测时,通常需要采用不同的预测方法,而仅得到不同方法下的预测结果是不够的,还需知道对各主变而言哪种预测方法最适宜、相应的预测结果最可靠。提出了一种最佳算法选择的决策树法,该方法在对已有的5种负荷预测方法的特性进行分析后,选出6个关键特征属性,利用历年负荷预测结果数据建立一个由特征属性值确立最佳预测方法的决策树,最后将所得的决策树应用于目标年最佳预测方法的选取。针对上海市松江区110(35)kV主变作实例分析,结果表明决策树方法能够较准确地判别出适应各个主变的最佳算法。     

基于IOLBBO算法的水轮机非线性模型参数辨识

为提高考虑弹性水击模型的水轮机系统非线性模型参数辨识的精度、速度、稳定度,采用改进正交学习生物地理学算法(IOLBBO)对该模型进行参数辨识。IOLBBO利用佳点集方法的遍历性,初始化栖息地特征变量;引入精英保留策略,提高算法运行效率;融合正交学习(OL)策略,提高算法全局寻优能力。基于某水轮机动态试验数据的参数辨识计算及对比分析,表明IOLBBO算法可用于水轮机系统非线性模型参数实测辨识,与GA、PSO、QPSO、BBO算法相比,收敛速度更快、参数辨识精度更高、算法更稳定,为电力系统的参数辨识提供了一种新方法。     

基于多模型综合特征选择和LSTM-Attention的短期负荷预测

为提高电力系统短期负荷预测精度和预测效率,提出一种基于多模型综合特征选择和长短期记忆单元(long short time memory, LSTM)-Attention的短期负荷预测方法。首先,利用随机森林算法、自适应集成(adaptive boosting, AdaBoost)算法及梯度提升树(gradient boosting decision tree, GBDT)算法对原始数据进行初步拟合预测,提取3种算法拟合后的结果来获取特征量与负荷大小的相关系数,从而建立综合相关系数。接着,根据综合相关系数的大小,剔除相关系数较小的特征量,将剩余的特征量与历史负荷大小数据结合构成新的数据集。最后,将新的数据集作为LSTM-Attention预测模型的输入,从而得到待预测日的负荷预测曲线。通过分析所提出的预测方法在某地区负荷数据集的预测结果可知,该方法优于其他预测方法。     

基于EMD和TLS-Prony的次同步振荡模态辨识方法及电压反馈抑制策略

以减小次同步振荡模态辨识中的误差，提升Prony算法的抗噪性，抑制双馈风电机组并网次同步振荡为研究对象，提出一种基于经验模态分解（EMD）和TLS-Prony算法的次同步振荡模态辨识方法及电压反馈抑制策略。首先，使用EMD对振荡信号进行预处理，降低噪声对Prony算法辨识振荡模态的影响；然后，使用TLS-Prony算法进一步抑制噪声干扰，提取振荡特征，辨识振荡模态；最后，直接调整控制参数调制网侧变流器的输出电压，向系统注入等效正电阻，改善系统负阻尼特性，设计以串补电容电压为反馈输入信号的附加阻尼控制器。采用模态计算分析附加阻尼对系统稳定性的影响，基于Matlab/Simulink仿真平台验证所提阻尼抑制策略的有效性。     

Identification of critical nodes for cascade faults of grids based on electrical PageRank

In this paper, the electrical PageRank method is proposed to identify the critical nodes in a power grid considering cascading faults as well as directional weighting. This method can rapidly and accurately focus on the critical nodes in the power system. First, the proposed method simulates the scenario in a grid after a node is attacked by cascading faults. The load loss of the grid is calculated. Second, the electrical PageRank algorithm is proposed. The nodal importance of a grid is determined by considering cascading faults as well as directional weights. The electrical PageRank values of the system nodes are obtained based on the proposed electrical PageRank algorithm and ranked to identify the critical nodes in a grid. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified using the IEEE39 node system. The proposed method is highly effective in preventing the occurrence of cascading faults in power systems.     

基于FBE算法的非侵入式事件检测方法

鉴于基于非侵入式负荷监测(NILM)的智能电表将成为住宅和建筑物的重要组成部分,提出一种应用非侵入式负荷监测环境的滤波器式经验模态分解算法,即将采集到的总电压电流信号自适应地分解成各种窄带信号,从分解的这些窄带信号中提取有关设备开关事件的有用信息,以有效提取模态特征、检测开关事件,克服传统经验模态分解方法对负类事件分类准确度的缺陷,增加了整体负载分类的准确性;最后,在BLUED数据集上进行测试,相比传统算法精度80.56%,所提方法的识别精度为97.39%,验证了算法的实用性和优越性。     

决策树算法在某地区电网安全评估中的应用研究

将决策树算法引入到电网安全评估中,首先针对某地区的实际电网模型,在不同的运行方式和负荷水平下,计算扰动后的系统响应,生成安全评估用数据库,然后针对此数据库应用决策树算法提取安全评估规则,可靠性测试证明此方法有效可行,最后通过对比有无PMU测量参数时决策树的性能说明了PMU对于提高系统可观测性的作用。     

A grid-connected photovoltaic power conversion system with single-phase multilevel inverter

This paper presents a grid-connected photovoltaic (PV) power conversion system based on a single-phase multilevel inverter. The proposed system fundamentally consists of PV arrays and a single-phase multilevel inverter structure. First, configuration and structural parts of the PV assisted inverter system are introduced in detail. To produce reference output voltage waves, a simple switching strategy based on calculating switching angles is improved. By calculated switching angles, the reference signal is produced as a multilevel shaped output voltage wave. The control algorithm and operational principles of the proposed system are explained. Operating PV arrays in the same load condition is a considerable point; therefore a simulation study is performed to arrange the PV arrays. After determining the number and connection types of the PV arrays, the system is configured through the arrangement of the PV arrays. The validity of the proposed system is verified through simulations and experimental study. The results demonstrate that the system can achieve lower total harmonic distortion (THD) on the output voltage and load current, and it is capable of operating synchronous and transferring power values having different characteristic to the grid. Hence, it is suitable to use the proposed configuration as a PV power conversion system in various applications.     

输电断面稳定规则自动识别和稳控限额自适应调整技术

为增强电网调度员驾驭电网的能力,提出了多维制约关系下的电网稳定规定的电子解析方法,形成标准化的稳定控制措施,构建了电网稳定限额专家库,并设置多段报警值,为规范化的稳控规定构建创造基础;研究了基于D5000系统实时信息的稳定限额自动识别技术,将电网的实时运行方式与专家库稳定规则进行自动匹配与智能校核,锁定拟合程度最优的稳定规则,实现电网稳定规定专家系统的自学习功能;提出基于当前电网运行方式的稳定限额自适应调整策略,将更新的稳控限额及时提供给调度人员,辅助调控人员对输电断面实施多维度动态监控,完成电网稳控策略智能在线计算分析并提供预决策功能,从而有效地增强电网调度员对电网的控制水平。     

Research on pre-synchronization control strategy of the micro-grid with multi-VSG

Seamless switching is an important guarantee for the inverter to work continuously without stopping when grid-connected power generation system is the transient process from grid-connected to isolated island and from isolated island reclosing. Based on the principle of pre-synchronous operation of traditional synchronous generators, this paper analyzes the principle of pre-synchronous process and its effect on the steady-state of micro grid with multiple virtual synchronous generators. At the same time, the paper analyzes the transient influence of the closed pre-synchronous switch on the power distribution of the micro grid under different phase modes. This paper proposes a pre-synchronous control strategy based on phase recognition. MATLAB/Simulink simulation software is used to verify the correctness and validity of the proposed method.     

基于BFPRT算法的MMC改进均压控制策略研究

针对传统的模块化多电平换流器子模块排序均压控制方法所出现的数据排序运算效率低、开关频率高、损耗大等问题,从排序算法和子模块选择过程两方面出发,提出一种新的排序均压控制方法,即利用BFPRT算法改进常规快排,采样数据采用部分排序方式,减少排序运算量,大幅提高运算效率;改变子模块选择方式,提出引入投切置换变量,赋予投入组与备用组中部分子模块一定的投切状态保持能力,减少器件开关次数,降低开关频率;最后在PSCAD/EMTDC仿真环境下对该控制方法进行验证。仿真结果表明,该控制方法可实现提高排序运算效率、降低开关频率的效果。     

New concept and procedure for reliability assessment of an IEC 61850 based substation and distribution automation considering secondary device faults

Smart grid is a power grid consists of extensive monitoring systems which deal with the monitoring of attributes such as current, voltage, power, and energy at distribution transformers, substations transformers, distribution switching devices and smart meters. Smart grid with advanced communication technologies can be used for several purposes such as efficiency and reliability improvement. IEC 61850 is the core standard in the smart grid domain for distribution and substation automation. This paper introduces a vision of modern substation and distribution systems using the IEC 61850. Network operators mainly assume that the modern substation and distribution systems based on the IEC 61850 are reliable for a long-time of operation. However, similar to any other systems, the implemented IEC 61850 might fail because of the operational failures or aging failures. This paper proposes a novel method for reliability evaluation of modern substation and distribution systems. A typical IEC 61850 based distribution and substation system is developed and analyzed using the proposed method. The fault tree analysis (FTA) is used to quantify the reliability of the system. The technique is implemented and demonstrated on the Roy Billinton test system (RBTS). The analysis is further extended on a 400/63 kV substation with a breaker- and-a-half configuration. In addition, the technique proves to be robust under different operations. The results verify the feasibility and applicability of the proposed method.     

基于遗传算法的协调控制系统鲁棒PID参数寻优

针对火电机组的机炉协调模型,提出一种基于遗传算法的协调控制系统多变量鲁棒PID参数寻优方法.该方法以控制器的设定点跟踪性能为寻优目标,鲁棒性能为约束惩罚条件,采用遗传算法对控制器参数进行寻优.仿真结果表明:与鲁棒H∞控制器降阶后所得到的PID控制器相比,利用本文方法得到的控制器具有更好的负荷设定值跟踪性能,并且具有良好的鲁棒性.