基于实测信息的电网薄弱区域在线辨识

针对连续运行的电网,在线辨识其薄弱区域可有效防范运行风险,为此,基于电网运行状态量演变特征分析,提出电网薄弱区域在线辨识方法。通过对状态量耦合关系的分析,得到了连续运行电网失稳风险较大的状态量变化特征,提出节点电压和支路相位角的变化特征指标,以得到节点和支路的薄弱性排序;基于节点与节点、节点与支路的状态量耦合特征和分析,利用该特征指标的期望值,辨识得到了电网的薄弱区域。IEEE39节点系统的算例验证该辨识方法的合理性及有效性。     

基于人工神经网络的电力系统精细化安全运行规则

随着大规模可再生能源不断并网,对电网的实时调控能力提出了更高的要求。传统的基于在线关键断面自动发现以及基于连续潮流的在线极限传输容量计算方法,模型复杂、计算周期长,难以做到在线运行。从数据驱动的角度出发,首先将电网实时运行状态的潮流量抽象为该时刻电网的运行特征;然后对所有特征进行聚类和分布式特征选择;最后运用人工神经网络建立所选特征与关键断面极限传输容量之间的对应关系。算例分析表明,所提基于人工神经网络的电力系统精细化安全运行规则,在保证时间效率的前提下,能够在一定程度上提高关键断面极限传输容量的预测准确度。     

基于K-邻近法的电网关键断面在线分布式发现方法

随着可再生能源大规模接入电网,电力系统正面临着越来越复杂的运行环境,从而对电网在线操作的时间粒度提出了更高的要求。关键断面在线发现以及其极限传输容量计算是保证大电网在线安全运行的重要手段,调度员通过调控关键断面控制电网安全、稳定运行。从数据驱动的角度出发,对电网在线运行状态建立特征集合,运用层次聚类和分布式特征选择筛选出影响断面出现与否的关键特征,随后运用二分类分布式的K-邻近法(KNN)建立特征集合与断面出现与否的映射。算例分析表明,相比于传统方法,所提机器学习方法可以大大减少关键断面在线发现所需时间,且关键断面预测精度达到工程应用需求。     

基于异步迭代模式的电力系统分布式状态估计方法

互联电网安全运行所要求的一体化建模与计算对分布式状态估计提出了新的要求,为了给后续的基于异步迭代模式的分布式能量管理系统高级应用提供一个较为精确的基态计算模型,也为解决传统两层式状态估计中出现的边界失配量较大的问题,提出了一种基于异步迭代模式的分布式状态估计方法。该方法基于等值网等值量测修正思想,通过构建关于边界状态量的不动点迭代格式,实现基本的分布式状态估计方法;通过在异步迭代过程中,强制外网等值量测数据为非坏数据,再经协调计算,借用外网量测信息解决了内网靠近边界区域的不良数据难以辨识的问题。以IEEE 118节点系统为标准算例进行测试,测试结果验证了所提方法的有效性。     

大电网分布式自适应继电保护系统的实现方法

从控制系统的角度,基于模式识别原理和扰动域的概念研究了大电网分布式自适应继电保护系统的实现方法。根据电力系统的固有分散性,提出了利用各级调度部门计算机构成分布式计算机系统,利用厂(所)计算机和厂(所)管辖的继电保护装置构成分布式子自适应控制器,并将它们有机地结合起来构成大电网分布式自适应继电保护系统。根据扰动域的概念,提出了计算机系统对子自适应控制器的局部控制方式。基于模式识别原理,介绍了将电力系统运行方式变化变换成相应的运行模式的方法,在此基础上,提出了扰动域内子自适应控制器的整定值按模式离线计算、分散存储、在线运行的工作机制。这种分布式自适应继电保护系统具有在线整定计算速度快、所需存储与交换信息量少、可人工干预自适应继电保护系统的整定计算过程、在线整定计算速度与电网规模基本无关等特点。     

哈郑直流受端华中电网基于响应的交直流协调控制措施

哈郑直流投运后,为应对电网不平衡冲击功率带来的切负荷量大等问题,迫切需要研究交直流系统的安全稳定控制措施配合技术。为此提出一种哈郑直流闭锁后所需要采取的交直流协调控制措施量化计算方法。该方法基于电网运行的实时响应特征量,计算区域电网联络线静态稳定运行极限功率;根据区域电网发生的扰动信息,计算联络线功率波动峰值超调量;基于联络线功率头摆峰值理论及不平衡功率再分配理论计算需要采取的安全稳定量化控制措施。通过利用直流功率紧急控制,可替代或减少直流闭锁故障后受端华中电网的切负荷量,有效提升电网安全与运行效率。此外,所提出的方法中计算数据均可通过广域测量系统得到,不依赖于离线仿真验证,可用于交直流协调控制措施的在线制定与运行。     

基于复杂网络理论的分布式电源接入位置研究

分布式电源大量接入对电网安全稳定运行的影响是当前热点研究问题。基于复杂网络理论研究大电网中分布式电源布点优化选择。首先,结合负荷差异性建立复杂网络体系下的节点供电效率指标;其次,引入基尼系数并考虑电网总体线路潮流负载率特性建立电网整体脆弱性评价指标;最后,以IEEE39节点及IEEE118节点系统为例,研究分布式电源不同布点情况下电网大规模停电风险,验证了该方法的合理性和有效性。     

电力系统在线安全稳定分析技术研究

传统的电力系统离线安全稳定分析计算量大,计算结果较为保守且与实际运行方式差别较大,而电力系统在线安全稳定分析技术直接采用当前电网实时运行状态和数据,更加符合当前电网实际情况。调研了在线安全稳定分析技术的应用现状,详细介绍在线安全稳定分析系统的基本原理及构成模块,深入分析各个模块的运行方式和主要作用,最后通过对山东电网主网架线路跳闸后的系统特性进行在线安全稳定计算和分析,并与WAMS系统实际采集结果进行比较,验证了在线安全稳定分析计算的准确性和可靠性。     

基于自激法的小干扰稳定特征值的分布式算法

由于中国电力系统的运行和管理具有分层分区的特点,传统的集中式的小干扰稳定分析方法很难满足在线计算的要求.文中基于带边界分区的互联电网切分方法,从传统的电力系统小干扰稳定分析的自激法出发,提出了小干扰稳定特征值的分布式算法.算法在计算过程中只需要各区域传递边界节点状态量等少量数据,适用于电力系统的分布式环境,具有较好的实用性.对IEEE 39节点系统的验算结果证明了算法的合理性和有效性.     

电网关键断面及安全运行规则自动发现系统设计与工程实现

设计了电网关键断面及安全运行规则自动发现系统的架构,该系统在读取电网实时运行数据的基础上,自动发现适应于电网在线运行状态的关键断面,并利用自动学习方法,在线自动发现关键断面上的精细规则作为电网安全运行知识。阐述了系统中各核心模块的功能,包括关键断面在线自动发现、关键断面极限传输容量在线计算、海量仿真样本在线生成、特征选择、电网安全运行规则自动发现等。所设计的系统在广东实际电网中实现了在线应用,应用效果表明:该系统自动生成电网安全运行知识的速度快,能够满足在线应用每15min刷新一次的要求;同时,电网安全运行知识不仅能够涵盖已有的运行方式专家制定的离线知识,而且能够发现适应于电网在线运行方式的新知识,使得电网在线运行的安全性与经济性得到提升。     

基于累积贡献率和可解释人工智能的静态电压稳定裕度估计特征量筛选方法

利用海量量测数据估计大规模互联电网静态电压稳定裕度时,合理地选择输入量测信号和裕度估计算法是实现高质量裕度估计的基础。提出了一种基于累积贡献率和可解释人工智能的关键特征量筛选方法。给出了基于沙普利值加性解释理论可解释模型的输入特征贡献值量化方法,并依据贡献值大小对特征降序排列;采用基于累积贡献率增量的循环优化过程剔除冗余特征,形成关键特征子集;在系统关键特征优选的基础上,采用轻量梯度提升机算法实现静态电压稳定裕度在线估计。所提方法在保证估计精度的同时,大幅降低初始样本维度,解决特征过拟合问题,有效提升静态电压稳定裕度估计在线性能。基于WECC 3机9节点系统、IEEE 10机39节点系统以及IEEE 300节点系统的仿真分析验证了所提关键特征量筛选方法在电力系统静态电压稳定裕度估计中的有效性。     

电力系统精细规则的研究

在分析传统运行规则的基本形式和弊端的基础上,进一步阐述精细规则的概念。针对系统输电断面,提出建立精细规则的方法：针对静态安全,精细规则的建立基于灵敏度技术;针对暂态安全,精细规则的建立采用数据挖掘技术,由建立训练集、特征选择、知识表示等步骤组成,其中训练集采用基于连续潮流的极限传输容量计算方法,特征选择采用一种新的基于信息理论的方法,知识表示采用最小二乘拟合。对四机双区域测试系统和某省级电网分别进行精细规则的算例研究,结果表明,精细规则考虑了更精细的电网特征状态,对在线运行方式的适应能力更强,可在保证系统安全的前提下有效挖掘输电走廊的输电潜力,提供的灵敏度还有助于控制决策。     

基于加权扩展日特征矩阵的分布式光伏发电日前功率预测

分布式户用光伏发电系统的精确日前功率预测可为智能家庭优化运行提供依据,但历史数据量少和缺乏精确辐照预报数据的问题增大了预测难度.为此,将邻近多用户数据融合以扩充样本规模,提出一种考虑功率关联性和相关度权重的相似日搜索方法,并基于长短期记忆(LSTM)神经网络实现日前预测.分析光伏发电功率的影响因素及其内在相关性,基于天...     

电网精细规则在线自动发现系统架构与功能设计

提出了电网精细规则在线自动发现系统的架构,在关键断面在线自动发现的基础上,利用自动学习的方法,在线自动发现精细化的电网运行规则。开发了精细规则在线自动发现系统,阐述了系统中各核心模块的功能,包括：关键断面在线自动发现、初始规则获得、样本仿真、特征选择、规则生成等。四机双区域系统和某省级电网的算例测试表明：精细规则具有较...     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。     

基于时序特征选择与改进MSPCA算法的电网暂态稳定态势智能评估

在充分利用电网海量历史运行数据及大量仿真分析数据评估暂态稳定态势过程中,恰当的选择与稳定特征以及提取非正常态势关键影响特征是实现电网暂态稳定态势评估的基础。文中提出了一种基于时序特征选择的暂态稳定态势智能评估方法。给出了基于未来运行点的邻域样本在线生成方法及稳定态势等级描述,选择输电断面作为主要特征;基于时序邻域信息度量算法,依据累积贡献率对特征降序排列,并采用基于邻域互信息的计算并伴随基于SVM的特征子集搜索实现冗余特征的剔除,形成稳定特征子集;在应用电网稳定特征子集进行态势评估场景中,采用改进的多尺度主元分析法对稳定相关信息进行提取,通过特征贡献率排序实现非正常态势关键影响特征识别。结合IEEE 39节点算例系统,仿真结果验证了文中所提方法的有效性。     

考虑流动相关性的风电场机组分组功率预测方法

风电固有的随机波动性对电力系统的安全稳定运行产生不利影响。风电场功率预测是缓解该问题的重要途径,但预测精度及计算效率制约其在电力系统运行中的应用效果。针对上述问题,提出一种基于流动相关性的风电场机组分组方法并运用于风电场功率预测中。针对传统大地平面坐标无法体现流动信息的缺陷定义了可以体现风电场流动特性的坐标体系——风电场主风向坐标系,以简单而直观的方式将流动特性与风电场机组组合方法、风电预测技术相结合。以中国西北某风电场为例,采用GABP预测模型进行验证,结果证明该方法有效利用了风电场流动相关性对风电场机组进行分组,在精度和效率之间寻求平衡,为电力系统和风电场经济运行提供保障。     

电网安全监测的智能化关键特征识别及稳定分区算法

提出了一种以关键运行特征识别和稳定薄弱环节辨识为目标的智能稳定评估方案,基于改进遗传算法与k阶近邻法(k-NN)相结合的稳定特征提取算法,实现对稳态运行信息中稳定关键特征的识别.在新英格兰10机39母线系统的仿真测试表明,算法能有效提取出反映不同区域稳定水平的少量关键运行特征变量,该特征较好地反映了失稳模式信息.通过构造基于BP网络的临界切除时间(CCT)预测器进一步验证了特征提取的有效性.基于特征提取结果与扰动位置的关联分析,提出了特征重合度判别方法,实现了对电网的稳定分区.