基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法

针对传统拓扑识别方法难以适应高比例分布式光伏接入下低压配电台区电气耦合特性复杂的问题,本文提出了一种基于关系图卷积神经网络的新能源配电台区拓扑识别方法。首先,分析了分布式光伏接入对低压台区线户关系识别的影响机理,提出了高渗透率分布式光伏接入下配电台区的自适应线户关系识别方法,通过电压皮尔逊相关系数矩阵建模和全局自适应聚类方法实现线户关系识别。其次,基于新能源台区拓扑关联特性将配网节点关联分类匹配为分隔、上下、并列及光伏节点接纳关系,建立了适应分布式光伏接入的台区拓扑邻接矩阵模型。最后,提出了基于关系图卷积神经网络的配电台区拓扑生成算法,通过提取电压量测数据形成台区节点特征矩阵,基于关系图链接预测挖掘潜在节点关联关系逐步生成配电台区拓扑。算例仿真对比验证了所提拓扑识别方法的有效性,与传统算法相比可提升识别准确率4.3%以上。     

基于SOM 神经网络算法的配电台区低压出线终端设计

针对配电台区低压出线终端的用户关系容易变化的问题,提出了一种基于 SOM 神经网络算法来获取配电台区拓扑结构的算法,通过更新低压配电台区的拓扑结构来发现配电台区的故障,进行故障修复.     

改进灰色关联分析在台区智能识别中的应用研究

配电台区用户接线方式繁多,线路拓扑结构和特征多样化,相邻台区之间存在通信串扰的问题,导致台区识别不准确,电能表抄读失败,严重制约着台区线损的准确计算,甚至引发供用电双方的计量纠纷,为解决上述问题,确保台区识别的准确性,针对台区智能电能表线路电压特征,提出了一种改进灰色关联分析的台区识别新方法,该方法克服了现有台区识别技术中存在的不足,通过分析未识别或跨台区电能表与已明确台区归属的电能表之间线路电压的关联度,摆脱了一定的主观判断性,实现台区智能识别。经实例测试表明,该方法能在复杂环境条件下准确进行台区识别,具有较高的实用价值。     

基于电压时空聚合曲线的乡镇配电台区户变关系识别方法

户变关系是指用户电表与配电变压器之间的连接关系,是智能微电网的数据基础。乡镇配电台区供电半径大,受台区分布式能源并网影响,用户电表的电压变化规律与配电台区内多个电源电压变化相关,严重影响了电压相关性户变识别的准确率。因此,考虑分布式能源并网、电源到用户电表低压线路长度的影响因素,采用电压时空聚合方法计算用户电表理论电压波动曲线,并将其与用户电表的真实电压波动曲线进行比较,从而准确识别户变关系。所提方法在中国某地区乡镇示范配电台区进行了验证,户变关系识别准确率为99.8%。结果表明,所提方法较自适应分段聚合近似、关联卷积、密度拓扑聚类等主流的户变关系识别方法具有更好的识别效果。     

基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法

文中介绍了一种基于数据关联分析的低压配电网拓扑识别方法。基于低压配电网停电事件、恢复上电事件及地理位置信息将待识别低压配电网划分为单一配电变压器停电台区、由于10kV配电线路停电引起的多个配变停电台区和未停过电台区,在每类台区内筛选特征电压序列,并利用Tanimoto相似度系数计算各分组内配电变压器、分支箱、表箱、用户智能电表之间相关性和非相关性,从而实现低压配电网拓扑识别;结合同一配电变压器台区内停电与带电状态、停电时长、地理位置、供电半径等台区拓扑校验规则对识别出的拓扑进行校验。通过实际案例证明文章提出的方法能够解决现有基于大数据挖掘方法计算量大、计算结果不准确、无法校验等问题,实现了配电变压器台区拓扑的高效、准确识别,提升了配电网的信息化水平和数据质量。     

基于全寿命周期成本的标准配送式智能配电台区建设方案优化

标准配送式智能配电台区以其建设工期短、安全系数高、检修维护方便等特征,将成为未来智能电网台区建设的重要发展方向。文章基于全寿命周期成本管理理念,提出了标准配送式智能配电台区全寿命周期成本方案优化模型,包括台区投资成本、报废成本、运行维护成本、损耗成本和故障成本等,并提出了相应的模型求解方法。在此基础上利用等年值法对配电台区的成本模型进行分析,以全寿命周期成本最小对台区设备进行优化配置,以提高配电台区的经济性。以某新建的400k VA智能配电台区进行了算例仿真和分析,分析结果表明了所提模型和算法的可行性和有效性。     

计及电动汽车渗透率的台区负荷预测研究

大量电动汽车接入给配网台区负荷带来了巨大的影响,为了更好地进行配电台区的负荷调度和扩容规划,研究计及电动汽车渗透率的台区负荷预测。首先对多源的负荷预测数据进行缺失、重复、异常预处理并对处理后的数据进行负荷聚类分析;然后分析电动汽车渗透率对台区负荷的影响并建立相应的负荷预测模型;接着建立基于ANFIS-RBF算法的台区负荷预测算法,并采用某地实际模型和数据进行台区负荷预测实例仿真,分析不同电动汽车渗透率下的台区负荷预测结果并验证本文所提算法的优越性。     

基于异常点检测和改进K-means算法的台区用户相别辨识方法

解决配电台区用户线变不匹配问题是推进配电网智能化管理的关键一步。大数据技术的快速普及为实现低成本、高效率的台区用户相别辨识提供了可能。提出了基于异常点检测和改进K-means算法的台区用户相别辨识方法。首先通过局部因子算法对聚类分析数据进行预处理,剔除不属于待分析台区的用户数据。然后,根据实际应用场景特点对K-means算法进行改进,包括确定聚类个数、初始质心,并选用相关系数作为评估样本相似度的指标。最后利用改进的K-means算法对预处理后的数据进行聚类分析,实现低压台区用户相别的精准辨识。算例分析表明,所提方法能够有效提升用户辨识准确率,且在不同的数据环境中可保持较高的稳定性。     

基于改进相关性分析的低压台区拓扑辨别方法

低压线路拓扑的准确性不仅会直接影响整个配电系统运行监控与安全检测,还会影响系统的故障诊断、安全分析和其他相关工作的开展。文中针对配电台区设备的组网特点,提出了一种基于改进相关性分析的低压台区拓扑辨别方法。首先根据低压配电线路的长度应满足末端电压质量的要求,选择合适范围内的台区设备作为研究对象;其次根据台区同馈线设备电压之间的相似性,利用DBSCAN聚类算法,将设备归类到不同的出线区域,并筛选出不属于该台区的设备,缩小研究范围;再其次基于能量守恒定律,上游设备流出的能量等于下游设备流入能量之和的特点,结合功率曲线的相关性和残差平方和,找到上游设备的最优下游设备组合,识别各出线区域设备的上下游连通关系;最后对各出线区域设备连通性进行校验,解决其中冲突节点,最终建立全网台区拓扑结构。     

基于边缘计算的低压智能台区应用设计

随着用电信息采集系统的大规模覆盖以及各种深化应用,为了应对新时期智能电网愈来愈丰富的发展需求,文中提出了一套低压智能台区系统设计.该系统基于边缘算法,以智能配变终端为核心,分支数据监测装置提供协助,形成低压侧智能台区系统,最终实现低压台区的本地拓扑计算识别、分支线损分析、电气量监测预警、环境异常报警、停电事件上报等功能.目前该套系统已在多地进行实地应用.     

新一代大型智能水电厂发变组保护装置设计及应用

针对传统发变组保护二次回路接线复杂、对外接口标准未统一、运行维护不方便以及在保护数据处理、通信数据处理、适应智能运维等方面的不足,提出了模拟量采用常规采样、开关量采用GOOSE传输的保护装置设计方案。研究了发电机差动保护综合优化技术、异常数据容错技术、基于异步采样适应不同工况的发电机保护算法及保护装置运维智能化处理等关键技术,并提出了大型智能水电厂发变组保护的整体工程配置方案。理论仿真和试验测试均表明,该方案能够满足智能水电厂对继电保护的技术要求。     

基于不确定性推理的变电站拓扑错误辨识

采用基于确定因子的不确定性推理方法,文中提出一种变电站拓扑错误辨识方法。在规则法的基础上,根据规则采用的数据类型和关系的不同,将规则分为四大类进行阐述。然后根据不确定性推理方法,对各类拓扑错误辨识规则建立了不精确模型,利用不确定性推理的传播算法和合成算法,计算出每个断路器和刀闸的综合可信度,从而判断断路器和刀闸的开合状态。该方法利用变电站内三相多源数据,冗余度高,提高了对刀闸的辨识能力,解决了规则冲突的问题。算例结果表明,该算法能够对多个不良数据和拓扑错误同时存在的情况进行有效辨识。     

基于电压相似性评估的低压配电网户变关系和相位识别技术研究

低压配电网拓扑关系是电网状态估计的基础。文章针对低压配电网拓扑识别难题,分析了通过电压相似进行户变关系和相位识别的可行性,在此基础上应用Hausdorff距离算法,构建了基于节点电压相似性评估的户变关系和相位识别流程,设计了基于Hausdorff距离识别基本判据,以及包括构建滑动窗口和选择有效电压的数据集优化方法;最后通过实际的案例,验证了文章所提方法的有效性。     

基于改进的皮尔逊相关系数的低压配电网拓扑结构校验方法

针对低压配电网拓扑结构人工校验成本高、实时性不强的问题,提出了一种基于皮尔逊相关系数和KNN算法的低压配电网拓扑结构纯软件在线校验方法。首先用皮尔逊相关系数判断用户电压序列曲线的相似性,通过相关系数算法校验台区户变关系的正确性,找出户变关系不正确的用户,进行再校验。对于需再校验的用户,基于GIS系统的数据和《配电网规划设计技术导则》剪辑生成用户样本集,运用KNN算法分析剪辑生成用户样本集,然后找出校验用户所属的正确台区。最后根据人工现场校验结果,判断算法校验的正确性。     

分层备用保护型馈线自动化技术研究

将后备分层保护技术特点引入智能分布式馈线自动化系统,提出一种新型的分层备用保护型馈线自动化算法。根据配电网络拓扑结构及供电方向定义每回线配电终端的区域属性和层级属性,同时采用组播传输方式实现智能分布式FA通信,最终实现故障快速隔离与非故障区域恢复。经过RTDS仿真验证及现场验证表明,该方法可快速完成故障处理,当终端通信故障或下级开关动作失效时,上级开关自动动作,在减少故障处理时间的同时,提高了分布式馈线自动化系统的可靠性。     

基于动态拓扑分析的配电网自适应保护与自愈控制方法

配电网保护控制亟需提高保护的灵活性并缩减恢复供电时间。基于动态拓扑分析建立配电网保护控制系统图形化描述为提高保护控制自适应能力提供了解决方法。首先研究了关联子图的计算方法,将配电网自适应保护控制系统的故障辨识区域、故障动作区域的自适应动态调整转化为不同类型关联子图求取。在此基础上进行不同运行与配置情况下的保护故障辨识、动作逻辑以及自愈判断动态决策。最后通过案例说明了验证关联子图算法以及保护控制决策的正确性,有效满足配电网保护控制系统自适性需求。     

智能变电站二次设备端口自动识别方法

为提升智能变电站对二次系统的管理和控制能力,提出一种智基于网络报文解析能变电站二次设备端口自动识别方法.从过程层以太网组网技术和基于IEC61850的通信协议两个方面概要分析了过程层网络通信方式,研究了通过SCD文件解析和交换机端口表统计自动生成携带网络拓扑信息和设备连接情况的IED设备端口表的具体过程和方法.研究内容对过程层网络拓扑管控和二次设备即插即用等技术具有重要意义,给智能变电站二次系统网络管理和控制提供了新的途径.     

基于拓扑片的智能分布式馈线拓扑分析

馈线拓扑分析是实现馈线自动化的基础,智能分布式馈线自动化(Distributed Intelligent Feeder Automation,DIFA)的馈线拓扑分析由配电终端自主实现面临着巨大的挑战。首先研究了FA应用的馈线拓扑模型,把电源、线路、母线和负荷等电气元件抽象为节点,以开关为边-电气元件为节点的多叉树表示的馈线拓扑作为DIFA馈线拓扑模型。提出了基于拓扑片的馈线拓扑分散配置方法,把每个配电终端覆盖的区域定义为拓扑片,每个配电终端配置存储拓扑片信息。把拓扑片的邻接关系用配电终端的邻接关系来定义,并映射成开关邻接关系。在拓扑片的配置中显性配置开关邻接关系,隐性包含线路节点、母线节点和负荷节点。最后提出了拓扑片拼接的馈线拓扑静态分析方法。所提出的基于拓扑片的馈线拓扑分析方法适用于DIFA,由配电终端自主实现,具有分析速度快和配置简单的优势。     

基于Petri网理论的智能签票系统防误算法的设计与实现

针对电网继电保护方式安排可靠性与智能性仍需提高的现状,提出了基于Petri网理论的智能签票系统防误算法。通过对电网基础数据进行网络拓扑分析,采用分层分类的方法描述操作规则。根据签票语料拓扑结构和防误专家知识库建立Petri网理论模型,实现智能化的签票系统防误功能。实际运行表明,基于Petri网理论的继电保护智能签票系统的防误算法能够对保护方式安排提供准确丰富的校验结果,保障电网保护方式安排操作的准确性与安全性。