基于电力信息物理系统实时仿真平台的网络安全仿真

随着信息流和能量流耦合程度的不断加深,现代电力系统已逐渐发展成为信息系统和物理系统深度耦合的电力信息物理系统。传统的只对物理系统进行仿真运算的方法已无法保证其仿真分析的准确性。文章从仿真分析的角度,在对比分析现有仿真方法的基础上,进行仿真工具和配合模式上的改进,并进一步加入中间人环节,搭建了一种新的考虑网络攻击的电力信息物理系统(cyber physical power system,CPPS)实时联合仿真平台。最后,基于该平台,以负荷控制业务为例,研究了网络攻击对电力物理系统的影响,深入分析CPPS中信息系统与物理系统的深层次耦合关系,仿真验证了所提平台的有效性和实时性。     

基于OPAL-RT和OPNET的电力信息物理系统实时仿真

随着智能电网建设的推进,电力信息物理系统(CPS)的可观性和可控性得到了极大增强。电力CPS的信息采集、传输、处理等过程对电力业务的影响越发明显。建立电力CPS的动态联合仿真平台有助于为相关理论和应用研究提供坚实的技术支撑。文中对比分析了现有的联合仿真平台方案与架构,指出由于电力流和信息流在数学模型上的本质区别,需要建立实时联合仿真平台;基于电力仿真工具OPAL-RT和通信仿真工具OPNET,研制开发了数据交互接口及数据转换模块,建立了电力CPS实时仿真平台,能够高速、精确地模拟电力CPS动态响应特性。针对电力CPS负荷控制的仿真算例结果表明,所研制的电力CPS实时仿真平台具有合理性和有效性。     

分布式电源集群控制与电力信息实时仿真研究

随着智能电网的发展,大量高渗透率的分布式电源以集群形式接入电网,通信网络与电力网络耦合不断加深,电力信息物理系统(Cyber-physical system, CPS)的架构不断完善。针对高比例分布式电源集群区域电网,提出了基于多代理一致性的群内自治和群间协调结合的分层协同控制方案。为了全面考虑通信系统对集群控制的影响,搭建了基于RT-LAB和OPNET的电力信息实时仿真平台,准确反映通信网络性能以及精确模拟策略的发出、通信、延时及响应全过程。另外,实现了控制器硬件在环,针对所提集群控制策略开发了集群控制器硬件。在CPS架构下通过不同通信场景下集群算例的仿真,验证了集群控制策略的有效性和本仿真平台的可行性和准确性。     

电力电子系统实时仿真综合平台及设计方法

为解决中小功率电力电子和电力驱动系统的开发测试问题,研制出以dSPACE平台为核心的实时仿真综合平台,其典型实时仿真步长20 μs.实时仿真综合平台整体结构采用模块化设计,与Matlab/Simulink实现无缝连接.采用输入-输出描述法建立实时仿真模型库;通过冗余量设计、封锁PWM输出脉冲等多种措施确保硬件电路的稳定...     

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CPS的电力供需互动技术及平台发展

为了应对能源互联网在用户末端的发展,解决智能电网在用电环节的落地问题,提出了一种满足电力供需互动的新型业务框架。利用标准的信息物理系统（CPS）建模理论,设计了基于信息物理融合的供需互动平台架构及核心节点功能。互动平台解耦了供需互动业务的传感单元、执行单元、计算单元,扩展了openADR逆向转换的信息模型。在智能电网架构模型（SGAM）框架下设计的基于CPS互动平台能够充分发挥分布式智能单元的优势,能够适应多级控制与优化需求,可有效支撑未来电力供需互动业务的灵活开展。     

基于多FPGA的电力电子实时仿真系统

大功率复杂电力电子装置通常需要实时仿真系统来加速装置开发和功能验证。然而,商业化电力电子实时仿真系统均由国外公司垄断,价格昂贵,系统升级维护费用高,开放性差,仿真容量和接口数量也受限。为此,文中提出了一种基于多现场可编程门阵列(FPGA)的实时仿真系统的实现架构,以多片FPGA作为并行核心运算单元,有效增加仿真容量和缩短仿真步长。分析了数据实时传输的需求,并提出了一种满足通信需求的增强型串行外设接口(SPI)通信方式。基于该架构自主开发研制了实时仿真平台,并采用硬件描述语言构建10kV 12级联H桥静止同步补偿器(STATCOM)电路模型进行系统实时仿真验证。实验结果表明:实时仿真步长可以达到2μs,实时仿真波形与MATLAB仿真波形误差在0.5%以内。     

基于多阶段博弈的电力CPS虚假数据注入攻击防御方法

信息通信技术的快速发展使电力系统成为典型的信息物理系统(cyber physical system, CPS)。在电网侧控制日趋智能化的同时,电力CPS也面临潜在的网络攻击风险。文章首先分析了针对电力CPS的虚假数据注入攻击(false data injection attack,FDIA)的可行性,然后针对攻击方和防御方的多阶段动态交互过程,提出了一种基于博弈论的关键测量设备的分阶段动态防御方法,通过IEEE标准系统算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于通用透明协议的接口模型的双平台并行实时仿真

随着大规模新能源和多馈入高压直流的接入,我国交直流大电网的持续发展对电力系统仿真规模提出了更高的要求,当前扩大仿真规模的主要方法是采用定制化的私有协议组成的SGI高性能计算机群.然而通过直接互联扩展仿真资源的方法受制于SGI定制化的机器间通信装置硬件接口数量,以及通信协议新旧版本不兼容等局限.为了解决上述问题,提出了一...     

基于RTDS与QualNet的电网和通信网半实物联合仿真系统

在智能电网和能源互联网中,通信的中断、延时和误码等因素会对电网安全稳定造成影响,因此有必要研究通信系统和电力系统的交互作用,而半实物仿真技术是研究其交互影响的有效手段。在对支撑电网稳控业务的同步数字体系(SDH)通信网络的特点和动态特性分析的基础上,提出了基于实时数字仿真器(RTDS)与QualNet的电网和通信网半实物联合仿真系统的整体框架,并开发了可以实现电力二次控制设备和通信SDH设备实物接入的电网和通信网半实物联合仿真系统,用于研究通信对电网稳控系统的影响。最后,对联合仿真系统的固有延时进行了测试,证明了其可靠性,并以华东频率协控系统闭环仿真为算例,利用该联合仿真系统验证了通信通道误码率增大对稳定控制装置功能和控制效果的影响。     

基于REI等值的多区域无功优化并行计算(英文)

将REI等值技术应用于求解多区域电力系统的无功优化并行计算问题,对系统各个分区的外部网络进行REI等值化简,并对相角传递、等值网络初值计算、外层协调计算与REI等值网络修正等关键问题提出了具体的解决办法。并以此为基础建立了适合多区域无功优化的并行计算模式,通过采用Matlab并行计算平台实现无功优化并行计算,以IEEE 39节点和某695节点实际系统作为算例,通过与集中优化方法和基于Ward等值的多区域无功优化并行算法进行比较,对所提方法的有效性和优缺点进行了详细分析。     

一种面向微电网实时仿真的分块分层并行算法

微电网含有大量的高频功率开关和非线性元件,对电力系统实时仿真技术提出了很高的要求。为减轻逆矩阵法的存储压力,将整个网络分解成多个子网络,仅存储计算子网络状态变量和输出变量的各种参数。为降低子网络间约束方程的计算成本,利用其稀疏性的特点,提出了一种子网络分层合并的多端口等效方法。考虑FPGA硬件资源有限,设计了一种实现细粒度并行的专用运算组件。以2μs仿真步长在5SGSMD5芯片上实时仿真了一个低压微网系统,其仿真结果与商业离线仿真软件PSCAD结果一致,验证了所提方法的可行性和准确性。     

防窃电仿真试验平台设计与实现

日趋专业化隐蔽化的窃电手段使得防窃电工作的难度增大,为此提出了一种防窃电仿真试验平台的设计与实现方案,该仿真试验平台主要由带窃电模拟装置的计量单元、集中控制系统和防窃电产品检测系统三部分构成。仿真试验平台基于现场用户计量环境,设置了专变高供高计用户、专变高供低计用户、公变、低压三相用户及低压单相用户等多个计量单元。可模拟复现多种典型窃电方式,并能开展防窃电产品检测及防窃电策略的验证工作,为防窃电技术发展提供的有力的工具。     

面向数据可用性的电力通信系统静态分层建模方法

电力通信系统的正常运行是保障电力系统量测数据和控制命令可靠传输、维持电力系统安全稳定运行的基础.传统的电力通信系统静态模型忽略不同节点功能的差异性,难以同时描述物理与逻辑支路的多层次连接状态,无法准确刻画各种信息物理风险事件下信息流的变化情况.针对这一问题,提出了面向数据可用性的电力通信系统静态分层建模方法.该方法利用物理层到会话层的直接/间接邻接矩阵与层间映射依赖关系,自底向上对信息的传输与处理过程展开详细建模,能更全面地分析信息物理风险事件导致的信息流变化情况,为更准确地开展信息物理交互影响分析和风险评估等研究奠定基础.对复杂风险事件下的IEEE 9节点和IEEE 118节点系统进行了信息物理混合仿真分析,验证了所提方法的有效性.     

基于Spark平台和并行随机森林回归算法的短期电力负荷预测

随着智能电网、全球能源互联网的建设与相关技术的发展,现代电力系统中电力大数据的格局已经形成,如何对高维海量数据进行深度挖掘以实现数据的充分利用,成为当前电力工作者们关心的问题。该文针对电力大数据环境下高精度和实时性的负荷预测展开了研究,提出了基于Spark平台和并行随机森林回归算法(Spark platform and parallel random forest regression,SP-RFR)的短期电力负荷预测方法,通过3次弹性分布式数据集(resilient distributed datasets,RDD)转换实现单机随机森林算法的并行化改进,并在Spark分布式集群环境下实现部署。结合某区域实际电力负荷数据设计试验,进行模型训练和回归预测,通过试验证明,对同等的数据集,基于Spark平台的并行随机森林回归算法预测精度高于单机负荷预测算法;并行随机森林算法受离群数据干扰较小,且随着数据集的增大,并行随机森林算法表现出良好的鲁棒性;与单机算法在运行时间上相比,随着数据集的增大,基于分布式集群的方法优势明显。该文提出的方法能够有效地在分布式环境中进行电力负荷预测,为负荷预测提供了一种新思路。