基于公共信息模型拓扑收缩的配电网转供能力分析

配电网转供能力是电网可靠性和自愈能力评估的重要指标,其计算的难点主要集中在故障发生或设备紧急停役时恢复非故障区域供电路径的选择上.提出基于公共信息模型(common information model, CIM)对电网进行拓扑分析,实现分支的收缩处理,寻找网络重构的关键节点,实现故障点隔离和非故障区域负荷恢复最大的转供能力算法.以某实际典型电网为例,针对 N?1故障进行配电网转供能力分析与计算,验证了所提算法的有效性     

基于扩展公共信息模型的配电网三相潮流计算

随着公共信息模型（CM）在电力系统应用中的不断发展,电力企业对CIM扩展的要求也日益迫切。根据配电网的固有特性,对CIM进行了三相连接、三相属性方面的扩展,并将配电网系统的一些特殊元件模型进行了改进,最后基于迭代器模式和面向对象语言Java实现了测试配电馈线的三相潮流计算。通过算例验证了扩展模型的准确性及应用的可维护性和可扩展性。     

面向有源配电网的公共信息模型扩展

IEC61970和IEC61968标准的公共信息模型(CIM)给出了电力系统设备、用户模型及其相互关系,有效促进了管理系统间数据交互,提高了调度自动化水平。但随着有源配电网中新设备的出现,现有CIM已不能对其进行完整描述。为此本文提出了一种CIM扩展方法,在EnterPrise Architect软件环境下,根据CIM扩展的导则,对有源配电网中的分布式发电、储能设备和电动汽车充电站等新兴设备的模型进行了完整的描述。此外,与交流微网相比,直流微网具有显著的优势而受到越来越多的关注,因此本文建立了直流微网CIM模型,以满足有源配电网管理系统的信息需求。     

基于公共信息模型的配电网拓扑分析算法研究

根据公共信息模型(common information model,CIM)的特点,提出基于CIM的配电网数据映射到关系数据库的一些规则,并基于建立的数据库提出一种改进的深度优先搜索算法以完成对配电网最短路径的搜索,最后以IEEE69节点系统为算例进行验证,结果表明该算法不仅搜索速度快、节省内存,而且能够满足配电网重构...     

基于公共信息模型的配电网供电路径分析

研究了配电网的公共信息模型的扩展模型,给出了配电网络主要模型类的具体实现方法。针对常规配电网供电路径分析方法的不足,采用了基于母线分段的组合路径分析算法,并结合一个厂站分析了算法的具体实现过程。结果表明：该方法层次清晰,搜索效率高,开放性好,可灵活运用于配电网其他应用中。     

有源配电网公共信息模型扩展及其标准算例系统设计

配电网中存在各种管理系统,其软件通常来自不同的制造商,应用系统缺乏统一的信息模型和接口标准,导致"信息孤岛"林立。为此,在IEC 61968和IEC 61970现有标准的基础上,对配电网三相模型、分布式电源和储能设备等模型进行了较完整的扩展,提出了公共信息模型(common information model,CIM)扩展方法,以满足潮流计算、机组组合、经济调度、时域仿真等应用的需要。同时,设计了有源配电网的标准算例系统,以为其他研究做参考,并针对此系统进行了CIM/XML的导出和导入的验证。     

公共信息模型在配电网建模工具中的应用

随着公共信息模型(CIM)的不断完善,应用也逐步从能量管理系统扩展到配电管理系统和变电站自动化.文中针对CIM的配电网扩展模型,研究其在配电网建模工具中的具体应用,阐述了面向对象模型和关系型数据库设计的对应关系,并设计了高效的资源描述框架(RDF)解析器来实现通用的数据导入导出组件,该组件遵循最新的用于电力系统模型交换的简化RDF句法标准.采用IEEE 13节点配电网系统的标准数据进行了三相潮流计算的导入导出正确性验证.     

公共信息模型在配电网建模工具中的应用

随着公共信息模型（CIM）的不断完善,应用也逐步从能量管理系统扩展到配电管理系统和变电站自动化。文中针对CIM的配电网扩展模型,研究其在配电网建模工具中的具体应用,阐述了面向对象模型和关系型数据库设计的对应关系,并设计了高效的资源描述框架（RDF）解析器来实现通用的数据导入导出组件,该组件遵循最新的用于电力系统模型交换的简化RDF句法标准。采用IEEE 13节点配电网系统的标准数据进行了三相潮流计算的导入导出正确性验证。     

基于公共信息模型的电网建模

首先详细描述了公共信息模型(common information model,CIM)是如何描述电力系统设备及其拓扑关系,然后在此基础上详细描述了基于CIM的电网模型的建立过程,进一步诠释了CIM应用于电力系统应用的优越性。     

基于本体的公共信息模型更新与扩展分析

基于公共信息模型(CIM)的信息交换和应用集成存在着因模型差异导致语义的冲突与不一致的问题,需要快速准确地辨识模型间的差异,而人工辨识模型差异需要花费大量的人力和时间。为了解决这一问题,文中提出了一种基于本体的CIM更新与扩展的研究方法,将模型间的更新与扩展场景分为增加、删除、改变和重命名4种类型,并阐述了每种类型的算法。最后,给出了实际项目的模型测试结果并与人工查找结果进行比对,验证了该研究方法的有效性与实用性。     

基于FTU的配电网故障判断双亲节点矩阵拓扑识别法

为解决多电源供电情况下T型馈线故障判断出现盲区的问题,采用拓扑识别将配电网结构的双亲节点矩阵分离为常规馈线双亲节点矩阵和T型馈线双亲节点矩阵,分别判断常规馈线上的故障和T型馈线上的故障。此方法无需进行复杂的矩阵计算和规格化处理,可以直观地定位T型馈线区域的故障。通过实际配电网多点电源多点故障下的算例计算验证了此算法的正确性。     

配电网线路故障的基于模型诊断方法

现有配电网故障诊断系统大多是基于经验的专家系统,但专家系统难以诊断经验之外的故障,而且系统的移植和维护也非常困难。文中将模型诊断(MBD)方法应用于配电网故障诊断。介绍MBD理论的基本概念,给出了一个应用MBD理论的配电网线路故障诊断方案。以一个实际配电网为例,对故障诊断系统进行了建模和实验验证,结果表明该应用方案可行、有效。     

模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析

现代电力系统的配电网结构日益复杂,其发生故障的概率不断增加,采用人工智能方法能够有效地查找配电网故障原因,尽快恢复供电,本文进行了模型诊断在配电线路故障诊断中的应用分析。阐述了模型诊断的基本思想及基本过程,提出了改进冲突识别的方法和基于模型诊断的配电线路故障诊断方案,经实例验证,该方案能够有效地实现配电线路的故障诊断,具有一定的大规模推广应用价值。     

基于神经网络的变压器故障诊断研究

电力变压器是电网的核心设备之一。变压器故障一直是危及电网安全的主要因素。因此研究有效的故障诊断方法具有十分重大的现实意义。以BP网络为例。介绍了基于油中溶解气体分析的变压器神经网络故障诊断方法。试验结果表明。该方法是有效可行的,具有一定的实际应用价值。     

基于小波神经网络的电网故障诊断研究

分析了小波神经网络的基本原理,将小波神经网络引入到电网故障诊断并在4母线系统进行了测试.仿真结果表明,该方法具有很好的故障诊断能力,与基于BP神经网络的电网故障诊断方法相比,基于小波神经网络的电网故障诊断方法原理简单、诊断效果更为理想.     

基于物联网技术的配电系统故障定位研究

首先对物联网技术进行了简要介绍,并提出了基于物联网及无线传感网络的配电系统故障定位方法,比较了其相对传统故障定位系统的优势,在此基础上,以单相接地故障为例介绍了基于物联网技术的故障定位原理与定位判据。最后,通过算例系统论证了基于物联网技术的配电系统定位的有效性和可行性。     

粗糙集理论在配电网故障诊断中的应用

鉴于粗糙集理论在处理不精确问题时,不需要提供待求解问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息,运用粗糙集理论研究了因保护装置和断路器误动或拒动、通信装置故障等原因造成的不完备警报信号模式下的配电网故障诊断新方法。该方法将保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集,考虑了各种可能发生的故障情况,以此建立决策表,直接从故障样本集中导出诊断规则,并揭示了警报信息内在冗余性。运用Visual Studio.NET开发平台,使用Vis- ual C#语言对配电网典型网络的故障诊断进行了编程,算例结果表明了该方法的有效性。     

基于大数据的配电网故障诊断预测模型设计

针对传统基于无线传感器的配电网故障检测模型对大数据环境下的配电网故障数据存在诊断准确率低、故障诊断耗时较长以及经济效益较低的问题,设计基于大数据的配电网故障诊断预测模型,其采用RSIA模型对大规模故障信息进行智能搜索,计算出最优约简得到决策规则,实现对配电网故障发生位置的初步定位。采用基于模糊积分的故障诊断预测模型,根据初步诊断结果确定发生故障的候选元件及模糊测度值,根据拓扑信息以及元件的诊断结果形成不同相关联度的支持度集合,采用模糊积分融合技术确定模糊积分值构成故障可能性指标集合,根据该指标确定配电网故障发生的准确位置。实验结果说明,所设计模型能提高大规模配电网故障诊断的精度,缩短诊断用时,提高配电网的安全性。     

基于粗糙集-BP算法的配电网故障诊断

将粗糙集理论与BP神经网络相结合,以粗糙集中的信息系统决策表为主要工具,通过基于遗传算法的粗糙集属性约简算法对配电网中的原始数据进行约简,然后利用BP网络对最简规则集进行学习训练,最后用改进的粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,形成改进粒子群优化粗糙集-神经网络的模型结构。诊断结果表明:通过粗糙集属性约简,删除了大量不必要的冗余数据,提高了诊断速度和准确度。同时,针对配电网发生故障时存在误动、拒动等情况,该算法具有较高的泛化能力和较好的容错性。