可靠性知识与最优评估配电网故障恢复:（二）最优评估

对配电网故障恢复(FSR)决策解集最优评估指标进行了模糊性研究，形成前向神经网络(FNN)的输入矢量；采用统一、规范化准则，对各优化目标进行等级划分并进行不同的组合，形成FNN的学习样本集，其输出即决策解的综合性能的评估值。不仅可以准确地获得最优解，同时可以依据最优评估值的大小来估计该解的总体性能的好坏。仿真结果表明，文中提出的故障恢复原理可确保获得真正最优的恢复决策解。     

可靠性知识与最优评估配电网故障恢复:（二）最优评估

对配电网故障恢复（FSR）决策解集最优评估指标进行了模糊性研究，形成前向神经网络（FNN）的输入矢量；采用统一、规范化准则，对各优化目标进行等级划分并进行不同的组合，形成FNN的学习样本集，其输出即决策解的综合性能的评估值。不仅可以准确地获得最优解，同时可以依据最优评估值的大小来估计该解的总体性能的好坏。仿真结果表明，文中提出的故障恢复原理可确保获得真正最优的恢复决策解。     

配电网故障恢复综述

快速的配电网故障恢复是提高供电质量十分重要。从目标函数、约束条件、理论研究各个方面对配电网故障恢复进行了总结归纳,并分析了电力市场对配电网故障恢复带来的影响,指出越来越复杂化的电网结构以及日趋广泛的经济调度成为影响故障恢复过程的重要因素。     

配电网故障恢复专家系统的一种实现

介绍了一种用于配电网故障后恢复供电的专家系统及其软件。根据DMS系统采集的故障类型、网络状态、潮流等信息,启动依据规则的专家系统进行快速故障恢复。介绍了该系统的基本原理、算法、结构、推理机制及其软件实现方式等。     

计及VSC运行方式与故障恢复优化的交直流混合配电网可靠性评估

交直流混合配电网在故障后可通过调整VSC控制方式、网络重构等多种方式进行恢复,但现有可靠性评估方法并未充分考虑这些恢复方式对可靠性的影响,进而导致评估结果不准确.针对这一问题,首先基于传统故障模式后果分析法建立故障模式后果分析(failure mode and effects analysis,FMEA)表,根据故障信...     

配电网可靠性评估新进展

对配电网可靠性评估的常用指标、分析方法进行了评述,总结了国内外可靠性评估在解析法和模拟法方面的新进展,特别探讨了含分布式电源的配电网可靠性评估方法,最后指出了配电网可靠性评估中需要考虑的问题和研究方向.     

一种配电网故障恢复智能决策算法

配网的故障恢复问题是智能配电网实现自愈的关键。本文综合考虑故障恢复方案的经济性和安全性,以倒闸操作次数少、网络储备容量大为优化目标,采用基于生成树的可行方案生成方法,提出了基于离散细菌群体趋药性算法的配网故障恢复智能决策方法。仿真计算结果表明,该方法仅需获得初始有功负荷和线路热稳功率极限,无需进行配网潮流在线计算和校验,能够快速得到最优故障恢复方案,可为调度人员提供快速准确的决策支持。     

多重故障对中压配电网可靠性评估的影响

明确指出常用的串联系统平均故障率计算公式可求得所有单重和多重故障对应的故障率之和。针对放射式和"闭环设计、开环运行"中压配电网,将影响负荷点年平均停电持续时间的多重故障分为串联系统多重故障和并联系统多重故障。对于串联系统多重故障,推导了考虑所有多重故障影响的系统年平均停电持续时间精确计算公式,而常用计算公式只含其一阶项,明确指出其k阶项并不对应于k重故障。另外,分析了并联系统多重故障对负荷点年平均停电持续时间的影响并推导了相关计算公式。采用典型配电网和可靠性参数的计算分析表明,一般情况下,串联系统年平均停电持续时间常规计算造成的误差以及并联系统多重故障对负荷点年平均停电持续时间的影响都较小。     

配电网故障检测、隔离与恢复设计方案

简要分析当前几种配电网故障恢复模式,提出配电网故障检测、隔离与恢复的几种方法。给出针对配电网故障检测、隔离与恢复方案的软件设计思想,和利用VC＋＋6．0进行编程的流程框图。     

基于待恢复树切割的配电网故障恢复实时算法

以往的文献通常把配电网故障恢复问题的模型建立在联络开关／分段开关的开关对组合优化上，因而带来了计算量大、并行性差的问题。文中提出了待恢复树的概念，充分利用失电区的网络呈辐射状的特点，把问题转化为待恢复树切割问题，大大降低了问题的复杂度。同时采用三相潮流计算配电网的潮流分布，所以恢复算法计及了三相不平衡带来的问题。由于在待恢复树的切割过程中自动保持网络的辐射状，井考虑电流和电压的约束，在缩小了问题的解空间的基础上大大降低了潮流计算次数。由于算法固有的并行性，所以特别适用于发生多重故障时的系统恢复供电。     

基于不同RS与NN组合的数据挖掘配电网故障诊断模型

在将基于RS（粗糙集）理论的数据挖掘用于配电网故障定位诊断模型研究的基础上，提出和构造了4类不同的RS与NN（神经网络）组合的故障诊断模型，给出了RS与NN在4类模型中实现不同的互补性，关联关系，应用机理和原则及相应的局限性。通过对5类模型的仿真测试结果比较，证明数据挖掘模型潜在知识发现的重要意义，并对4类模型中RS的应用机理和性能作出全面的评估。文中对RS和数据挖掘研究的评估对其他领域的故障诊断研究具有同样的指导意义。     

Petri网和冗余纠错技术结合的配网故障区段定位新方法

由于配电系统拓扑结构的复杂性和多变性、故障过程动态离散事件描述的特殊性，使得Petri网原理在故障区段定位(FSL)中的应用研究受到限制。文中提出了Petri网与冗余纠错技术结合的配电系统FSL的新方法：依据SCADA系统所汇集FTU的信息分析，通过两次冗余纠错技术消除信息畸变对FSL的影响；在自适应获取故障拓扑结构的基础上，将配电系统的FSL问题转换为对锁定单-FTU的Petri网求解。该法具有强的通用性、简易性、快速性和准确性；可有效提高FSL的容错性能，具有高的实用价值。     

基于神经网络原理的高压架空输电线路故障测距模型的研究

根据目前广泛应用的单端电气量的基频分量实现单回高压架空输电线路故障测距的其各种算法尚存在的不足之处,录求解出现伪根或可能存在迭代不收敛的问题;测距结果受时端系统运行方式变化的影响等。本文运用人工神经网络的理论开辟了故障测距的析途径,提出用基于分布分层式神经网络系统来实现高压架空输电路线故障测距的新方法。经研究和仿真表明：该方法能有效地实现输电线路故障点的精确定位,测距结果不受故障过渡电阻和对端运行