基于调控云的配网负荷转移策略方法

在电网实际运行中,调度员需要人工对电网中的设备、断面进行监视,根据裕度情况进行负荷转移操作.当变电站内主变、母线等主设备需要计划检修时,也需要提前进行负荷转移操作,确保运行设备负荷不超限额.由于配网联络复杂,传统的配网负荷转移人工决策耗时长、效率低,针对该问题文中提出了一种在实际中行之有效的基于调控云的配网负荷转移策略...     

基于配用电大数据的短期负荷预测

受限于数据信息的不完整和粗粒度,短期网供负荷预测的准确率一直难以进一步提升,而配用电信息系统数据的积累和大数据技术的快速发展为开展基于配用大数据的短期负荷预测提供了数据基础和技术支撑。本文首先针对配用电大数据的特征分析了"脏数据"的来源与类型,并提出了相应的数据清洗方法;其次基于大量的历史负荷、电量和气象数据,构建了行业负荷温度影响模型和行业电量节假日影响模型;最后基于上述用电影响模型开展了江苏电网短期网供负荷预测,实际计算结果验证了预测效果的有效性和准确性。     

基于大数据的电网规划精益分析平台研究与应用

随着新能源的大量接入和用户的广泛参与,电网企业的数据呈指数级增长,电网规划部门迫切需要运用大数据的分析手段提高规划决策的精准性。本文以地市供电公司的实体业务为切入点,基于地理位置信息,在数据融合贯通的基础上,运用数据可视化技术多维度动态展示地区电网负荷分布和电网供给能力,辅助规划人员快速发现负荷分布规律和电网薄弱点。运用大数据分析挖掘方法构建基于负荷特性分析的负荷预测模型,支撑电网项目和运行方式安排。打破电网负载问题的单一评价方法,建立可度量的电网综合评价体系及模型,为电网项目统筹提供量化依据。基于大数据的电网规划精益分析平台通过电网负荷可视化展示,有效提升了电网诊断分析效率,运用大数据分析方法提高了地区最大负荷的预测精度,实现了电网问题的数字化评估,提高了电网规划投资决策的精准性。     

电网调度可视化平台的实现与展望

随着电网运行信息日趋复杂,可视化展示在电网调度业务中起到愈发重要的作用。文章采用先进的数据存储与展示技术,结合冀北电网实际情况,搭建了新型调度可视化平台。基于该平台完成了电网概况介绍可视化界面及配套控制系统、图形编辑器,实现了负荷与出力以及新能源发电相关信息的实时展示,并就信息集中、气象监控、风险评估三个方向对调度可视化平台的发展进行了展望,起到了一定的指导作用。     

基于大数据的配变重过载预警分析

本文旨在利用大数据技术对电力数据进行系统挖掘,提供精准负荷预测,为供电安全监视、预防性控制和紧急处理提供依据。文章结合西安地区配电网运行中存在的问题,综合分析配变重过载的外部环境、配变运行信息、配变属性信息、配变供电客户类型等因素,应用大数据机器学习算法、大数据预处理技术、数据挖掘建模技术、大数据可视化技术等,分析研究各影响因素对设备重过载影响的相关性和重要程度,使用分类预测挖掘手段及随机森林算法,分析计算影响变量和目标变量,建立关系模式挖掘模型,构建配变重过载分析及预警模型,完成模型验证与纠偏,实现配变未来一周重过载情况准确预警、配变安全系数评价、重过载配变因素及特征分析与展示等,为电网运维提供有力支撑。通过基于大数据的配变重过载预警分析,提高运维工作效率,实现电网安全可靠运行。     

96点网供负荷预测的分析研究

96点网供负荷预测是各级调度部门的一项重要日常工作,直接关系到供电企业日生产计划的制定和电网日运行方式的安排,其准确率对电力系统运行的经济效益和社会效益有重要影响。文章结合罗定电网实际情况分析了96点网供负荷预测的影响因素,并提出提高罗定电网96点网供负荷预测准确率的方法。     

考虑负荷变化的多运行数据配电网经济性评价

电力系统的运行状态随负荷大小不断变化,某一时间断面下的单组运行数据不能反映电网整个时间段的运行状况.为了提高评价的全局性,根据负荷的变化采用多组运行数据、双重权重对配电网的经济性进行评估.首先根据负荷变化的特点将运行数据分为三组,大负荷、平均负荷和小负荷时对应的运行数据,并以各负荷运行天数的多少来确定各组运行数据的权重;再运用Dempster-Shafer组合理论对AHP进行改进,综合专家意见确定指标的权重;最后给出了评价模型.实例分析表明,多组运行数据比单一运行数据的评估结果更能准确、全面地反映配网的经济运行状况,为电网的经济运行提供理论依据.     

计及可控负荷参与的主动配电网动态恢复供电策略

针对传统基于单时间断面的恢复供电策略难以长时间保持负荷恢复期间的电气孤岛稳定运行问题,提出了一种主动配网多时段动态恢复供电策略。通过引入可控负荷,提高了电网重建的效率和恢复期间负荷的运行稳定性。此外,针对主动配电网负荷动态恢复模型变量过多、难以求解的问题,提出一种启发式孤岛动态调整算法。仿真结果验证了所提策略的可行性和优越性。     

以目标使用群体为中心的智能配网可视化开发

随着智能电网的发展,可视化平台将不仅主要作为在电网中调度中心协助电网工作人员分析决策的重要工具,还会成为电网与用户进行信息交互的途径和电网面向外界展示的窗口。未来使用智能配网可视化的目标群体将呈现多元化趋势。将以智能配网可视化平台的目标群体为中心对配网可视化开发过程所涉及的一些关键主题进行梳理,包括从分析目标群体对智能配网可视化的信息需求和交互需求到可视化平台实现,并提出一些建议和注意事项。     

电网稳定运行中负荷开关批量控制技术研究

负荷开关批量控制技术可实现批量控制负荷序列的维护管理、智能选线、快速并发控制及操作统计等功能,利用现有的遥控点表信息及数据传输通道实现对变电站断路器远方操作控制,并向省调系统传送实时可切负荷及控制结果数据。在电网稳定运行中变电站施行无人值班和强直弱交大受端电网严重故障时,负荷开关批量控制技术可以通过并行的方式批量控制电网负荷,并提供控制过程的可视化和交互操作,大大缩短故障处理时间。负荷开关批量控制技术对提升电网重、特大事故快速反应能力和保障电网稳定运行具有良好的实用意义。     

大数据技术在配电网全时序运行效率分析中的应用

近年来随着配电网智能化升级改造,各类运行量测数据不断积累。由于传统的分析工具和方法限制,海量数据尚未应用到配电网运行效率分析中,其价值尚未挖掘。目前配电网运行效率分析主要对全网最大负荷时刻的电网运行断面,或假设的所有设备最大负载运行情况进行模拟分析,采用全年平均值分析设备的日常运行状态,无法准确反映出电网设备的运行区间,存在一定的局限性。主要论述了运用大数据技术进行配电网全时序运行水平分析的方法和流程,以及全时序分析过程中常见异常数据的类型和数据清洗方法。并以某地区10 kV配电变压器负载率指标的全时序分析为例,验证了大数据技术在配电网运行效率分析中应用的可行性。该方法可实现全时段监测跟踪电网运行情况,有助于识别电网运行问题的发生规律和严重程度,为电网运行方式调整和电网项目投资提供有效参考。     

基于加权潮流熵的电网故障传播脆弱线路识别

为提高电力系统运行安全水平,提出一种基于加权潮流熵的电网故障传播脆弱线路识别方法。通过直流潮流法快速估算线路断开时系统其他线路的潮流增量及负载率,采用加权潮流冲击熵反映目标线路受其他线路断开的转移潮流的影响,利用加权潮流分布熵反映目标线路断开对系统线路负载率分布的影响。结合加权潮流冲击熵与加权潮流分布熵定义线路综合脆弱指标,识别电网故障传播中的脆弱线路。直流潮流法可通过简单的数学运算准确估算系统断线故障时各线路的潮流情况,计算量少,适用性好。该方法综合考虑线路的受冲击脆弱度和断开后果脆弱度反映线路在电网故障传播中的脆弱性,同时,加权潮流熵有效反映了线路负载率较高甚至过载时的危险性。在IEEE39节点系统中对该方法进行了验证。     

基于实测PMU数据的风电综合负荷参数辨识

根据配网侧负荷特点,构建含风力发电机的综合负荷数学模型。以实测PMU数据为基础,利用总体测辨法进行模型参数辨识。将负荷节点输入电压和负荷模型参数代入数学模型,通过改进Euler法求解模型的状态方程,得出负荷节点电流,将其与实测电流误差加权最小作为目标函数,采用遗传算法辨识出负荷模型的参数。以华北电网某线路实测PMU数据为依据,辨识出考虑风电综合负荷的模型参数。辨识结果体现了负荷中以双馈异步发电机为主体的特征,与负荷特点相吻合,由此说明了辨识方法的有效性与辨识结果的合理性。     

基于运行韧性评价的配电网电压暂降治理评估

随着中国生产制造水平的提升,配电网中敏感负荷日趋增加,电压暂降及短时中断造成的经济损失日趋严重,而当前的可靠性及韧性的评价方法无法评价短时间尺度下配电网持续供电的能力,也难以反映电压暂降的影响程度,因而无法提供量化指标为电压暂降治理作规划参考.文中在挖掘电网以往评估方法内涵的基础上,针对含敏感负荷的配电网,考虑网架结构...     

基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划

针对未来规划区域面临大规模分布式电源(DG)接入及多样性负荷的场景,提出了一种基于改进加权Voronoi图算法的有源配电网变电站规划方法。首先,将负荷特性引入DG置信容量评估方法中,分析不同负荷特性与DG出力特性对DG置信容量的影响。其次,建立考虑DG置信容量的有源配电网变电站规划数学模型。继而,提出基于改进加权Voronoi图算法的变电站规划方法,具体改进包括:在Voronoi图一次迭代中,根据供电范围划分情况不断调整原定权值,实现加权Voronoi图算法的层次性改进;根据网供负荷在DG方向大量减少的情况调整Voronoi图在DG方向的权值,实现加权Voronoi图算法的方向性改进。最后,通过实例说明所提方法的科学性和实用性。     

基于隐含数据信息挖掘的贝叶斯电采暖负荷预测

冬季电采暖负荷的准确预测对电网安全稳定运行以及电力系统调峰和调频具有重要意义。为充分挖掘冬季电采暖负荷数据中隐含信息,提出基于贝叶斯网络的多变量冬季电采暖负荷预测方法。首先将隐含信息数据中的多变量数据分为可观测数据和隐含数据,依据变量之间的影响机制搭建贝叶斯网络结构,并通过EM(Expectation Maximization Algorithm)算法训练可观测数据信息,获取隐含数据分布,进而基于可观测数据和隐含数据实现冬季电采暖负荷预测。采用北京电力公司提供的冬季电采暖负荷实测数据进行验证,结果表明,采用贝叶斯网络进行电采暖负荷预测具有较高的预测精度。     

基于电网调度系统的网络安全态势感知方法研究

由于网络外界病毒入侵的隐蔽性极高、入侵类型较多,病毒难以被全面地被感知,导致电网调度自动化系统运行安全受到威胁。为提升电网调度自动化系统网络的安全性,提出基于随机矩阵理论(Random Matrix Theory , RMT)的电网调度自动化系统网络安全态势感知技术。采集电网调度自动化系统网络安全信息数据,构建病毒入侵环境下的安全状态分布模型,并利用该模型完成电网调度系统网络安全态势特征信息的提取。采用RMT中的M-P模型及单环定律对网络安全态势特征值在随机矩阵内的分布情况进行谱分析,根据特征值分布状态获取网络安全态势在稳定情况及异常情况下的变换规律,实现电网调度系统网络安全态势感知。实验结果表明,通过对该方法开展安全态势感知测试,验证了该方法应用在电网调度系统中组件安全态势感知及网络安全态势感知的精准度均较高,体现了该方法的有效性。     

基于数据分区的负荷密度显示的实现

以Arc/info作为开发平台,提出电力系统区域负荷密度分区显示的实现方法,将地理信息系统与电力系统节点数据相结合,应用最近邻优先吸收算法将区域负荷节点进行分区,并结合实例表明该方法简洁可靠,能够满足实际需要。     

基于水气用量的配电网线路负荷精准预测

在电网迎峰度夏和度冬时,空调负荷急剧变化,部分输电线路出现过载、越限等情况,严重时甚至造成主变压器过载,影响电网安全运行;因此,有必要对配电网线路的空调负荷进行预测,进而实现配电网线路短期负荷的精准预测。为此,调用水务公司的用水量数据和燃气公司的用气量数据,以供电台区为分析单元,利用大数据挖掘方法分析人口迁移变化情况,采用偏最小二乘回归分析方法研究配电网线路的空调负荷与水、气用量的关系,结合ARMA(自回归滑动平均)时间序列分析法综合预测配电网线路负荷。该方法极大地提升了负荷预测的准确性,对于电网的规划改造、安全运行以及提升供电服务质量都具有重要的意义。