基于混合基因表达式编程的高维配电低压台区综合评价法优化分析

分析混合基因表达式编程算法 GEP 对配电低压台区运行状态的评价和预测效果。构建改进遗传算法的GEP函数,并利用Java1 7.0软件对高维配电低压台区的运行状态进行仿真分析,结果显示GEP算法对高维配电低压台区的运行状态评价误差在[0.1,0.3], R２调整值为0.967,结果准确度较高,且信度较好,适合于复杂的低配电台区状态的预测和评价,具有很强的实践性。     

边缘计算架构下配电台区虚拟电站控制策略

该文提出一种边缘计算信息网架构下的配电网台区分布式虚拟电站运行模式和相应的控制方法.首先,将各380V变压器台区所辖的负荷、分布式能源及电动汽车定义为一个虚拟电站.在各台区变压器低压侧部署具有边缘计算能力的智能配电变压器监测终端(简称配变终端)(TTU).然后,利用配变终端的边缘计算能力,根据监测的配电变压器各物理量信息,感知各台区计及分布式电源(DG)和电动汽车的等效广义负荷(源),并在此基础上,边缘计算对各台区接入配电网的电动汽车并网工况进行就地控制.对于有功功率,基于混沌优化算法对电动汽车充电/空闲的工作状态进行调控,在尽量消纳本台区新能源发电的同时兼顾大电网的调峰需求;对于无功功率,将处于空闲态的电动汽车控制为虚拟的同步调相机,用以支撑本地电压,实现就地的无功无偿.该文提出的方法为分布式能源、电动汽车广泛接入的配电网运行与控制提供一种新的解决思路和控制方案,推动配电网的运行模式从"集中调控"向"分布自治"的延伸和发展.     

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。     

智能电网低压台区运行状态模糊综合评价方法研究

为实现智能电网低压台区运行状态综合分析与评价,提出了一种基于环比评分法和模糊综合评价的低压台区运行状态评估方法。首先,根据低压台区运行状态和评估需求,从采集数据质量、线路损耗、营业管理及用户用电行为4个维度建立运行状态指标体系,并应用环比评分法根据专家意见确定权重;接着选取岭形分布隶属度函数来描述各指标对应于各状态空间的模糊关系;然后对构造的评价模型进行分析计算并得出结论。最后将该评价指标体系及评价方法应用于低压台区算例,得出被评价台区运行状态的优劣排序,并给出改进建议。     

基于整数规划的配电网重构算法

配电网重构是配电系统运行和控制的重要手段,具有非常重要的研究意义。在阐述了配电网重构的基本理论特征和各种流行算法及其优缺点后,建立了以网损最小为目标函数的配电网重构的整数规划数学模型。利用整数规划的方法,选取配电系统网损最小为目标函数来完成配电网络的重构。以IEEE3母线16节点系统为实例建模,采用LINGO软件编程,给出了该整数规划问题的解。结果表明基于整数规划的配电网重构方法可有效地降低配电系统的网损。     

基于双模调频分解的低压配电网同期线损率预测模型

为了高精度评价电力系统运行方式合理性以及电力企业运营状况,研究基于双模调频分解的低压配电网同期线损率预测模型,利用高精度的线损率预测结果提升电网运营管理性能。采集低压配电网电能传输信号,通过双模调频分解方法利用双模调频基函数分解信号,去除无用信号;利用分层式节点识别策略在分解后的配电信号中划分低压配电网的负荷节点,获取各负荷节点的注入电流;利用支持向量机方法建立同期线损率预测模型,将所获取的注入电流输入到模型中,输出线损率预测优化结果。试验结果表明,该预测模型的预测结果与实际结果极为吻合,平均绝对误差和均方根误差均不超过0.09%,证明该模型可有效预测低压配电网同期线损率,预测精度高,可为智能配电网运营管理提供有效依据。     

基于对抗生成网络与BP神经网络的低压台区线损率预测

线损电量产生于发电、输电、配电及用电等环节,线损电量占供电量的百分比称为线损率。针对线损率预测问题,提出了一种基于对抗生成网络与BP神经网络的低压台区线损率预测模型。选取某市低压台区线损数据作为实验数据集,经数据预处理后,通过K-Means++算法将低压台区分类,对不同类别的低压台区分别训练对抗生成网络来增加不同类别的样本数据,利用不同类别样本数据分别训练BP神经网络搭建低压台区线损预测模型。实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,该预测模型具有更加准确的效果,通过对抗网络增加样本数据可以有效改善低压台区线损数据量偏小的问题。     

主动配电系统运行态势综合评价与态势利导方法

为有效反映配电系统的运行态势,提出了一种主动配电网运行态势综合评价方法,并在此基础上提出了基于网络重构的主动配电网态势利导方法。首先建立了考虑配电系统运行经济性、环保性和安全性的评价体系;其次,考虑在不同取值区间内指标提升成本与满意度之间的关系,采用能有效反映其变化规律的分段函数进行归一化处理,利用专家经验确定运行状态的参考值,并采用层次分析法确定各个指标的权重系数;再次,利用基于遗传算法的网络重构对配电网的运行状态进行利导;最后运用所提方法对某实际算例的运行态势进行了综合评价及优化重构,仿真结果表明了所提出的运行态势综合评价和态势利导方法的有效性。     

基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法

针对传统线损异常检测方法缺乏规范的体系、智能化程度较低,为电网台区带来一定风险的问题,提出基于梯度算法的低压台区线损异常实时检测方法。利用数据挖掘算法挖掘低压台区线损异常数据,作为检测方法的数据支持,通过预处理线损异常数据恢复缺失值,引入梯度算法得到用于识别线损状态的梯度计算公式作为检测依据,建立一个低压台区线损异常实时检测模型。实例应用结果表明,该方法可准确识别低压台区线损异常原因,且具有96.6%的异常检测查全率。     

考虑低压台区柔性互联的配电网最大供电能力

“双碳”目标下,配电网将承载分布式发电、电动汽车、电采暖等低碳技术的大规模应用,面临着承载能力不足、负载不均衡以及电能质量等问题的严峻挑战,而低压台区柔性互联技术被认为是应对上述挑战的有效手段。因此,研究了考虑低压台区柔性互联的配电网最大供电能力(TSC)。首先,给出了考虑台区柔性互联的配电网典型结构以及运行方式,建立了考虑柔性互联设备多端口潮流灵活分配、负荷多级转供的配电网TSC模型;其次,针对所提TSC模型的非线性非凸特征,提出了基于分支定界算法的模型求解方法;然后,计算了实际台区柔性互联配电网算例的TSC,并进行N-1安全性校验;最后,观测了不同低压柔性互联设备容量下TSC数值的变化规律,给出了台区柔性互联配电网的规划运行建议,为低压台区柔性互联技术在配电网的大规模应用提供了理论基础。     

基于智能台区的配电网经济运行及优化高级分析系统设计

针对10 kV配电台区普遍存在的自动化程度低、运行状况无法远程监测等问题,设计了智能台区的配电网经济运行及优化高级分析系统,包括智能配电台区、IDTT配电终端、通信网络和主站建设。在智能配电台区建设方面,通过对原有配电台区的升级改造,实现对配电台区的基本监测和分析功能,并进一步设计了基于ZJP-II型配电终端的新型智能低压配电台区。重点阐述了IDTT智能配变终端的设计原理和主站的建设方案,总结了所设计系统具备的功能。该系统通过对台区的运行状况进行实时监控,对台区的负载率、可靠率、平衡率、负荷增长趋势等进行分析,对台区发生的故障做出及时的反应,从而实现对配电台区的智能化和精细化管理,为运行管理单位进行配电台区升级改造提供了借鉴。     

基于改进BP神经网络的低压配电台区智能电能表误差状态评估模型

针对配电网台区中智能电能表误差估计问题,基于粒子群优化BP神经网络提出智能电能表误差估计方法。所提方法从数据搜集和数据预测、预处理建立智能电能表误差估计模型;针对传统BP神经网络隐含层节点数制定的局限性,提出采用粒子群优化算法对隐含层节点数进行优化,并采用优化得到的隐含层节点数构建BP神经网络结构对训练样本数据进行训练,基于训练得到的BP神经网络对测试样本数据进行计算得到智能电能表误差数据。针对某地区典型配电网台区中智能电网运行误差估计问题,采用所建立的方法进行智能电能表运行误差的评估。仿真算例表明,所建立的模型能够有效评估智能电能表运行误差,相比于传统的评估方法,其评估准确性有显著提升。     

基于随机森林算法的综合能源配电网电能质量评估方法与网架优化模型

文中针对综合能源配电网存在的电能质量问题考虑采用网架优化措施进行优化。对计及电压偏差、谐波电压、电压波动、三相不平衡度四个指标采用层次分析法建立综合能源配电网电能质量评估体系,其中基于模糊层次分析法确定评估体系各指标的主观权重,以综合能源配电网网架优化方案为控制变量,考虑到系统中多种能源形式的互补运行,以配电网电能质量评估指标最大化为目标函数,计及配电网网络拓扑约束,节点电压约束,网络辐射状约束等必要约束条件建立配电网网架重构优化模型。针对随机森林算法分析其运行原理,并基于随机森林算法对所建立的模型设计模型求解流程,进行仿真算法分析,说明所建立的模型能够改进配网电能质量,验证了模型的正确性和有效性。     

基于超短期负荷预测的智能配电网状态估计

状态估计作为智能配电网自愈控制的数据出口和态势感知工具的核心板块,需要在1个数据采集周期内对全网进行1次状态估计计算,传统的配电网状态估计算法不能满足以上要求,需要研究高效的配电网状态估计算法。提出了一种基于超短期负荷预测的智能配电网的状态估计方法,为自愈控制状态评估模块和潮流计算模块提供所需数据。该算法将预测速度快、预测精度高的超短期负荷预测技术引入智能配电网状态估计,实时预测节点负荷,实现了配电系统节点负荷的实时跟踪;采用指数函数抑制不良数据的影响,提高了状态估计的精度;利用配电网潮流计算的前推回代算法计算状态变量的初始幅值和相角,提高了算法的收敛性;考虑了分布式电源接入,体现了智能电网透明开放的特点。基于IEEE36节点标准算例的计算分析,验证了算法的有效性。     

基于IDTT-B配电终端的智能配电台区设计

针对配电台区自动化程度低、运行状况无法远程监测等问题,设计基于IDTT-B配电终端的智能配电台区,为运行管理单位实现配电台区的精细化管理提供科学、先进的技术手段。论文详细阐述了智能配电台区的建设,包括对原有配电台区的升级改造、采用基于IDTT-B配电终端的新型智能配电台区建设、通讯网络的建设、主站建设等,重点介绍了IDTT-B配电终端的开发设计,该终端集配变监测、电能质量监测、温湿度测量、低压开关通讯等多种功能于一体,集成度高,支持远程控制、远程通讯和远程软件升级,投资小,性价比高。最后,介绍了基于IDTT-B配电终端的智能配电台区的技术特点、总体性能及应用场合。新型智能配电台区建设对于我国全面建成统一坚强智能电网具有重要意义。     

考虑可靠性收益的配电网智能软开关规划方法

智能软开关(SOP)具有较强的潮流控制能力,在配电网正常运行场景下和故障环境中均能有效发挥作用,在规划层面应兼顾其对于配电网供电可靠性与运行经济性提升所带来的综合收益。文中综合考虑了SOP接入对配电网供电可靠性和运行经济性的影响,建立了智能软开关规划模型;采用快速搜索和发现密度峰聚类方法对年负荷数据进行聚类,生成配电网典型运行场景以计算其对运行经济性的提升收益;采用基于关联约束的支路故障率计算方法,考虑线路电流负载率、节点电压以及线路长度对支路故障率的影响,生成动态预想故障集以计算供电可靠性收益;采用模拟退火与二阶锥规划相结合的混合算法对上述规划模型进行求解,最后,在PGE 69节点算例上验证了所提规划模型的有效性。结果表明,面向配电网可靠性与经济性的SOP规划方法能够有效降低配电网综合成本,实现投资效益的最大化。     

考虑多能源协同的智慧能源站优化运行策略研究

分布式多能源技术的灵活性,促进了智慧能源站的发展。但由于系统非线性和建模的复杂性,智慧能源站优化问题中电力、热能网络和能源需求不确定性相关的约束常常被忽略。为此,提出了一种考虑系统不确定性的智慧能源站运行优化策略。该策略以能源支出成本为目标函数,使用迭代建模,包括混合整数线性规划(MILP)和非线性能源网络方程的线性近似。在MILP优化阶段,将所有能源网络中可控设备的运行计划都在考虑不确定性和综合网络的线性近似的情况下进行建模。建立非线性综合能源网络模型,并通过两种模型之间的迭代,提高线性模型的精度。使用了多维链表,有效地对不确定性进行建模并提高了计算效率。在仿真中对所提出的策略进行了测试,使用该策略进行优化后,测试系统的能源支出降低了约3%,验证了该策略的有效性。     

基于大数据平台的电压质量诊断与应用分析

针对传统电压质量异常识别方法效率低下,难以做到全面的识别与监控的问题。文中搭建了电压质量诊断与分析平台模型,通过主成分分析得到影响端用户电压监测分析、配网低压台区运行状态分析等应用的主成分,对数据进行降维,实现数据的简化处理。聚类分析筛选出符合异常特征的电压异常数据,利用电压异常模型确定异常数据,生成电压异常识别结果。基于J2EE技术框架在末端用户电压监测分析、配网低压台区运行状态分析、配网线路故障判断分析等方面进行可视化展示。     

考虑电力二次系统影响的智能配电网综合可靠性评估方法

智能配电网可靠性分析包括一次系统和二次系统2个方面。文中根据配电网保护、故障区段定位和网络自动重构等二次系统的功能特点,提出一种考虑电力二次系统的智能配电网综合可靠性量化评估新方法。首先,根据配电网网架结构建立未考虑电力二次系统影响的智能配电网一次系统可靠性计算模型。在此基础上,根据区域集中式保护的动作特征和容错性能,建立了保护系统整体可靠性模型和区域保护在开关元件处的等效可靠性模型。然后,在开关元件处建立考虑电力二次系统影响的综合可靠性模型,实现对智能配电网各区域与各节点的综合可靠性评估。最后,通过比较可靠性指标验证了所提方法的有效性。