节点图和边图切换卷积驱动的快速静态安全分析方法

针对预想事故在线分析中,实时性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾,提出了一种基于图卷积神经网络的潮流计算模型,进而实现快速预想事故分析.该方法包含了一个基于节点图和边图切换卷积的快速潮流计算模型,能够实现多场景的新能源出力、负荷数据与支路潮流、节点电压之间的非线性关系的快速拟合.针对不同预想事故导致的网络结构变化设计了...     

基于暂态能量函数混合法的电力系统脆弱性分析

电力系统在遭受大干扰后失稳的后果非常严重,甚至是灾难性的,从暂态稳定方面分析系统的脆弱性具有重大的研究价值。采用暂态能量函数,结合暂态稳定分析中数值仿真法和直接法两种基本方法,同时考虑预想事故概率,从暂态稳定安全角度快速、定量评估电力系统的脆弱性。基于事故概率与暂态能量裕度构建相关脆弱度指标,并根据临界机群状态以修正暂态动能,改进不同事故下系统脆弱性的评估精度,同时确定系统的薄弱环节。通过对IEEE 5机14节点系统的仿真,验证了该方法的合理性与有效性。     

基于图卷积神经网络的直流送端系统暂态过电压评估

随着新能源接入电力系统并通过直流送出，送端系统的暂态过电压问题逐渐突出。因此，为快速准确估计送端系统在直流闭锁、换相失败等预想扰动场景下各直流近区节点暂态过电压严重度，提出一种基于图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)的直流送端系统暂态过电压评估模型。该模型以电网发生直流故障前的潮流状态参数与网络拓扑作为输入特征，可以同时预估电网多个关键节点(如风电场汇集节点)的暂态过电压严重度。利用含跨区直流异步互联的两区域系统进行算例分析，验证该模型可以适应多种网架拓扑结构、不同新能源发电占比等差异化电网运行方式，具有较强的泛化能力。同时，所提模型揭示了对过电压严重度影响最大的关键因素，具有一定的可解释性，可为暂态过电压的预防控制提供有效指导。     

基于改进边图卷积网络的电力系统小干扰稳定评估模型

小干扰稳定问题对电力系统安全稳定的影响日益突出。采用样本学习的思路建立从稳态运行信息到关键振荡模式的映射模型,为大电网振荡特性的快速预测和评估提供了新的技术路径。采用图卷积网络,并引入边卷积的设计来考虑输电通道潮流分布的影响,建立了小干扰稳定评估的边图卷积网络模型(edgegraphconvolutionalnetworksforsmall-signal stability assessment,EGCN-SSA)。采用卷积增强技术改善网络退化现象,并建立多任务学习框架,同时预测多模式的振荡频率和阻尼比。在IEEE10机39节点上的算例和模型对比验证了所提出模型的性能以及对拓扑变化的适应能力。     

电力系统在线动态安全评价的一种快速数值积分方法

本文提出了一种基于特殊二阶微分方程数值积分的预估──校正法，并利用稀疏向量法和补偿法进行电力系统动态安全评价的快速方法。计算量分析表明，对每一预想事故进行暂态稳定分析所需的积分运算时间不超过一次ＰＱ解耦潮流计算中迭代时间的两倍．６３机和４５机系统的计算结果表明，所提方法准确、可靠，对每一预想事故进行暂态稳定分析的平均时间少于一次ＰＱ解耦潮流计算，具备在线实现动态安全评价的能力．     

基于时空图卷积网络的电力系统暂态稳定评估

快速准确的电力系统暂态稳定分析对电力系统安全稳定运行有着重要意义。现代电力系统设备元件日趋复杂多样导致系统非线性日益增强,作为电力系统暂态稳定分析传统方法的时域仿真法过于耗时。针对此问题,提出了一种基于时空图卷积网络模型的暂态稳定分析方法,将短时仿真与神经网络预测相结合,减少暂态稳定分析所需时间,可用于多种仿真分析场景。该方法将暂态稳定分析建模为样本空间映射问题,利用数据驱动方法训练神经网络模型,建立从暂态过程电网空间结构与时序潮流数据到暂态稳定的映射。模型通过同时提取暂态过程故障前、故障中、故障后的电网空间结构特征和时序潮流特征来实现对系统暂态稳定的快速准确判断。与传统暂态稳定分析方法相比,所提出的方法仅需进行短时间仿真分析,提高了分析效率。与其他机器学习模型相比,时空图卷积网络模型同时挖掘电力系统暂态过程的空间特征和时间特征,引入了更多与稳定性相关的先验知识,具有更优的特征挖掘能力和分析性能。基于新英格兰39节点系统的测试结果验证了所提方法的可行性、有效性和优越性。     

基于动态特性节点聚类的低阶仿真频率安全分析方法

在线评估电力系统抵抗功率扰动的能力,对调控人员实时了解电网频率稳定态势具有重要意义。针对大型互联同步系统频率具有明显的时空分布特性,提出了一种基于动态特性节点聚类的低阶仿真频率安全分析方法。基于预想故障机电暂态时域仿真结果进行节点动态频率特性同调性识别和节点聚类,在各同调节点集单机等值模型和频率超前滞后特性基础上,建立了频率安全在线分析的低阶仿真模型,可以应用于预想故障后频率安全的在线快速和精细化评估。某实际电网的算例验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于谱图论和图卷积神经网络的直流电网节点电压估计研究

深度学习在电力系统领域应用已非常广泛,潮流计算是电力系统重要的基础性任务之一,传统算法依赖于迭代求解,不适用于快速估计场合。直流电网的潮流求解实质上是节点电压求解问题,为此,提出了一种基于谱图论和图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)的直流电网电压估计模型。通过网络拓扑拉普拉斯矩阵的特征向量实现时域直流电网到谱域直流电网的空间正交变换,从而完成时域电气量信息与网络结构信息之间的数据融合,并配合图卷积网络实现对数据特征的有效提取,进而完成从初始谱域电气量到稳态时域电气量之间的映射。仿真结果表明,所提模型能够较好地实现从初始电气量到稳态节点电压的映射,具有较高的电压估计准确度。     

基于安全强化学习的电网稳控策略智能生成方法

新型电力系统的“双高”趋势改变了电力系统经典稳定特性,导致稳定机理更复杂,系统稳定模式更多样,因此基于典型运行方式的在线稳定控制策略面临挑战。为解决新型电力系统的功角稳定问题,提出了基于安全强化学习的稳控策略智能生成方法。首先,建立了电力系统稳控问题的含约束马尔可夫模型,归纳并提出了紧急控制切机动作涉及的安全约束。其次,为了提高对于电网暂态响应的时空特征提取能力,构建了基于图卷积层和长短期记忆单元的特征感知网络。然后,为了提高稳控策略智能体的训练效率,提出了基于内嵌领域知识约束的近端策略优化算法稳控策略训练框架。最后,在IEEE 39节点系统和某实际电网中进行测试验证。结果表明,所提方法能够根据系统运行状态和故障响应自适应生成切机稳控策略,其决策效果和效率均优于现有的稳控策略。     

考虑二重预想事故的在线电压稳定预防控制

提出了一种基于原对偶内点算法的安全约束最优潮流的数学模型,以控制代价最小化为目标,不仅考虑了正常状态下的安全约束,还同时考虑到了预想事故后的安全约束以及电压稳定裕度的约束。在线电压稳定评估系统中,同时考虑单重预想事故及其引发的继发性二重预想事故,分别进行筛选和排序,综合形成预想事故集。根据预想事故集,基于上述模型依次对其中每一预想事故进行预防控制,构建在线电压稳定预防控制模块,当系统处于不安全状态时,能够及时提供合理的预防控制策略,保证系统安全运行。以IEEE 118节点测试系统为算例,验证了所提出模型的正确性。     

基于半动态拓扑优化的电网运行方式辅助决策

网络拓扑优化作为一种新技术,通过在电网运行过程中改变网络结构来改善系统潮流分布,提升系统运行安全经济性。文中针对现有静态与动态网络拓扑优化方法分别存在的灵活性差与计算效率低的问题,提出了一种折中的半动态拓扑优化方法,进而基于该方法进行电力系统运行方式的辅助决策。首先,介绍了当前静态与动态两类网络拓扑优化方法的优缺点,进而提出了半动态网络拓扑优化方法;其次,基于静态、动态与半动态3类网络拓扑优化方法,构建了一般形式的电网运行方式辅助决策模型,进而运用线性化技术,将所提模型转化为混合整数线性规划问题;最后,对IEEE 14节点及IEEE 118节点系统进行计算分析,说明了所提半动态网络拓扑优化方法能够兼顾系统运行灵活性与模型解算效率。     

大电网动态安全风险智能评估系统

针对大规模交直流混联系统的快速动态安全风险防控需求,研究了系统动态安全风险智能评估系统的架构与关键技术。结合电力系统安全风险评估的一般流程,提出了基于机器学习的安全风险智能评估系统的总体框架和动态安全风险统一评估模型结构;构建了包含发电负荷运行方式、网络拓扑结构和故障位置特征的训练样本集合,采用样本平衡技术提高评估模型精度;基于深度学习提取动态安全风险高级特征,采用主流机器学习框架构建和更新动态安全风险统一评估模型。以省级电网为例验证了所提动态安全风险智能评估系统的可行性。     

基于支路有功功率的配电网拓扑辨识方法

针对配电网量测冗余度低且开关变化频繁、识别出正确的拓扑结构存在困难的现状,文中提出一种基于支路有功功率的配电网拓扑结构识别方法。该方法基于支路有功功率残值的大小选择可能断开的支路,得到若干种可能拓扑结构;采用相同量测值,在每个可能拓扑结构下分别进行状态估计并计算匹配目标函数值,从可能拓扑结构集中找到可能性最高的拓扑结构作为可信拓扑结构,降低配电网拓扑结构分析的解空间;并引入快速潮流直流法进行状态估计,提高了算法的计算效率,从而把此类配电网拓扑检错问题转换为以量测值匹配度高为目的的配电网重构问题。算例表明,该方法合理有效,快速简便,且在带有较大量测误差的情况下也有很好的适应性。     

基于矢量坐标搜索法的地区电网网络拓扑方法的研究

提出了一种面向对象的抽象电力网络拓扑的模型，并用此模型实现了用系统矢量图的坐标关系自动生成原始拓扑的方法。该方法是根据设备图元对象的端点坐标位置自动搜索确定的原始拓扑关系，即设备图元的连接关系，基于连接规则和节点融合的快速拓扑分析算法，根据原始拓扑关系确定各支路与母线的连接情况，该方法可用于电网动态着色和状态估计，潮流调度，安全分析，无功优化等网络分析程序之中。     

ANN for transmission system static security assessment

This paper presents computationally efficient artificial neural network technique for assessing the security of the power system against line outages. Performance index (PI), which accounts for various line limit violations per contingency, is defined. The basic purpose of ANN is to assess the severity of line outages in terms of PI, based on training examples from off-line analysis. The selection of input signals for ANN is influenced by the operating state of the system and the contingency in question which determines the extent of line power limit violations. In an attempt to attain perfection in PI prediction, suitable architecture and topology for the network is investigated. To expedite learning process, saturating linear coupled neuron model (sl-CONE) is also tried out. The effectiveness of proposed technique is demonstrated on 5-bus (7-line) and IEEE 14-bus (21-line) test systems. Computation efficiency of the method makes it potential candidate for inclusion in on-line comprehensive security analysis package.     

基于动态跟踪的站域状态估计算法

厂站内网络拓扑分析关乎整个电力系统拓扑分析的快速性与实效性,因此对厂站内网络拓扑的快速分析和跟踪是一个至关重要的问题。对目前广泛应用于电力系统厂站内网络拓扑分析的主要方法进行了归纳总结,分析了现有跟踪算法的2点不足：在节点邻接矩阵中,开关状态无论是由开到合还是由合到开,其处理方法都相同;对于局部的改变,修改节点的邻接矩阵时需要扫描全网节点。提出一种拓扑跟踪算法的改进算法,仅在开关发生变化的连通片内进行邻接矩阵的修改而不必遍历整个厂站内的节点。最后基于C语言对18节点电力系统进行仿真分析,结果表明,与已有算法相比．本文算法具有很高的实时性,尤其是当网络节点由断开到闭合时,计算步骤仅为3步。     

电网合环操作风险评估系统的研究与开发

针对现有配电网合环操作分析系统中合环潮流计算模型缺乏时效、合环阻抗计算粗略和缺少实用的合环操作分析机制,基于EMS系统开发的电网合环操作风险评估系统利用从EMS系统获取的实时模型和数据断面,解决配电网合环潮流计算模型的时效性;通过全网自动拓扑搜索确定合环操作的环路路径,并利用实时状态的全网导纳矩阵求解合环端口阻抗,从而...     

基于深度学习的含统一潮流控制器的电力系统快速安全校正

随着新一代柔性交流输电装置如统一潮流控制器（UPFC）在现代电力系统中的逐步推广和应用,对电网安全校正策略的制定提出了更高的要求。基于物理模型的传统电网安全校正方法在实时性方面具有一定的局限性,而数据驱动方法将大量的复杂计算前移到离线阶段,具有快速在线计算性能。因此,针对含UPFC的电力系统提出了一种基于深度学习的快速安全校正方法。首先,基于深度学习建立了节点调整状态识别模型,利用深度神经网络（DNN）的分类和学习能力,优先确定存在调整可能性的节点范围,避免物理模型优化类方法迭代无解问题。然后,针对缩减后的寻优空间进一步采用优化法实现系统安全校正计算,快速确定系统各节点调整量。基于中国南京西环网UPFC示范工程的应用效果表明,所提快速安全校正策略能够发挥DNN的学习能力,进而提高系统安全校正的效率和实用性。     

电力系统预想事故快速分析

鉴于自适应化简等值算法的有效性，本文提出了一个电力系统预想事故快速分析的新算法，该逄法首先构成了包括断开支路在内的局部等值小网，然后利用快速前代和快速回代技术对等值小网进行ＡＣ潮流求解，通过对ＩＥＥＥ－５７节点试验系统和华东１５８节点系统的验算，证明该算法不但有令人满意的精度，而且有较理想的机时节约。     

配电网自动化管理系统模型动态变化处理机制

针对国内配电网网络模型及拓扑频繁发生变化的情况,提出了描述配电网图形、网络拓扑及设备生命周期动态变化处理过程的红黑图机制。给出了红黑图机制中图形状态、拓扑模型、设备投运状态的概念以及它们之间的关系。从数据模型、数据实体、图形版本、网络拓扑、应用实现等方面阐述了红黑图机制的实现原理。南京供电公司配电网管理系统红黑图机制与地理信息系统（GIS）共同完成闭环流程控制,使用情况表明,红黑图机制真实反映了配电网网络模型动态变化的全过程,能够满足调度日常工作要求。