基于节点注入功率的配电网运行拓扑辨识

配电网安全监控和数据采集系统(DSCADA)采集的遥信数据存在抖动和误动情况,导致基于遥信数据的配电网拓扑信息可靠性不高。通过微型同步相量量测单元(μPMU)多次采样的节点注入功率,构建基于节点注入功率量测的支路电压偏差的方差模型。采用Kruskal算法得到以支路电压偏差的方差为线路权重的最小生成树,实现对配电网拓扑运行结构的辨识。在此基础上,对比分析节点注入功率量测的采样次数以及网络复杂程度对拓扑辨识误差的影响。IEEE 33和IEEE 123节点系统仿真结果表明,该配电网运行拓扑辨识算法具有较好的可靠性和实用性。     

基于μPMU电压相位数据的配电网拓扑辨识

为了满足配电网拓扑识别快速准确的要求,提出了一种基于微型同步相量量测装置（micro-synchronous phasor measurement unit,μPMU）的配电网拓扑识别方法。获取拓扑变化前后的电压相位构建拓扑变化辨识参数,辨识出系统拓扑变化时刻;提出基于相位差异度的拓扑识别算法,借助μPMU获取的数据及潮流计算,分析不同拓扑条件下电压相位与实际相位间的差异,选取差异度最小所对应的拓扑为实际拓扑,实现对配电网的拓扑识别。通过仿真算例验证所提方法的合理性,结果表明,拓扑变化时刻辨识判据正确可靠,所提拓扑识别算法的识别正确率高。     

基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识

针对当前配电网拓扑变化频繁,拓扑结构实时获取困难等问题,文章提出基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。首先利用卷积神经网络挖掘量测信息和配电网拓扑结构之间的关系,学习其映射规则;考虑当前配网中同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)和微型同步相量测量装置(micophasormeasurementunit,μPMU)等高级量测设备安装数量不足导致获取量测数据质量不高的问题,在卷积神经网络隐藏层中融入注意力机制,以增强模型鲁棒性;通过随机森林算法对特征数据集进行降维,降低模型时、空复杂度;最后,分别基于IEEE 33节点配电网和PG&E69节点配电网开展算例分析,以验证方法的可行性和优越性,并检验利用更少特征进行拓扑辨识的可能性。结果表明：所提方法具有良好优越性和鲁棒性,泛化能力强,在仅提供少量时间断面量测数据情况下便可实现配电网拓扑辨识,且对于辐射网和含环网络同样适用。     

基于改进蝠鲼觅食优化SVM的配电网拓扑辨识

针对配电网的拓扑结构变化频繁的问题,提出了一种基于改进蝠鲼觅食优化支持向量机的配电网拓扑辨识方法.考虑到量测数据缺失的问题,提出了基于电压方差K近邻的缺失数据填补方法.利用改进蝠鲼觅食算法同时进行特征选择和支持向量机参数的优化,筛选出对配电网拓扑辨识最有效的部分电压幅值量测.所提方法仅需一个时间断面的部分电压幅值量测数据,且能处理不同类型的分布式电源,适用于量测不足的区县农村配电网,计算速度可满足在线应用需求.通过IEEE 33节点配电网和PG&E 69节点配电网验证了所提方法的有效性.     

基于节点电压差值的配电网故障定位方法

针对基于微型同步相量量测(μPMU)的配电网故障定位方法存在经济性与定位精度有待提高的问题,提出了一种基于节点电压差值的配电网故障定位方法。通过分析配电网节点电压的故障特性,定义了节点电压计算值与量测值的差值指标W。然后,利用节点电压计算值与量测值之间的数值关系,建立了有限量测装置情形下的配电网故障支路辨识原则。进而,根据故障支路两端节点的量测数据,利用末端节点注入电流后线路间节点电压变化值与末端节点量测电压变化值间的关系,提出一种基于线路末端节点电压差值的故障定位方法。仿真表明,所提方法可以实现有限量测装置情形下的故障准确定位,且定位结果受故障类型、过渡电阻、量测误差的影响较小,具有较好的抗线路参数和节点负荷变化的能力。     

基于CNN-LSTM-Attention的配电网拓扑实时辨识方法

配电网中准确的拓扑结构辨识对运行和控制具有重要意义,针对实际配电网拓扑结构变动的情况,搭建了可智能辨识配电网拓扑结构的深度学习模型。首先,生成不同拓扑结构下的配电网量测数据并进行数据预处理。其次,构建了融合CNN（卷积神经网络）、LSTM（长短期记忆网络）和Attention（注意力机制）的拓扑结构智能辨识模型,并结合历史量测数据对模型训练并测试。最后,在IEEE 33节点和PG&E69节点配电系统仿真算例中,验证了该基于CNN-LSTM-Attention模型的拓扑辨识方法相较于传统辨识方法在辨识精度上的优越性,实现了该模型的在线应用。     

基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法

基于可大规模部署的微型同步相量测量单元(μPMU),分析现阶段多种量测体系的特点,提出基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法,既利用μPMU采样快速性进行多时间断面量测数据融合,又利用μPMU的精确时标进行同一时间断面上的数据对齐,将多时间断面的μPMU、数据采集与监控、高级量测体系量测数据联合建立量测方程,在满足相互独立条件时开展最小二乘法参数估计。针对配电网典型的主干/分支接线模式构建参数估计模型,通过IEEE 33节点配电网仿真算例分析多种量测配置情况下的应用场景,结果证明了所提方法的有效性。     

基于两阶段特征选择和格拉姆角场的配电网拓扑辨识方法

分布式能源并网、辐射状与环状拓扑混合运行、量测误差等影响因素使得配电网在线拓扑难以准确获得。为此,文中提出了一种基于两阶段特征选择和格拉姆角场(GAF)的配电网拓扑辨识方法。首先,基于XGBoost和最大信息系数的两阶段特征选择方法筛选出不含冗余拓扑特征信息的重要量测。其次,基于GAF特征变换,将一维的配电网时间断面量测数据变换为二维的GAF,在保留时间断面的节点电压分布规律的同时,有效表征节点电压幅值分布中的拓扑特征信息。最后,设计了一种适用于拓扑辨识的三卷积层神经网络模型,凭借卷积和池化的运算特性以及抗噪性,稳定地提取GAF所蕴含的拓扑特征信息,从而准确建立配电网节点电压幅值分布到拓扑的映射关系。通过IEEE 33节点系统验证了所提方法的有效性,并分析了所提方法对不同噪声水平、数据缺失比例以及其他场景的适应性。     

基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识

低压配电网参数和拓扑缺乏维护,精度较低,阻碍了在此基础上的各种高级应用的可靠实现.为此,提出了一种基于非线性回归的含隐节点低压配电网参数和拓扑联合辨识方法.首先,分析了现有基于线性电压回归的参数和拓扑辨识方法的不足.其次,基于线路的非线性电压降方程推导出任意两节点串、并联关系的判据,建立了基于节点多时段有功、无功负荷和电压幅值量测的非线性参数估计模型,提出了自下而上的参数估计和拓扑重建算法.最后,采用实际数据和低压配电网算例验证了所提方法的有效性.     

基于AMI潮流匹配的中压配电网两阶段拓扑辨识

中压配电网拓扑结构变更频繁,基于遥信生成的网络拓扑具有较大的不确定性。为此,提出了一种基于高级量测体系AMI(advanced measurement infrastructure)潮流匹配的辐射状中压配电网两阶段拓扑辨识方法。首先,建立了中压配电网拓扑辨识的改进混合整数二次规划MIQP(mixed-integer quadratic programming)模型,进行初步拓扑辨识;其次,以MIQP结果作为初始拓扑进行局部邻域搜索,采用图的树生成算法生成一阶、二阶邻居生成树,以AMI注入功率量测为负荷依次进行潮流计算,选择电压估计值与量测值最匹配的生成树作为最终拓扑辨识结果;在局部邻域搜索过程中舍弃排名靠后的拓扑以降低潮流匹配计算量。通过33节点配电网算例验证了所提方法的有效性。     

基于最优匹配回路功率的配电网拓扑辨识方法

配电网的拓扑结构在日常检修、异动和扩建过程中经常发生变化,加之配电网中实时量测数据和配置的传感器数量有限,开关缺乏实时遥测,这导致拓扑生成器常常不能有效获得配电网拓扑结构。目前常见的拓扑辨识方法并不能很好的适应配电网以上特点,因此为避免因配电网拓扑结构发生严重错误引起的配电网状态估计失真,提出了一种新的拓扑辨识方法。该方法基于匹配环路功率确定可能的拓扑结构,并根据公共量测值对可能的拓扑结构进行状态估计。依据状态评估结果与量测数值有最高匹配度,从而确定该拓扑结构为可信拓扑结构,即为实际拓结构。本文所提出的方法实现了对拓扑结构的量化评估,简化了拓扑辨识过程,减少了拓扑辨识过程的计算量,并通过相关案例验证了该方法的有效性和实用性。     

基于电压相似性评估的低压配电网户变关系和相位识别技术研究

低压配电网拓扑关系是电网状态估计的基础。文章针对低压配电网拓扑识别难题,分析了通过电压相似进行户变关系和相位识别的可行性,在此基础上应用Hausdorff距离算法,构建了基于节点电压相似性评估的户变关系和相位识别流程,设计了基于Hausdorff距离识别基本判据,以及包括构建滑动窗口和选择有效电压的数据集优化方法;最后通过实际的案例,验证了文章所提方法的有效性。     

内蒙古电力广域测量系统的结构及功能分析

介绍了蒙西电网广域测量系统(以下简称WAMS)的发展概况及WAMS主站、子站的结构和功能。WAMS采用同步相量测量技术,通过逐步布局全网关键测点的同步相量测量单元(以下简称PMU),实现对全网同步相量及电网主要数据的实时高速率采集,其中WAMS主站由前置通信子系统、实时库子系统、历史库子系统、实时显示界面子系统、历史数据界面子系统、高级应用子系统等9个子系统构成,WAMS的应用,可实现对全网的动态过程监测,为控制中心主站实现全网的在线动态安全稳定分析提供足够的数据来源。     

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。     

基于模型预测控制的含柔性直流装置的主动配电网电压控制

针对含有柔性直流装置的主动配电网（active distribution network,ADN）,提出应对分布式电源不确定性的基于模型预测控制（model predictive control, MPC）的三相电压分区控制方法：将主动配电网分为若干区域,采用全局优化和区域自治控制的时序递进控制策略。全局控制以网损最小为目标进行优化,获得各个区域主导节点的电压和离散设备控制指令;区域自治在全局优化结果的基础上,基于模型预测控制方法进行电压滚动优化控制,以应对分布式电源的瞬时波动。算例表明,该文控制方法相对于传统的开环控制方法,能有效应对分布式电源波动带来的电压越限问题,并且相对集中控制分区控制效率更高。     

基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法

针对目前低压配电网络拓扑连接关系辨识的难题,提出了一种基于AMI量测信息的低压配电网拓扑校验方法。该方法首先借助高级量测体系AMI提供的负荷量测信息以及网络数据,得出同一配电变压器下各负荷所属耦合节点电压以及所属支路电流,然后分别求得所有负荷间耦合节点电压和支路电流的相关系数,进行相关性分析,即相关性强的负荷同属于同一馈线,进而确定各负荷所属的馈线;之后根据负荷的耦合节点电压幅值大小,确定各负荷在所属馈线中的上下游关系,最后通过相关性分析结果以及负荷的耦合节点电压分布,对存在错误连接关系的负荷进行修正,最终完成低压配电网络拓扑的校验与修正。算例证明了该算法的可行性与有效性。     

基于动态孤岛混合整数线性规划模型的主动配电网可靠性分析

为了得到配电网最优孤岛划分的准确方案,准确评估分布式电源（distributed generation,DG）接入对提升配电网可靠性的有益效果,文章提出了基于混合整数线性规划（mixed integer linear programming,MILP）的多时段动态孤岛划分模型,并基于序贯蒙特卡洛模拟提出了考虑故障状态下动态孤岛的可靠性评估流程。动态孤岛划分模型考虑了分布式电源和负荷的波动性,并建立了分布式电源和和负荷的功率时序模型。通过建立支路功率与节点状态的线性逻辑约束保证故障期间孤岛的辐射状拓扑结构,以改进的RBTS-BUS6系统为例,对含分布式光储的主动配电网（active distribution network,ADN）进行可靠性分析,结果表明文章所提出的电力孤岛模型能最大范围地恢复供电,并有效提高配电网的可靠性水平。     

考虑双侧量测误差的配电网拓扑识别及参数联合估计方法

配电网参数估计和拓扑识别是配电网规划、运行分析和安全控制的基础,传统线性回归方法对量测数据误差或噪声数据具有较高要求,只有在无噪声情况下,估计才是准确的。然而实际输入测量值(如电压幅值和相位角)和输出测量值(如有功和无功功率)均存在噪声数据,对于拓扑估计,即使量测误差很小,回归方法也无法得到准确拓扑。针对上述问题,首先构建了配电网参数估计的基本模型,并定量分析了量测误差对线路参数估计和拓扑识别的影响。在此基础上,建立了考虑双侧量测误差的线路参数估计模型。针对其非凸导致的难以求解的问题,基于拉格朗日函数进行等价转化,得到易于求解的最小化瑞利熵问题。最后,基于IEEE 8节点系统进行仿真分析,并与传统线性回归、最小二乘法进行对比,证明所提方法在量测误差达到10%时,依然具有良好的估计精度。