基于有向邻接矩阵的配电网拓扑检测与识别

准确的拓扑结构是配电网精细化管理和安全运行的基础。针对现有配电网拓扑识别方法无法确定网络潮流方向以及拓扑变动检测方法受负荷突变影响大的问题,提出一种基于有向邻接矩阵的配电网拓扑变动检测与识别方法。首先,提出一种基于有向邻接矩阵的配电网拓扑识别模型,将配电网的未知拓扑描述为不确定的有向邻接矩阵,实现配电网的拓扑识别并确定潮流方向。其次,提出一种基于节点电压邻接矩阵的拓扑变动检测方法,通过分析相邻节点电压幅值的下降趋势判断拓扑是否发生变动。此外,所提出的拓扑变动检测方法可以缩小未知拓扑的范围,降低拓扑识别问题的变量规模。最后,通过仿真分析验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于虚拟阻抗的低压配电网拓扑识别方法

当前拓扑识别技术难以反映潮流特性对拓扑识别的影响,基于配电网现有量测数据,通过分析节点间的电气距离,提出了虚拟阻抗的概念。将节点间具备电气意义的且与电气距离成正相关的连续变量定义为虚拟阻抗,并提出了一种基于虚拟阻抗的低压配电网拓扑识别方法。首先,构建以节点间虚拟阻抗为因变量的多元线性回归方程。然后,通过岭回归计算每一个单相电表与关口电表构成的回归方程的虚拟阻抗,根据计算结果快速判别出拓扑关系异常的电气设备。最后,建立基于导数动态时间弯曲(derivative dynamic time warping, DDTW)距离的校验模型,重新构建得到电气设备的正确拓扑关系,实现低压配电网拓扑关系的修正。以实际的低压配电网台区样本数据为依据,验证了所提方法的有效性。     

基于层次矩阵的配电网拓扑分析与潮流计算

结合配电网特有的辐射状特点,在邻接矩阵基础上定义了层次矩阵,提出一种基于层次矩阵自乘的配网潮流前推回代算法。利用从根节点拓展支路的方法生成层次矩阵,通过矩阵自乘分析出配电网网络节点的层次结构,并将层次矩阵作为选择算子使前推回代潮流计算公式简化为单维列向量的加和,降低了运算复杂度,同时层次矩阵能根据拓扑结构的变化自动更新赋值,提高了计算效率。用IEEE33节点树状网的潮流计算表明了该方法的有效性。     

基于正序分量的含PV节点的三相配网潮流算法

随着分布式发电(distributed generators,DG)接入配电网,传统的配电网潮流算法难以满足分布式发电系统潮流计算的要求。针对这一情况,提出一种有效的三相不平衡配电网潮流直接算法,该算法充分利用配电网络的结构特点,基于回路分析法生成的道路矩阵,建立节点电压与注入电流之间的关系矩阵,从而实现配网潮流的直接计算。同时,基于PV节点正序电压幅值保持恒定的特性,提出一种新的处理PV类型DG的方法,该方法基于正序分量方法和道路矩阵,推导得到无功电流和补偿电压之间的关联公式,可非常简单地引入到三相不平衡配网潮流计算算法中,并保证PV节点有功功率和电压幅值为预设定值(假定无功功率没有越界)。通过6母线和69母线算例验证该方法的有效性和通用性。     

基于智能终端特征信号的配电网台区拓扑识别方法

针对低压配电网台区拓扑结构混乱、更新不及时的问题,提出了一种基于智能终端特征信号的配电网台区拓扑识别方法。首先利用低压智能终端(LTU)的通信地址关联各级开关子节点,并注入高辨识度的无功补偿特征信号,改变各开关处的无功功率值。配变智能终端(TTU)根据台区拓扑识别策略,对各开关处的无功功率检测结果进行边缘计算,得出台区内开关的各级连接关系,实现低压台区自下而上的就地拓扑结构识别。根据试点台区的实践结果,验证了所提台区拓扑识别方法具有可推广的工程应用价值。     

一种综合潮流追踪和链接分析的电力系统关键节点识别方法

将一种基于链接分析的思路应用于电力系统安全评估,结合潮流追踪技术提出一种考虑系统运行状态的关键节点识别方法。基于潮流追踪结果定义了系统节点链接强度以及负荷重要性评价的新指标,并利用系统链接强度同时考虑系统实际潮流方向建立了电网的加权有向图。借鉴基于链接分析的PageRank算法思路,建立了基于电网加权有向图链接强度的节点重要度计算评价模型,实现了关键节点的有效识别。所提出的识别方法可基于系统当前实际网络结构和潮流分布,从电网全局能量传输的角度,识别出对系统安全运行起关键作用的重要节点。利用IEEE39节点系统作为算例对所提出的关键节点识别方法进行了验证,并通过与已有的关键节点识别方法进行比较,表明该方法所得到辨识结果更加符合电力系统的运行实际。     

基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法

低压配电网的拓扑结构对于实现台区线损分析、故障定位、需求响应等应用功能有着重要意义。针对当前低压配网户变关系在线识别难题,提出了一种基于分段电流特征和随机森林算法的低压配电网拓扑识别方法。首先,基于电流特性纵向传导机理,构建电流特征指标体系,并提出基于电流时间序列的分段特征提取方法。其次,根据分段电流特征生成特征向量集,建立基于随机森林算法的拓扑识别模型,可快速有效识别用户连接变压器关系。最后,利用实际配电网的量测数据进行算例分析,结果证明该方法拓扑识别准确率达到98.02%,所需样本时间短,能够快速有效地识别低压配网拓扑关系。     

基于多粒度聚类和多元特征统计的低压配电网拓扑识别与监测

针对低压配电网中用户的户变关系及相位信息常存在错误且变动较为频繁的现象,提出了一种基于多粒度聚类和多元特征统计的低压配电网拓扑识别与监测方法,包含拓扑聚类识别和拓扑统计监测2个阶段。在拓扑聚类识别阶段,基于用户电压波动曲线的α-峭度和α-偏度提取数据粗粒度空间特征,采用密度峰值聚类算法识别所有用户的户变关系;在数据细粒度特征空间,通过考虑延迟效应的动态时间弯曲距离算法优化密度计算过程,实现相位关系的精确聚类。在拓扑统计监测阶段,基于多粒度聚类结果,采用邻域保持嵌入算法建立多元统计监测模型,实现新增用户或拓扑有变化的个别用户的拓扑快速识别。实际算例的分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进的邻接矩阵分层搜索前推回代法在潮流计算中的应用

分析了现有配电网网基结构特点及计算方法,提出节点与节点的邻接矩阵进行分层搜索的配电网潮流算法。不需事先分析与定义支路,当邻接矩阵分层搜索后得到节点分层矩阵,通过节点分层矩阵赋值给支路完成对支路的定义,可快速实现对辐射状配电网拓扑结构识别并进行实用潮流计算。编程过程实用简单,清晰明了,并且运用稀疏化手段与矢量运算技巧提高程序的运行速度,仿真算例说明所提的方法是有效的。     

基于Ybus法的配电网改进牛顿潮流算法

针对配电网的特点和常用前推回代潮流算法存在的不足,提出了一种改进的配电网牛顿潮流算法。该算法从基于基尔霍夫电流定律的Ybus算法出发,将迭代得到的结果作为电流注入模型的牛顿法的初值进行潮流分析。算法通过修改雅可比迭代矩阵元素对PV节点进行处理,通过变换系统节点电流方程来解决多平衡节点系统问题,既可用于放射形配网,又能用于含有环网的配电系统。该算法物理意义清晰,容易实现,收敛性好,给出的算例验证了算法的可行性。     

基于最优场景生成算法的主动配电网无功优化

针对间歇性分布式电源输出功率的不确定性和随机性,提出采用Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成最优场景,将随机优化问题转换为确定性优化问题。建立了风—光—荷多场景树模型,并以有功网损最小、电压偏差最小作为目标函数,考虑储能荷电状态约束影响,建立含间歇性分布式电源的主动配电网无功优化数学模型,并采用人工蜂群算法对模型进行求解。仿真分析得出基于Wasserstein距离指标和K-means聚类场景削减技术生成的最优场景能较精确地体现分布式电源有功出力的随机特性。最后,以IEEE-33节点配电系统为例进行仿真分析,验证了所提方法的有效性和可行性。     

网格计算环境下输配电网联合潮流计算

为满足大规模输、配电网的实时潮流计算的快速计算要求,在网格计算环境下基于配电网的结构特点对配电线路按空间划分来进行并行化处理,在输配电网的边界进行功率交换与迭代,构造了输配电网联合潮流并行算法。网格并行计算的输电网和高压配网子区域中使用P-Q分解法,中压配电网子区域使用改进支路电流法,其利用节点—支路关联矩阵来描绘辐射或弱环结构的配电网络,采用节点、支路分层编号加快矩阵运算速度,利用三相拓扑扩展和矩阵增广实现三相潮流计算,采用Gauss-Seidel 恒定电压幅值迭代补偿方法解决配电网弱环结构。在网格计算环境以上海输配电网为算例进行了计算,算例结果验证了所提算法的有效性。     

基于改进分层前推回代法的含分布发电单元的配电网重构

在简化配电网拓扑的基础上,应用混合粒子群算法对含分布发电单元的配电网重构问题进行求解。采用10进制编码进行简化求解,提出了基于节点–分层关联矩阵进行智能网络拓扑识别及分层前推回代的潮流计算方法。该方法可适应动态计算配电网潮流的需要,为实时动态重构提供新的思路。在网络重构中引入分布式电源,大幅降低了网损,对节点电压有较好的支撑作用。IEEE 33节点算例验证了该方法的有效性和合理性。     

基于地理信息系统的配电网停电范围智能识别方法

为了能够在设备检修时快速准确地得到该设备影响的停电范围,在系统梳理配电网陪同停电规则的基础上提出了一种基于地理信息系统(GIS)与拓扑分析的设备停电范围智能识别算法.利用GIS图形化功能直观高效地识别由于空间距离的相互影响导致需要陪同停电的设备.结合图论和配电网的特点,提出节点分裂改进邻接矩阵的方法来描述配电网结构.该方法可在设备检修导致配电网拓扑结构发生变化时,避免建立和维护繁琐的开关状态信息表,对改进的邻接矩阵通过广度优先算法实现陪停范围的智能辨识.IEEE 6算例和某省级配电网实际应用表明,本文所提方法可以快速准确地识别陪停范围.     

基于主成分分析与Wasserstein距离的低压用户相别识别

负载不平衡会导致电能质量差、功率损耗增加、变压器使用寿命缩短等问题,而准确识别用户相别可调整部分用户相别,尽可能达到三相负载平衡,因此提出一种基于主成分分析与Wasserstein距离的低压用户相别识别方法.首先利用主成分分析提取低压用户电压主成分进行聚类,然后计算聚类中值与关口各相电压Wasserstein距离进行相别归属.实测数据证明该方法对相别识别准确性较高,且相较于传统相似度算法在判别相别时具有明显区分度.     

含有分布式光伏的配电网分区及主导节点的选择

分布式光伏在配电网中的渗透率越来越高,电压集中控制变量维数多、控制过程复杂等问题促进了电压分区控制研究的发展。考虑到电压分区控制中主导节点选择的指标单一,首先基于电气距离的凝聚层次聚类算法对配电网进行聚类分区;然后综合考虑技术性指标和经济性指标,采用基于目标相对占优策略的粒子群算法对主导节点选择的多目标模型进行求解;最后通过改进的IEEE33配电网算例来仿真验证该分区方法的有效性和主导节点选择的合理性。     

基于用电信息采集系统的配电网台区识别

在用电信息采集系统中,台区档案的正确性对于配网设备的维护和线损的计算至关重要。现有的台区识别设备需要在现场对单个台区的电能表进行逐一识别,现场工作量较大。文章分析了位于同一台区的电能表在电气物理关系上为并联电气结构,同一台区内的电能表所采集的节点电压的变化规律应具有很高的一致性。另一方面,根据电路理论的知识,同一个台区距离台区变压器最近的节点电压将高于距离变压器较远的节点电压。基于这两个判据,文章通过计算皮尔逊系数量化台区电能表之间的相关性和比较同一台区内的节点电压大小,实现配电网台区信息的在线识别。通过实例分析,文章提出的台区识别方法可准确识别配电网台区档案的准确性。     

非全测量信息的配电网概率潮流算法研究

确定性潮流计算在反映配电网运行时的波动情况时存在着缺陷,引入了概率潮流计算理论进行配电网潮流分析。目前我国配电网自动化程度不高,量测装置配置不足,导致概率潮流计算时能获得的负荷数据严重不足。针对确定性潮流计算不能对整个配电网做出较为准确和全面的评判以及配电网中测量数据不足问题提出了一种基于伪测量数据获取的非全测量信息配电网概率潮流算法,该算法利用配电网中有限的实测量数据,采用某种负荷分配算法来估算伪测量数据;并基于各个节点负荷相互独立,负荷功率分布呈正态分布的假设,根据辐射型配电网的特点,提出了适合辐射型配电网的线性化概率潮流算法,得到了配网各节点电压的概率特性。最后通过计算实例验证了算法的有效性与正确性。     

基于改进双层聚类多目标优化的配电网动态重构

随着配电网的高速发展,电力用户对供电可靠性的要求越来越高。针对现有配电网动态重构中开关次数难以约束,系统节点功率变化对配电网潮流分布的影响以及单一聚类算法负荷识别不足的问题,提出基于形态与幅值的双层聚类。外层以皮尔逊为相似度量进行形态相似聚类,内层以欧氏距离为相似度量进行幅值相近聚类。建立减小网损、提高电压稳定性、均衡馈线负荷、减少开关操作次数的多目标优化数学模型,采用改进粒子群算法完成配电网多目标动态重构。仿真结果表明,较静态重构开关操作次数降低了54.76%,减小电能15 575.4 kW·h,降低了39.28%,较重构前电压偏移指数降低49.1%,负荷均衡度改善41.9%。该研究所提改进的双层负荷聚类相比FCM聚类,准确度提高了11%,聚类效果更加接近原始数据。该动态重构方案可提高配电网运行的可靠性。     

基于线路最大传输功率的配电网网络重构

单端供电的配电网,电源端对节点的电压调节与控制是有限的,随着节点负荷功率的不断增加,导致了节点电压的下降。根据配电网负荷分布和节点电压潮流可行解的分析,提出了一种基于线路最大功率传输的配电网重构方法。此方法在送端电压一定的情况下,在保证节点电压可行解存在的前提下,以负荷因子（LSF）决定线路的最大传输功率,以线路最大传输功率的大小来决策输电线路的薄弱路径;以节点电压偏差和网损最小为重构目标,获得了对辐射型配电网重构的优化算法。同时利用快速支路交换法实现网络重构,以IEEE33为例对算法进行了验证,结果表明了该算法的有效性与正确性。