基于分段图像识别的风电场异常运行数据清洗方法

风电场异常运行数据清洗对风电场功率预测、理论功率计算以及发电性能评估至关重要。针对现有数据清洗方法中基于统计特征的清洗算法无法有效清洗风功率曲线中部的堆积型异常数据,基于图像识别的直接清洗算法会忽略不同风速区间的像素点密度分布差异等问题,文章提出了基于分段图像识别的风电场异常运行数据清洗方法。首先,以切入风速和额定风速为数据集分段点,生成分段二值图像集,构建基于Canny边缘检测的分散型像素点辨识模型;然后,基于边缘内图像集,构建基于数学形态学的堆积型异常像素点辨识模型;最后,以中国西北地区某两个风电场的实际运行数据为算例,与四分位法、基于密度的空间聚类（DBSCAN）法、基于图像的直接清洗算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性和适用性。所提方法采用数学形态学分割图像的主要部分和突起部分,从而有效辨识风功率曲线中部的堆积型异常数据;通过设置不同分段图像的清洗参数以改进图像直接清洗算法对局部细节的识别性能,清洗后的正常数据散点分布更为平滑。     

聚类分析在光伏发电量预测中的应用研究

为了从光伏发电历年数据中筛选出有效样本,并提高光伏发电量预测模型的准确率,文章将聚类分析应用于光伏领域,并结合神经网络建立了光伏发电量预测模型。以晴天、多云和雨天3种天气类型为目标,利用聚类分析对历史数据中的异常样本进行筛选,并将筛选后的样本作为训练数据建立了反向传播(BP)神经网络预测模型。通过对比筛选前后预测模型的计算结果可知,利用聚类分析筛选后的数据所建立起来的预测模型精度较高,因此,聚类分析和BP神经网络相结合是提高光伏发电量预测精度的一种有效方法。     

基于改进K-Means++聚类分析的邻户表计错接辨识方法

邻户间表计错接影响电能计量的准确性,致使电费结算异常。人工排查方式效率低、难度大,基于用户电量数据,通过改进K均值聚类分析提出了一种单相表计邻户错接线辨识方法。首先,从SG186系统与采集系统中提取用户换表信息与日用电量数据;其次,通过均值、标准差、峭度3个统计量刻画用户换表前后的日用电量数据段曲线特征,并在多维空间内标定出每段数据的特征点;最后,对客户换表前后用电数据段的特征点进行K-means++聚类分析以错接辨识邻户表计错接情况。实际案例应用分析验证了所提方法的有效性,辨识结果可作为错接判别的有效依据。     

基于灰色分析的集抄数据异常判定

摘要： 提出综合缺陷分析和失真分析的集抄数据异常判定流程,着重针对目前用电量环比波动率判据的不合理性,运用灰色分析理论构建集抄数据失真判定的两阶段法：第一阶段通过电量折算削弱季节变迁对用电环比波动率的影响;第二阶段实施灰色关联度分析判定用电模式稳定性,对用电模式稳定的用户采用灰色距离测度法估计月用电量合理区间,以此作为集抄电量异常判据。对上海市北地区8 643个计量点2015年7月的集抄数据分析,结果表明所提方法能降低气候变化或特殊用电模式造成的集抄数据异常误判,合理降低复核工作量、提高出账率;所提方法还可同时找出窃电可疑用户、一定程度上克服集抄环境下的窃电隐蔽问题。     

基于序列光滑性分析的集抄数据缺陷判定

摘要： 将集抄失灵后冻结电量的异常突增与正常的电量增长甄别开来是集抄缺陷分析的难点。为此,提出一种基于月累计电量序列光滑性分析的判定方法：通过光滑比分析搜索出疑似缺陷的数据序列;对这些序列进一步实施haar小波变换并求取Lipschitz指数,据累计电量序列异常突增表现为阶跃型突变、对应的Lipschitz指数接近于0的特点,辨别出异常突增缺陷。针对上海市北供电公司的算例结果表明,与现有经验性判据相比,所提方法对集抄电量异常突增缺陷具有更强的挖掘能力,可提高集中抄表环境下的出账准确率。     

基于暂态过程的非侵入式负荷监测研究

非侵入式负荷分解方法是对系统中的负荷用电行为进行辨识的一种方法,是智能电网体系建设的重要环节。为了达到监测系统中负荷的目的,基于系统的暂态过程,对系统中的负荷进行辨识,即基于负荷的投切和换挡操作,提出用于负荷暂态过程检测和提取的算法;再选取合适的特征量表征每一类暂态过程,将得到的特征量经过归一化处理形成样本集,应用决策树中CART算法通过训练集生成负荷暂态类型判定的决策树,利用测试集来判定系统的暂态过程,以实现监测系统中负荷的目的,并通过改进决策树,提出了多层决策树算法,解决了算法误判的问题;最后通过实测数据验证了所提算法对系统中负荷的有效监测。     

风电场平均风速变化对利用小时数的影响研究

本文分别采用两种方法,对风电场实测数据进行处理,得到平均风速依次递增的风速数据集序列,并提出一种结合数据集Weibull分布拟合结果及风电机组功率曲线数据,计算其对应发电量的数值积分方法;然后,本文结合3个风电场的实测风速数据,采用上述数据集处理和发电量计算方法,对其不同高度处的等效利用小时数进行了计算和对比分析研究,并与现有软件计算结果进行了对比验证。研究结果表明,本文提出的发电量计算方法可靠性较高,且平均风速每增加0.1m/s,等效利用小时数大致增加50h～60h。此研究结果也可为风能资源数据不同订正方法所造成的计算利用小时数变化规律的研究提供重要依据。     

基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法

为了更加准确有效地对极地光伏发电功率做出预测,提出一种基于GA-GNNM的极地光伏发电功率预测方法.首先对采集到的气候因素数据以及光伏发电数据中缺失、异常部分进行清洗归一化处理;通过最大相关最小冗余算法(MRMR)选择最佳的气候特征组合,构建多维气候特征数据集;并将其输入到K均值聚类算法中完成不同季节天气类型聚类划分,...     

基于变分模态分解和集成学习的光伏发电预测

针对光伏发电量数据的非平稳性造成的发电量预测性能问题,提出一种基于改进变分模态分解和集成学习的光伏发电量预测方法。采用改进变分模态分解方法分解光伏发电量数据获得发电量分量,通过集成学习方法构建发电量分量预测模型;将发电量分量预测值进行组合,获得最终发电量预测结果。实验结果表明,所提方法在公开数据集上对光伏发电量进行预测的均方误差、平均绝对误差、决定系数值分别为0.223 2,0.338 7,0.979 7,与其他方法相比具有更高的预测准确率和更小的误差。     

不同天气类型对光伏电站理论发电量影响的研究

利用浙江某分布式屋顶光伏电站近一年的数据,对不同天气类型下光伏电站的发电特性进行分析。结合当地每日气象数据对天气类型进行分类,分析不同天气类型对光伏电站发电量及发电效率的影响;考虑不同天气类型以及环境温度对太阳电池板的影响,提出一种拟合度较高的理论发电量计算统计模型。最终的模型结果揭示了不同天气类型下,辐射量、温度与发电量之间的耦合关系确实有较大差异,为进一步建立更精确的光伏电站理论发电量模型提供了依据和指导。     

基于区间建模的新能源电网无功优化策略

  目的  新能源发电具有间歇性和随机性,其功率为不确定性数据,会造成电网电压和频率的变化,对电力系统安全运行构成威胁。为保证大规模新能源并网后电网电压的安全,考虑新能源发电波动不确定性,提出一种基于区间建模的新能源电网无功优化策略。  方法  该策略采用区间数描述无功优化模型中的不确定参数,进而建立区间无功优化模型,采用基于优化场景的区间潮流算法求解区间潮流方程,获取状态变量区间,确定控制变量的可行性,在此基础上采用改进的粒子群优化算法求解区间无功优化模型,在粒子群算法中加入局部搜索环节和离散变量交叉处理操作以提高算法寻优能力。为了验证所提方法的有效性和优越性,分别采用IEEE 14节点和IEEE 30节点算例进行仿真计算,与自适应遗传算法和普通粒子群算法进行对比分析。  结果  仿真结果表明:与自适应遗传算法和普通粒子群算法相比,采用改进粒子群的区间无功优化策略具有更快的收敛速度,更强的寻优能力,并且可有效处理模型中离散变量。  结论  所提策略可有效解决区间无功优化问题,能保障大规模新能源并网后电网电压的运行安全。     

基于录波数据的广域电能质量评估系统的设计

  [目的]  为填补在特高压电网和新能源并网技术高速发展背景下,对信息化和智能化的更高要求中,传统电能质量在线监测系统凸显出的部署成本高、维护工作量大、覆盖程度低和功能单一等短板。  [方法]  提出了基于故障录波数据挖掘进行电能质量特征参数辨识、提取和计算的方法,设计了利用现有录波器和调度数据网开展非侵入式的广域电网电能质量监测、评估和决策支持的系统架构。  [结果]  试点应用结果表明:系统监测的电能质量指标全面,采集精度优于标准要求,事件识别、诊断准确率高,在厂站覆盖率、监测点容量、文件上送、预警、发布等方面有明显优势。  [结论]  系统设计具备可行性,能以较小投入实现对现有电能质量在线监测系统在广域电网的延伸和补充。     

电网企业数据中心能效测量与计算方法研究

  [目的]  在国内,电网企业数据中心的能耗正日益提高。为有效地计算出数据中心的整体能源效率状况,提出了一种可行的电网企业数据中心能效测量标准与计算方法。  [方法]  通过研究国内外数据中心能效的测评方法,针对电网企业数据中心多与办公楼公用部分基础设施的特点,提出了准确计算IT负载、优化机柜配电单元耗电量估算、优化冷却水系统耗电量估算等3种优化方法,给出了优化的能效测量计算方法。  [结果]  研究成果表明:应用该方法,可将非数据中心区域消耗的能源在计算中分离出来,比常规的计算方法更准确,更贴近于国际通用的数据中心能效定义,能更真实地反映电网企业数据中心的能效水平。  [结论]  所提方法简单有效,可为电网企业不同数据中心之间的能源效率比较和节能水平评估提供依据。     

基于电网经济效率评估的发电和输电协调规划方法研究

  目的  为了促进电力市场下发输电相互协调,提出了一种基于电网经济效率评估的发输电协调规划方法。  方法  随着电力市场改革逐步推进,发电侧的竞争更加多元化,售电侧也逐步放开,传统的电网规划的方法在电力市场环境下可能不再适用,从电源建设不确定性、系统潮流不确定性等多个方面,分析了电力市场新环境下,产生电源和电网发展不协调现象的主要原因。  结果  采用成本-效益法进行电网经济效率评估,通过对有/无该项目时的系统净收益进行计算,最终获得各项目的效益成本比BCR,并以此作为优化电源布局、电网项目决策的重要依据。  结论  建议可通过优化改进电网规划方法,建立电网经济效率评价体系,来促进电力市场下发输电相互协调。     

电网安全和调度公平性的新能源发电计划研究

[目的]随着风电场、光伏电站不断并网,地区电网网架结构发展跟不上新能源机组容量的增长速度,多能源混合的特点以及断面分层的特征给日前发电计划制定带来困难,为此提出一种考虑断面安全约束和调度公平性的多层次多能源日前发电计划方法.[方法]一是深度优先搜索越限断面,二是提出基于信息熵的出力受限分配策略,利用经济学领域中信息熵的...     

风电并网下含核电受端电力系统调峰问题研究

[目的]随着风电装机规模和比重的不断提升,受风电反调峰特性的影响,含核电的受端电力系统(如广东电网)在汛期的调峰问题将更为凸显.为了保障多类型电源协调发展和电网的安全可靠运行.[方法]针对风电并网下含核电的受端电力系统调峰问题,在充分分析国内外核电机组参与调峰情况及其技术经济性的基础上,结合常规确定性调峰校核方法存在的...     

智能电网大数据信息平台研究

智能电网已成为世界各国发展的重点。智能化运行,依赖于广域、高频的智能监控设备感知和控制电网运行。然而,海量的监控数据,远远超出了传统数据库处理能力,对数据处理提出了前所未有的挑战。大数据技术打破了传统串行化、集中化的数据处理方式,采用分布式并行化的计算模型,解决了数据中心横向扩展难的问题,在大规模数据存储、处理和分析领域取得了巨大的成功。重点分析了智能电网建设对信息系统数据处理方面带来的挑战,讨论了利用大数据技术解决智能电网海量实时数据的现实性与可行性,建立了智能电网信息化平台建设的理论和技术基础。     

区域分布式能源网优化运行与多边交易研究

基于能源网络的拓扑分析和运筹学方法,研究提出了包括气、电、热(冷)等能源品种的能源网在两层架构下,能源交易和流动方案、产能/储能设施运行方案、用能设备的运行方案等系统协同优化的运行逻辑方案。通过构造对应的数学模型和区域分布式能源网研究案例,验证所提方案的理论有效性。     

基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法

[目的]针对电网调控机构业务集中,故障决策延时和数据传输开销大的问题,设计了一种基于边缘计算的故障录波主站信息快速智能处理方法.[方法]基于故障录波信息处理的边缘计算设计原理和整体框架,利用DataSocket异步并行实时通信和Hadoop分布式存储方案保证数据稳定传输和快速存取,采用改进的SSDA算法快速筛选出故障信...     

直驱永磁风力发电系统电网侧变换器的模糊功率控制

针对基于储能的并网永磁直驱风力发电系统的运行特点,提出了一种对电网侧变换器的模糊功率控制策略,当电网发生电压瞬时跌落时使电网侧变换器运行在模糊功率控制模式,依据电网电压跌落深度及风机输出功率大小通过模糊控制器来确定发出无功电流的大小,从而使风电系统能够适度地向电网提供一定的无功功率来支撑电网电压。仿真结果表明,所提出的控制策略正确、有效。