基于粗糙集理论的变压器故障诊断专家系统

在传统的变压器故障诊断专家系统的基础上,为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断专家系统。该系统从历史故障数据所形成的决策表出发,运用粗糙集理论进行约简,构建专家系统知识库模型,通过计算诊断规则粗糙度,确定诊断规则的置信程度,利用推理机和故障事例库,实现对知识库的动态维护。     

数据驱动的配电开关设备交互式诊断平台

高效和准确的设备缺陷诊断有助于提升配电网运行可靠性和安全性。受益于信息化建设,配电设备到货抽检、型式试验、在线监测等环节积累了大量检测大数据,奠定了数据挖掘和智能诊断的基础。为了满足配电设备智能运维需求,本文提出了一种大数据驱动的配电开关设备故障交互式诊断方法。利用设备的物理模型、历史故障诊断结果、在线监测数据以及仿真结果,所提方法挖掘故障表征与潜在缺陷间的关联关系,并训练贝叶斯网络,实现设备缺陷推理。进一步,根据试验人员的反馈调整诊断结果,提出设备故障的交互式诊断方法,通过动态修正推理模型,提升检测准确性。实际案例测试说明所提方法的有效性。     

基于关联规则的配电网薄弱点诊断研究

配电网运行过程中,电气设备的薄弱点处常发生各类故障,对配电网可靠性带来了严重影响,因此提出了基于无向FP network的配电网薄弱点分析诊断方法。首先介绍了关联规则中支持度、置信度和不平衡比三种判断指标的基本概念及实际应用意义;然后介绍了配电网薄弱点故障数据的收集与整理,对后续进行关联规则的故障数据作了预处理,并建立了配电网薄弱点分析模型;最后通过算例分析,验证了无向FP network在配电网薄弱点分析诊断中的可行性及准确性,且准确度可达90%以上。     

面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法

随着清洁能源的接入、供需交互的加深,当前计及完备潮流方程与网络安全约束的投资规划优化模型在面对大量改造措施决策时,存在计算繁琐、收敛性差的问题。提出了一种基于改造措施与可靠性指标关联规则取代潮流与网络安全约束的配电网投资规划优选模型与方法,该模型中配电网可靠性指标与改造措施间的关联关系通过选择合适的机器学习算法实现。分析了可靠性与改造措施的关联规则,分别以可靠性提升最大和投资费用最少为目标建立基于关联规则驱动的配电网投资规划优选模型,考虑各类改造措施对配电网可靠性指标的提升效益,实现配电网投资规划方案优选。通过实例验证了所提投资规划优选优化模型和求解方法的快速性、可行性与有效性。     

高压直流输电系统安全性评价专家系统

借鉴利用现有网络技术,设计了基于知识库的高压直流输电系统安全性评价专家系统,可对各种安全性评价数据和资料实行高效管理,实现数据的有效存储、交换和查询。介绍了系统安全性评价的业务流程以及体系结构,对专家系统知识库的构建进行了阐述:系统知识库由规则库和事实库构成,表示方法采用产生式规则表示法,并描述了其数据结构。实践证明基于知识库的安全性评价系统能够有效提高安全评价的效率,提高可用性和准确性。     

面向高比例新能源接入的配电网电压时空分布感知方法

随着配电网中新能源渗透率不断增加,电压越限、潮流过载等安全性问题愈发严峻。为此,文中提出一种面向高比例新能源渗透的配电网电压时空分布感知方法,通过数据驱动的方法实现在缺乏配电网潮流模型条件下的短期、高精度的节点电压感知预测。所提方法包含三部分:基于数值气象预报的分布式风光预测,建立气象数据与分布式能源出力之间的时空映射关系;基于广义回归神经网络(GRNN)的电压灵敏度矩阵学习机制,在缺乏配电网潮流模型条件下构建数据驱动的节点功率-电压映射;基于核密度估计(KDE)的GRNN预测样本修正法(KDE-GRNN),进一步降低因原始样本局部密度偏差导致的预测误差。基于IEEE 33和委内瑞拉141节点配电网验证了所提方法的有效性。对比同类算法,验证了提出的KDE-GRNN在预测精度、收敛速度方面的优势。     

基于在线极限学习机的配电网无功电压控制

柔性可控资源的接入使得配电网无功电压控制关系更加复杂。提出基于数据驱动的配电网无功电压控制方法,通过蒙特卡洛方法生成配电网运行场景,构建配电网运行状态和对应的无功优化策略的映射数据集;利用在线极限学习机（Online Sequential Extreme Learning Machine,OS-ELM）构建无功优化的数据驱动模型,将配电网节点电压、负荷以及其他运行参数作为输入,将无功调节设备状态以及控制参数作为输出,建立系统的特征与优化策略之间的隐性关系;最后,将电网实时运行状态将其作为在线无功优化模型的输入得到系统实时的无功电压控制策略。基于IEEE33节点主动配电网对比仿真分析可知,所提方法在系统模型和参数建模未知的情况下实现无功电压的精准控制。     

计及高渗透率分布式电源的韧性配电网数据驱动鲁棒规划方法北大核心CSCD

考虑高渗透率分布式电源(distributed generation,DG)接入给配电网带来的影响,提出了一种计及配电网韧性的数据驱动鲁棒规划方法。首先提出了含高渗透率分布式电源的韧性综合评价体系;接着将三阶段规划模型转换成二阶段数据驱动鲁棒规划模型,完成对线路加固方案以及分布式电源位置和容量的最优配置;采用基于极限场景法的改进列约束生成算法(column-and-constraint generation,C&CG)对鲁棒模型进行求解。最后,通过算例分析所提韧性提升措施的效果。结果表明,所提方法能够有效量化配电网韧性,进而为含高渗透率分布式电源的韧性配电网规划提供参考。     

基于构件库的柔性电能结算方法

为解决电力交易结算品种及结算规则的复杂多变而带来的项目建设难题,文中提出了基于结算构件库的灵活结算方法,实现了网省间联络线结算及省内发电企业结算的业务抽象与统一建模。结算构件库由元素库、参数库、类型库、规则库、算法库和实例库组成,通过建立分层的业务对象模型,对电能结算业务进行构件化设计,形成结算业务的分解与再组合,最后以规则引擎技术对该方法进行了系统实现。所述方法已应用于多个区域及省级电力交易结算系统,实际运行证明了该方法灵活、有效。     

粗糙集理论提取配电网故障诊断规则的方法

针对决策表约简这一NP(NondeterministicPolynomial)难问题采用粗糙集理论进行配电网故障诊断,提出了一种以属性长度和频率作为启发式信息的约简算法和相应的属性值约简方法,实现了决策表的快速简化及故障诊断规则提取,同时针对故障诊断中存在信息残缺的情况,给出了基于欧氏距离的规则匹配方法。整个算法思路清晰,抽取的诊断规则形式简洁,不需要对区分矩阵进行大量计算就能有效地获取决策表的最佳约简。仿真实例表明该方法计算速度快,获取的规则不仅形式简单且能反映出故障的特点;形成的故障诊断规则库能给出一个满意的诊断结果,方法具有良好的容错性能和在线故障诊断的潜力。     

数据驱动下基于风电场景的多时间尺度调峰调度

<正>风电的并网应用需要解决如何提升其调峰能力以满足电网安全稳定运行要求的问题。为此,首先基于风电-负荷数据驱动建模建立了风电场、负荷及传统电源等多时间尺度场景库;然后基于数据驱动场景生成算法生成了历史、日内及实时时段调峰场景库;最后构建了风-火-储协同调峰模型并对其进行了算例分析,验证了所提模型的有效性。     

基于规则和本体的汽轮机故障分析

将谓词逻辑引入汽轮机故障分析系统中,首先将事实和规则化为与或形,接着采用最一般合一算法对子句集替换合一,最后采用归结原理对汽轮机的故障进行分析.同时,提出采用基于知识本体的推理方法来解决模糊知识的表达和推理问题.采用SPARQL语言和Jena推理机进行模糊知识的推理.SPARQL语言使用SQL语句的查询形式,并提供知识本体查询功能,在本体中,所有的知识都是三元组的形式(),SPARQL只查询本体库中存储的三元组,没有推理功能.因此,把SPARQL查询嵌入在Jena推理机中,通过推理得到隐含的模糊知识三元组.实现了基于规则和本体的汽轮机故障分析仿真系统,其诊断正确率达到89%.该系统具有很高的效率及容错能力.     

考虑量测数据质量的集成储能智能软开关数据驱动电压控制

分布式电源的高比例接入使配电网电压控制问题日益显著。与配电网中传统电压调控设备相比，集成储能智能软开关(ESOP)等新型电力电子设备具有更加灵活、快速的电压调节能力。实际配电网参数难以获取，运行场景复杂多变，基于物理模型的控制方法往往难以适应系统运行状态变化。为此，提出一种考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法。首先，基于无模型自适应预测控制方法，建立ESOP的数据驱动控制模型。然后，考虑数据驱动过程中实际量测数据存在量测误差的问题，采用坏数据辨识和量测扰动抑制方法对量测数据进行处理，提出考虑量测数据质量的ESOP数据驱动电压控制方法，以降低量测误差对数据驱动控制过程的影响。最后，在含四端ESOP的实际配电网算例中进行验证分析。结果表明，所提ESOP数据驱动电压控制方法可以有效解决配电网参数难以准确获取的问题，显著降低量测误差带来的不良影响，全面提升配电网电压控制水平。     

基于CEP引擎的配电网运行监控信号大数据ETL方法

电力系统规模在不断扩大,配电网电气设备数量急剧增长且趋于精细化。大量且散乱的运行监控数据使得主动配电网各应用无法快速有效地提取有用信息以形成决策支持。本文利用复杂事件处理(CEP)引擎作为运行监控信号处理核心,通过Apriori机器学习算法定义和完善规则库,通过核心算法库对信号数据流进行规范化处理。整体采用ETL(Extract-Transform-Load)框架,将主动配电网中分散、零乱、标准不统一的信号数据整合、清洗后加载到数据仓库,并以多种数据接口输出至不同介质,供不同应用调用。基于CEP引擎的大数据ETL方法,可对运行监控信号进行快速、精确、有效的规范化处理,实现多数据源集成与输出,为主动配电网设备仿真、故障分析、状态估计等多种重要应用提供数据准备。     

基于抗差状态估计的配电网运行状态诊断与分析

为解决在配网诊断分析中多源数据质量参差不齐而影响运行状态准确性的问题,本文提出一种基于改进WLAV抗差状态估计的配电网运行状态诊断分析方法。首先,对配电网的混合量测数据进行数据对齐以及插值补全的多源数据融合处理,通过改进WLAV抗差状态估计模型拟合出接近电网真实运行状态的估计值;然后,利用状态估计值构建反映配电网“站-线-变-户”运行状态的指标体系;最后,采用Delphi-CRITIC法确定各层级指标的综合权重值,进而评估配电网的运行状态给出相应的诊断方案。在南方地区的某农村配电线路上进行算例分析,结果表明,本文所提方法可以减少量测误差及坏数据对配电网运行状态指标的影响,保证了根据评估出的运行状态给出改善用电质量诊断方案的可行性和有效性。     

基于数据驱动多面体集合的交直流混合配电网鲁棒调度方法

针对现有配电网鲁棒调度方法缺乏对不确定参数相关性问题的考虑,提出了一种基于数据驱动多面体集合的交直流混合配电网鲁棒调度方法。首先,构建分布式光伏出力的传统多面体集合,利用历史数据驱动形成了相关性包络图,通过弯曲多面体集合边界,建立了相关性多面体集合模型。然后,在此基础上,针对相关性多面体集合存在鲁棒性差和保守性大的问题,建立了数据驱动的多面体集合模型。进一步,建立了基于数据驱动多面体集合的交直流混合配电网鲁棒调度模型,并采用列与约束生成(column and constraint generation, CCG)算法对鲁棒调度模型进行求解。最后,改进的IEEE33节点系统仿真结果表明,基于数据驱动多面体集合的交直流混合配电网鲁棒调度方法可以减少优化结果的保守性,提高其鲁棒性,证明了所提出方法的有效性。     

基于规则的配电地理信息系统导出数据校验与修复

针对配电地理信息系统（GIS）导出数据在实际配电网评估与规划中出现的问题,提出了一套基于规则的数据校验与修复方法。该方法包括数据表、拓扑结构和电气参数3部分的校验与修复。开发了可人机交互的GIS导出数据校验与修复系统,并在某城市配电网评估中得到应用。实际应用表明,该方法及所开发的系统能够较好地实现GIS导出数据的校验与修复,使之满足配电网评估规划等高级分析计算的要求。     

基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法

针对运维水平难以应对配电终端大规模接入电网的问题,提出一种基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法。首先分析配电终端缺陷的影响因素和缺陷特征,根据配电终端的结构模型,融合关联规则Apriori算法,提出基于数据驱动的配电终端缺陷分析及自诊断方法,然后通过分析配电终端缺陷产生机制,对配电终端缺陷进行多维度综合自诊断。最后以实际配电终端缺陷数据算例验证了所提方法的实用性。     

基于非线性映射与核主成分分析的区域配电网综合评价方法

提出了一种基于非线性映射与核主成分分析的区域配电网综合评价方法。首先,将高维配电网评价结果经非线性映射降至二维,再利用改进的K均值聚类对二维数据进行分类;其次,用核主成分分析对存在非线性关系的配网评价指标降维,从经济性、安全性、可靠性、智能化水平4方面构建配网评价指标体系;最后,依据聚类划分和指标评价结果,分析各区域配电网的发展状况。应用所提方法对某省108个县域配电网进行综合评价,评价结果有效反映出该省108个县域配电网的发展现状并能确定其主要问题,表明了所提方法是科学有效的。     

基于启发式规则与AHP-CRITIC算法的配电网故障恢复策略

智能配电网的自愈控制对提高整个电力系统的供电可靠性至关重要。针对含分布式电源的配电网故障恢复问题,提出了基于启发式规则与AHP-CRITIC算法的配电网故障恢复策略。首先,通过广度优先搜索的方法遍历停电区域内所有具有黑启动能力的分布式电源,形成孤岛供电。其次,对剩余失电区域采用启发式规则,以生成用于配电网故障恢复的候选方案集。最后,考虑故障恢复的目标,引入负荷容量裕度、负荷转移量、负荷恢复比例、开关操作次数和电压降落五个评价指标,分别计算候选方案的各评价指标。并使用改进的AHP方法和CRITIC方法对方案进行评估。同时引入综合权重并计算各方案与理想点之间的偏离度,确定最优故障恢复方案以恢复剩余失电区域供电。通过算例分析验证了所提方法在解决配电网故障恢复问题上的有效性。