基于情景分析的配电网运行风险预警方法

针对已有电网运行风险评估研究不能直接应用于配电网运行风险预警的现状,结合情景分析和电网风险评估的理论,建立了一套多因素影响下的配电网运行风险预警方法。首先,应用情景分析理论,对影响配电网运行风险的因素进行风险情景界定,建立完整的未来情景集;接下来应用电网风险评估理论,建立了一套全面的风险指标进行配电网运行情景风险表达;最后算例证明本方法能够展现配电网运行中可能面临的多种情景下的风险变动情况,从而对运行风险进行科学预警。     

基于数据挖掘的配电网故障风险预警

为了提高配电网风险预警的准确性,提出了基于数据挖掘的配电网故障关联因素分析与风险预警的方法。通过数据清洗、数据变换、数据集成和离群样本剔除,归纳配电网四大类共28个故障特征;采用改进的Relief-Wrapper算法进行故障关联因素分析,剔除了6个冗余特征,形成了由22个故障特征组成的最优故障特征子集;提出了兼顾故障发生频率和失电负荷比例的配电网故障风险指标和风险等级划分方法,采用基于径向基函数的支持向量机(SVM)方法和最优故障特征子集进行风险预警。对某市120条馈线配电网进行了风险预警算例分析,结果验证了所提方法的有效性。     

配电网运行风险识别与评估

实地调研内部因素和外部因素对配电网运行的不确定因素进行识别,归纳出配电网运行风险的13类风险因素;统计数据建立了基于故障频次和风险损失程度的风险损失值的计算公式;对配电网运行的风险进行定量评估;分析找出运行风险的本质原因,为电网公司的管理提供参考.     

基于固有模态能量的配电网故障预警方法

为提高电网供电可靠性,提出了一种故障预警方法,通过判断故障类型,监测出瞬时性故障时进入预警,将母线零序电压和各线路零序电流的监测值进行固有模态能量计算,超过预警值时发出警告,提示工作人员进行检修。经仿真数据和实际数据计算验证,证明了该故障预警方法的可行性。     

基于停电风险评估的城市配电网应急预警方法

应急预警是城市配电网应急管理所必备的重要基本功能,其核心工作是评估各种突发事件对电网的威胁程度,进而评定相关预警级别并发布预警信息。文中研究并提出了一种城市配电网应急预警方法,通过分析各类突发事件引发的设备停运概率,计算出突发事件下配电网停电风险,并以此为判据确定突发事件预警级别。该方法考虑了应急调度措施的作用,所构建的停电风险指标具有明确清晰的物理意义,可用于优化设计应急预防和处置方案。以IEEE标准系统为算例说明了所提出的方法的工作流程和实用性。     

基于故障影响范围的风险场景筛选方法

在电网风险评估中，需要考虑的风险场景众多，特别是多重故障场景数量巨大，给风险评估指标的在线计算造成了严重困难。提出了一种基于故障影响范围的风险场景筛选方法，该方法将存在支路越限的N-1故障和存在解列情况的N-2故障归入风险场景集，并基于支路开断因子确定N-1故障影响范围；分析了各N-2故障的故障影响范围交叠情况，在此基础上采用快速潮流计算，根据是否存在支路潮流越限筛选得到风险场景集。仿真算例表明，上述方法可大幅提升风险场景，特别是多重故障风险场景的辨识速度，更好满足了在线风险评估的应用要求。     

基于免疫的城市配电网预警模型

借鉴免疫系统的固有免疫层和适应性免疫层构建城市配电网预警模型,不仅可以根据配电网的实时数据分析运行状态,对配电网进行全面的安全评估和快速高效检测出配电网事故,从而保障配电网的安全运行;而且还可以通过T细胞学习原理完成构建新的事故检测器,为以后事故发生提供可靠的依据,从而达到辅助决策的作用。通过仿真试验,验证了模型的有效性。     

配电网故障风险综合评估方法

针对传统可靠性分析没有考虑故障影响后果的概率性的不足,以及运行风险评估仅利用有限的电网断面数据的不足,提出了一套综合评估多因素影响下的配电网故障风险的方法,用以指导实际配电网的规划和建设。首先,以故障基准风险为基础,考虑气象、负荷结构、时间等因素的加成影响,提出了故障风险综合评估的计算方法;其次,从风险的角度出发,建立了全面合理评估配电网故障基准风险的指标体系;最后,对故障发生概率、故障影响后果以及综合这两方面的故障风险进行量化评估。算例结果表明,该评估方法能够有效地评估配电网故障风险,并合理反映造成配电网故障风险的薄弱环节。     

基于模型识别的有源配电网单相接地故障定位方法

分布式电源(distributed generation, DG)大量接入使配电网继电保护面临严峻挑战。单相接地故障发生概率大,但故障信息十分微弱,特别是在DG多样化故障输出特性的影响下,有源配电网单相故障定位的准确性常难以保证。为此,提出了一种基于模型识别的有源配电网单相接地故障定位方法。分析了配电网单相接地故障下DG的输出特性,建立了在不同故障位置下有源配电网的正序增广网络,构建了故障位置关于馈线出口以及DG输出电流的函数,建立了配电网单相接地故障位置模型,利用不同故障位置下短路电流矢量占比系数的差异性构建了新的故障定位判据。通过将单相接地故障定位问题转化为故障位置模型系数的求解问题,提高了故障定位的准确性和实用性。理论和仿真分析表明,在不同故障位置、不同过渡电阻下均能准确定位单相接地故障,具有原理清晰、故障特征量采集便捷、灵敏性和可靠性高的优点。     

基于CNN的配电网接地故障识别

对配电网不同类型接地故障的准确识别有助于提高配电网供电可靠性。鉴于配电网发生接地故障时，故障信息微弱且分类器挖掘故障特征能力有限，提出了时分频分方法提取故障特征，基于卷积神经网络(CNN)实现不同接地故障分类。对仿真实验结果的分析表明，相较于传统机器学习方法SVM、KNN、DT，所提方法的评估指标结果更优。     

基于负荷聚类与网络等效的配电网多维典型场景生成方法

分布式发电接入的配电网规划需要分析接入前后电压分布特征。由于负荷与分布式发电数量多、随机波动等原因,兼顾效率和精度的评估方法一直是研究热点。该文提出一种基于负荷聚类与网络等效的配电网多维典型场景生成方法。首先,基于矢量K-medoids聚类方法,将负荷按照功率波动特征划分为n类,并将分布式发电分为光伏和风电2类;其次,提出一种表征对线路压降影响力大小的节点加权系数计算方法,将辐射状配电网简化为n (10) 2节点等效配电网络;第三,对负荷/光伏、风电分别进行n(10)1维、1维K-means聚类,并根据聚类中心计算初始网络节点典型场景;最后以某配电网为例,进行算例分析,结果验证了算法的可行性,以及典型场景下电压分布评估结果的准确性。     

计及拓扑变换的主动配电网故障风险智能预警

当突发自然灾害后,主动配电网可利用联络支路转供和灵活供电的分布式电源(DG)恢复重要负荷的供电,从而有效降低故障风险。文中提出了一种基于数据驱动的多维度主动配电网故障风险等级智能预警方法。首先,采用基于卡方检验和Pearson相关系数特征选择方法从多个维度进行故障关联强弱性分析,筛选得到最优故障特征集;然后,建立考虑DG并网的配电网故障重构优化模型,计及配电线路重要程度,为配电网故障风险等级划分提供了重要依据;在此基础上,建立基于极限梯度提升(XGBoost)算法的配电网线路故障风险等级预警模型;最后,以IEEE RBTS Bus6配电网系统进行算例分析。文中所提方法的预测准确率比反向传播(BP)神经网络算法高3.17%,泛化能力更强,可为配电网故障风险防控提供重要依据,从而有效降低故障损失。     

基于瞬时故障暂态量的配电网故障预警模型

配电网绝缘老化是一个逐渐演变的过程,配电网在发生永久故障前,时常产生大量的瞬时故障,而瞬时故障的发生又伴随着暂态量的出现。在故障发生前对故障进行预警对配电网的供电可靠性至关重要,据此提出一种配电网故障预警模型。该模型通过对母线零序电压的实时监测,在电压超过门槛值时,通过选线系统采用小波包算法进行相位分析选出绝缘老化馈线后,将数据送入预警系统进行分析计算,在馈线老化值超过预警值时发出告警信号,提示运行人员进行巡线检修。对实际工程数据进行验算表明,该模型能实时、有效地监测配电网馈线绝缘状态,达到预警的目的。     

基于大数据的配电网运行状态评估与预警

大数据带来的挑战在于已具规模的配电网运行数据具有采样尺度不同、数据断面不同、数据存在误差、数据分散等特点。针对上述特点,首先对多源数据融合中的不良数据进行重点辨识和清洗,然后结合智能配电网不同应用场景,包括运用神经网络算法开展配电网负荷预测,有利于电网经济运行和安全调度;基于最大供电能力原理开展配电网负荷调整,有利于负荷优化再分配;探索低压供电可靠性评估方法以及"站-线-变-户"无功电压分析模型,细化供电质量分析;最后构建配电网供电能力评估指标体系,为配电网规划、安全运行、优质服务等方面提供数据支撑。     

考虑典型场景的配电网调控方案灵活性评估方法

风电、光伏等新能源以及电动汽车充电站等时空分布高度不确定性负荷的逐渐渗透向配电网提出了调控灵活性的需求。针对配电网升级改造规划中不同的调控方案，从应对多场景、满足多目标这2个维度提出了矩阵形式的灵活性评估模式。在运行性能指标维度方面，提出包含新能源消纳、网络损耗、馈线均衡等在内的指标体系，并利用信息熵理论进行降维；在运行场景维度方面，通过K-medoids聚类算法提取典型场景集，并利用DS证据理论进行降维；最后得到对应于每种调控方案的灵活性量化指标。在IEEE 33配电网算例中，对以无功补偿电容器、无载调压变压器为代表的传统调控方案和以柔性多状态开关为代表的新型调控方案进行灵活性分析，验证了柔性多状态开关调控具有更高灵活性。     

基于大数据的配电网风险预警管控

为了从实时变化的多种类型的配电网数据中提取出有价值的信息,为配电网运营提供有效的数据支撑,国网太原供电公司运营监测(控)中心开展了基于大数据的配电网风险预警管控研究,构建了多层次、多维度、精细化的配电网风险预警管控平台,运用大数据分析算法,定量分析配电网的运营效率、负载率、电压质量、三相不平衡等指标,快速准确定位配电网薄弱环节和风险点,促进了配电网规划设计、建设改造、运维管理各环节由经验驱动向数据驱动转变,推动了配电网发展方式转变和运营管理水平的提升。     

基于关联规则的一次风机故障预警方法研究

为了减少发电厂设备故障造成的损失和降低检修费用,基于DCS数据库中的大量运行数据,利用关联数据挖掘的方法发现一次风机各测量量之间隐藏的关系,建立关联规则库,通过当前运行数据与规则库的匹配程度,判断设备是否处于故障形成过程,从而达到故障预警的目的。实验结果表明,该方法能够在设备故障形成早期及时发现问题,提前报警,进而证明基于运行数据的关联规则,可以准确地反映一次风机各测量量之间的关系,并在故障预警中达到良好的效果。     

配电网单相接地故障选线典型方法实验研究

为验证小电流接地配电系统中各种单相接地故障选线方法的性能,利用暂态行波保护测试仪、宽频功率放大器和自行开发的小电流接地选线装置搭建了测试平台,模拟了不同故障条件和线路结构下的故障,对几种典型的选线方法进行了测试实验,并给出了不同选线方法的有效域。结果表明,所搭建的测试平台能够有效进行选线方法实验;行波选线法优势明显,但在分支线路故障或较小故障初相角条件下可靠性降低;暂态信号选线法在较大过渡电阻或较小故障初相角条件下可靠性降低。行波选线法和暂态信号选线法结合可提高选线可靠性。     

基于小波神经网络的配电网故障类型识别

为准确可靠地识别配电网故障类型,应用小波变换技术对故障信号进行预处理,滤除其中大量的谐波和非周期分量,准确地提取工频信息构成神经网络的训练样本集,通过构建小波神经网络实现配电网故障类型的识别。仿真测试表明,此网络模型收敛速度快,并能在各种故障模式下准确实现故障类型的识别,不受故障过渡电阻、系统运行方式以及故障点位置等随机因素的影响。     

基于典型场景集的虚拟电厂与配电网协同定价策略

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）技术能够有效地提升配电网运行灵活性和可再生能源消纳水平,为描述电力市场环境下配电系统中多种资源的不确定性,采用拉丁超立方抽样和多尺度NJW谱聚类算法获取了包含电价、负荷、可再生能源出力等多种随机因素的典型场景集;根据典型场景集,考虑配电网与虚拟电厂的网络结构、潮流安全、机组出力等约束条件,建立了基于虚拟电厂与配电网各自利益最大化的优化模型,并提出一种基于虚拟电厂与配电网交替优化的协同定价策略。算例仿真结果表明,所提方法充分地考虑了多种随机因素,能够合理地制定虚拟电厂与配电网的交易电价,维持系统功率平衡。