考虑系统安全因素的负荷恢复方案优化

在电力系统网架重构初期,电网结构相对薄弱,恢复部分负荷可以在一定程度上维持系统功率平衡,确保系统安全运行。文中结合系统安全运行特征和负荷投入特点,建立相关负荷恢复模型,提出了一种考虑系统安全因素的负荷恢复方法;以网架各节点电压偏移程度、机组进相运行程度和潮流熵为目标函数,根据实际变电站负荷投入进行潮流调整,确定各节点负荷投入量,以满足系统功率平衡的要求;采用改进粒子群算法对恢复方案进行多目标优化,获得其Pareto最优解集,并采用基于模糊反熵权的M-TOPSIS方法进行最优方案排序,以制订科学合理的负荷投入方案。最后,以新英格兰10机39节点系统和河北南网局部系统为算例验证了所述方法的有效性。     

考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化

综合考虑高压直流(LCC-HVDC)接入电网时已恢复负荷的频率调节特性、功率因数、大小与位置对受端系统安全性的影响,结合系统恢复过程中的负荷投入特点,提出了一种考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化方法。以直流接入时受端电网频率偏差最小化、节点电压偏移程度最小化和联合潮流熵最大化为优化目标,考虑机组出力、线路潮流等约束条件,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解出负荷恢复的Pareto最优解集;然后根据三角模糊数和信息熵权法分别确定各属性的主客观权重,通过灰色关联分析模型对各方案进行多属性决策选出最满意的解。最后,通过含高压直流通道的新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力 系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向BP网络作 为 故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方 案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用 专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神 经网络的电力系统故障诊断系统具有更好的性能。     

人工神经网络和专家系统结合运用的电力系统故障诊断方法

对人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了一种电力系统故障诊断新方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用田的推理能力，由ＥＳ根据报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行验证、该方法中ＡＮＮ隐含的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的通用性。模拟测试表明该方法可有效地识别电网故障元件，并且具有较强的容错性。     

电力系统故障论断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向ＢＰ网络作为故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神经     

一种面向对象的用于事故处理的电网结构知识表示方法

讨论了一种基于面向对象设计的电网拓扑结构知识表示法.摒弃了传统的以母线为核心的知识表示法以及在其基础上改进的知识表示法,采取了一种面向对象的知识表示新方法.其基本思想是将设备完全看作由开关(或刀闸)与其它设备相连,忽略设备的本身性质.这种知识表示法经分析验证,是一种通用性强,冗余度小的知识表示法.     

基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别

针对同调机群识别面临的特征提取片面及计算过程复杂相互制约的问题,提出一种基于小波模糊熵-GG(Gath-Geva)聚类的同调机组识别新方法。根据广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息,利用多尺度小波分解将功角摇摆曲线分解为整体趋势和细节信息,计算各个尺度小波系数的模糊熵,并作为发电机的特征向量,再通过GG模糊聚类算法对其进行同调聚类。对IEEE 39节点系统和某实际电网进行仿真,算例分析结果表明所提方法能够根据故障后系统机组功角信息的变化更新功角数据库,实现快速准确的同调机群识别。     

计及短路故障影响的含风电电力系统恢复决策优化方法

随着新型电力系统的加速建设,我国风电等新能源渗透率逐年增加,给系统恢复控制带来新的机遇与挑战。风电提供的功率支持可加速系统恢复进程,但在故障扰动下,风电机组可能大量脱网,甚至引发系统再次崩溃。针对以上问题,该文提出一种计及短路故障影响的含风电电力系统恢复决策优化方法。首先,分析短路故障对电力系统快速、安全恢复的影响,讨论系统恢复中计及短路故障影响的必要性。其次,综合考虑短路故障切除前后影响,提出短路故障下的失负荷风险模型。然后,考虑风电及常规机组恢复特性,建立机组启动、并网及运行约束。同时,综合网络潮流及拓扑约束,构建系统恢复决策优化的混合整数线性规划模型。最后,结合滚动优化策略,动态切换系统恢复模式,实现模型的高效求解。采用IEEE-39和IEEE-118节点系统验证所提方法的有效性。     

多直流馈入受端系统与直流联络线协调恢复的一体化建模与求解

在多馈入系统发生大停电后,选择合适的时机接入直流联络线可以有效推进受端电网的恢复进程。与此同时,交直流之间及多个逆变站间的交互影响,为合理安排直流启动时机及运行出力带来了新的挑战。基于上述背景,该文提出一种能够同时协调关键机组、直流联络线与输电线路恢复的网架重构策略。首先,分析了多直流启动与运行对受端电网强度的要求,通过构建“n+1”网络实现了直流恢复安全约束的一体化线性建模;然后,为应对恢复过程中可能出现的突发状况,采用一种分时步的滚动窗口优化机制,建立了基于混合整数线性规划的源网协调恢复模型;接着,针对模型求解效率低的问题,提出了两种支路预筛选策略;最后,以修改的新英格兰10机39节点系统为例验证了所提方法的有效性。     

基于文本挖掘的电网检修工作票辅助决策方法研究*

电网检修工作票中蕴含大量有价值的信息,通过历史工作票的检索利用可以有效辅助检修工作票的决策,传统检索方法效率低、工作量大,且无法实现历史工作票的全面有效参考。基于此,提出一种基于文本挖掘的电网检修工作票辅助决策方法。分析并归纳传统工作票检索的局限性及工作票文本的特点;结合电力知识对文本进行预处理,根据表述不规范等问题,提出一种包含主词和辅词的改进双层词袋模型;利用余弦相似度实现检修设备关键信息与历史场景间的多变量相似性匹配,将匹配结果进行降序排列。通过挖掘工作票间隐含的内在联系,实现相似、相关联工作票的识别与提取,为调度员制定工作票提供更精确、全面的决策支持,促进电网向智能化方向发展。基于实际电网算例,表明所提方法的可行性与有效性。