基于数据包络分析模型的电力系统黑启动方案相对有效性评估

电力系统全停电后的黑启动恢复问题是电力系统安全防御的重要课题，科学合理的黑启动方案对于实现系统全停后的快速恢复意义重大。该文提出了一种基于数据包络分析模型的电力系统黑启动方案相对有效性的评估方法。该方法将黑启动方案的技术校验结果纳入评估体系，并依据实际的输入、输出指标值做出方案是否有效的客观评价。针对某实际电网的应用实例证明了该方法将为调度运行人员进行黑启动恢复提供更加科学的决策参考。     

基于神经网络的黑启动操作过电压的快速预测

在电力系统黑启动方案制定的过程中,需要对不同的黑启动方案进行反复的空充输电线路过电压的仿真计算和校验。文中提出了利用神经网络快速预测黑启动合闸过电压的方法,通过选择一组有效的输入特征形成总的样本空间,并采用电磁暂态仿真程序(EMTP)建立训练样本集和测试样本集,误差反向传播神经网络用于构造输入特征与过电压峰值之间的映射关系,从而实现黑启动合闸过电压的快速预测。算例分析表明了该方法的有效性。     

用于电力巡线的新型油动固定翼无人机设计

针对目前巡线无人机(UAV)不能兼具高速大航程、全线快速普查及故障疑似地段低速低空精细巡查的功能,以及所携带科学设备尺寸与UAV机身尺寸不匹配的问题,研制了一种可实现机翼变形和携带科学设备吊舱的新型电力巡线油动固定翼UAV。以固定翼UAV为载体,对新型UAV各分系统的组成及功能进行了探讨,并对机翼变形分系统、遥控遥测分系统、科学设备吊舱分系统进行了详细设计,根据设计结果制作验证模型进行飞行试验,结果表明可以通过实时控制机翼的气动外形配合可移动科学设备吊舱保持较高的气动效率,提高飞机在巡航状态下的升力和高速飞行状态下的机动性,满足UAV在不同任务剖面上的性能要求。对比分析了所设计的UAV和一种电动固定翼UAV的优缺点,提出了新型UAV与电动固定翼UAV综合作业巡线方案。     

考虑恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化与决策

目前黑启动阶段的恢复策略都未保留恢复安全裕度,单纯追求效益型指标的最大化,不利于黑启动小系统的安全恢复和稳定运行,且现有的黑启动决策方法尚不能合理地融合决策者的偏好因素和系统恢复的实际情况。提出兼顾功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法,以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为优化目标,综合考虑各类约束,建立扩展黑启动方案的多目标优化模型;结合快速非支配排序遗传算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。综合决策者的偏好因素和决策矩阵的客观信息,进行基于模糊熵权的Vague模糊集多属性决策分析,选取出最满意的扩展黑启动优化方案。最后,以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例,验证了所提方法的有效性。     

输电网网架恢复方案关键线路辨识

大停电后根据输电网网架恢复预案进行重构操作的过程中,如果预案中某些关键线路由于外界环境和自身存在的薄弱环节投运失败,将严重影响系统恢复进程.文中结合大停电后输电网网架恢复过程中线路投运失败的情况,借鉴复杂网络理论中介数的概念,定义了一种相对线路介数指标,并在此基础上提出了网架恢复方案中的线路关键度指标作为辨识方案中关键...     

基于恢复路径转移系数的电网黑启动分区策略

在电网发生大停电之后对系统进行合理分区可以缩短系统的整体恢复时间,加快恢复进程。文中对黑启动分区进行了研究,提出了一种基于路径转移系数的分区优化方法。该方法考虑恢复过程中设备投运失败的可能性,在选择恢复路径的过程中建立了基于转移路径系数的评价函数,以此评价函数作为分区指标对系统进行分区。在考虑电力系统运行方式的基础上建立了分区的优化目标函数,并采用交叉粒子群优化算法实现分区恢复优化问题。本文以IEEE118节点系统为例验证了模型和算法的有效性。     

电力系统黑启动恢复问题的研究评述

大停电后的恢复控制是电力系统安全防御体系的重要组成部分。在能源低碳转型背景下,我国电力系统逐渐进入新能源高占比、交直流混联和高度电力电子化的新型态,其运行控制的复杂性显著提高,因内外部因素导致系统大停电的风险依然存在,因此对黑启动恢复技术的研究仍然需要给予足够的重视。该文对黑启动恢复问题的研究工作进行综述,首先对黑启动恢复的基本概念和过程进行介绍;然后对系统恢复策略和建模思路从时间和空间角度进行分析,在此基础上,对电力系统恢复方案制定的研究工作进行回顾并对新型态电力系统恢复决策的新特征进行讨论,之后对电力系统恢复过程中保护与控制技术的研究进行分析总结;最后对新型态电力系统恢复问题的进一步研究工作提出建议。     

考虑多风电场黑启动价值的机组恢复顺序双层优化决策

大规模风电的接入为当今电力系统能源格局带来根本性变革,同时对大停电后电力系统恢复进程产生巨大影响。针对含多风电场的待恢复电力系统,文中首先构建了考虑空间集群效应的多风电场出力典型场景的确定方法及多风电场黑启动价值评价函数,并提出以综合净收益函数为评价标准的机组恢复顺序双层优化模型。上层模型求解当前电力系统可恢复的初始目标集,缩小恢复策略的求解范围,下层模型从该初始目标集中求取综合净收益最大的风电机组与火电机组恢复顺序组合,并根据动态可恢复节点重要度求解恢复路径。最后,在含风电机组的IEEE 39节点系统中验证了所提决策方法的有效性。     

基于节点电压相近度的黑启动子系统划分方法研究

互联电网发生大停电事故后,将电网划分成几个子系统实施并行恢复,可显著加快系统恢复进程。基于复杂网络的社团发现原理,采用节点电压相近度作为子系统划分的判据,提出一种黑启动子系统划分方法。该方法根据潮流计算的节点电压、黑启动电源的数目以及黑启动电源所在节点的电压获得电压阈值,将网络划分成几个子系统实施并行恢复,可满足子系统内部连续紧密、子系统之间联络的线路尽可能少且子系统的规模基本相当的分区目标。基于IEEE 118节点系统的算例验证了所提出方法的有效性。     

利用小波能量特征的增长型自组织神经网络同调机组分群方法

提出了一种利用小波变换多尺度空间能量分布特征的自组织神经网络同调机组分群方法。首先改进了同调机群识别判据,然后利用小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法,对机组功角摇摆曲线提取特征,将时域特征、频域特征及小波能量特征构成的综合向量,作为增长型自组织神经网络的输入,通过调节阈值λ,得出不同精度的分群结果。最后在IEEE-39节点系统上对只考虑时频域特征和同时考虑小波能量特征、时频域特征的同调机组识别结果进行了对比分析,最终表明同时考虑小波能量特征、时频域特征的分群结果具有更高准确性。