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ＥＳ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。     

基于输出反馈和区域极点配置的电力系统阻尼控制器研究

提出了利用区域极点配置法设计电力系统阻尼控制器,以实现低频振荡的近似均匀阻尼控制.首先分析了电力系统的阻尼特性和阻尼控制器抑制低频振荡的本质,得出实现均匀阻尼控制的条件,然后根据参与因子的大小,确定控制器的安装位置,最后利用均匀阻尼思想及广域测量信号,将低频振荡的控制转化为发电机阻尼控制器的区域极点配置问题.由于在设计...     

电力系统黑启动过程中线路继电保护的配置与整定

针对电力系统黑启动过程的特殊要求,提出了其继电保护配置的基本原则;研究了适用于黑启动初期单电源运行方式下以零序电流保护和距离保护为主的线路保护配置方案;在分析不同运行方式下零序故障电流特点的基础上,研究并提出了零序电流保护的整定方法。     

基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构

研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题,提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化（DPSO）算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题,在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。该算法在求解输电网重构问题时,编码容易且能方便地处理网络连通性问题,求解效率高、速度快。在IEEE 57节点系统和IEEE 118节点系统中的应用结果验证了文中方法的有效性。     

计及冷负荷恢复特性的单节点最大负荷恢复量计算

大规模恢复负荷、减小停电损失是电力系统恢复的主要目标。本文根据环境温度、停电时间和温控负荷比例3个因素对冷负荷恢复的影响,提出一种冷负荷恢复量的计算模型。结合用电主体、负荷启动特性等两种母线负荷分类方式,并计及包括暂态频率在内的实际约束建立了以节点负荷恢复量最大为目标的通用模型。通过增广潮流计算、暂态能量函数计算及电力系统分析软件PSDBPA仿真对负荷恢复的稳态、暂态过程进行详细校核。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的合理性和有效性。     

网格化的电力系统短期负荷预测的MDRBR模型

针对大电网的短期负荷预测,建立了按地域划分的网格化电力系统短期负荷预测模型。各子网格根据自身的历史负荷和气象条件建立对网格更为有效的负荷预测模型,并采用了面向粗糙集的默认规则挖掘算法（MDRBR——mining default rules based on rough set）构造各单一预测模型,从而获得更加准确的预测结果。文中首先描述了MDRBR算法,然后分析研究了网格化的日负荷多层规则网络构造过程,并给出了基于MDRBR算法的日负荷预测过程以及对某地历史数据的负荷预测结果。分析结果表明,该网格化负荷预测模型能更加准确地得出预测结果,有效地减少噪声,计算简单,且规则搜索效率高。     

面向家庭物联网的云计算架构

针对目前家庭物联网智能终端处理方式单一, 生成模式非动态和服务模式人性化程度低等问题, 提出一种面向家庭物联网环境的云计算架构体系。基于MINA框架和JMS消息服务设计出家庭物联网的消息管理机制, 根据HBase数据库设计家庭物联网的数据存储模型以实现数据存储分区, 采用MapReduce技术实现家庭物联网的数据分析及数据挖掘, 从而构建出完备的家庭物联网云框架。最后数据存储、数据分析和挖掘的性能测试结果证明了云计算框架的有效性和高效性。     

基于结构平衡理论的电网自组织临界态辨识

准确度量复杂电网自组织临界态对于电力系统连锁故障的预防控制以及电网的升级改造均具有重要的应用价值。该文将电网输电线路虚拟为节点,以输电线路间的相互关联作用为边,综合考虑线路初始负载率、负载率增量和负载率增量的平均值定义了输电线路间相互影响的符号属性,进而构建了以线路重要度为点权、以线路间相互影响的符号属性为边权的电力系统状态关联网络。借鉴一般符号网络的结构平衡理论,建立并分析了电力系统运行状态平衡结构的模式及分类。在此基础上,提出了电力网络不平衡度的综合评价指标,该指标既可表征线路间潮流分布特性,又可表征能量化系统的扰动化解能力,可用于度量系统的自组织临界态。仿真结果表明,网络不平衡度在不同网架结构、潮流熵和负荷水平下均能有效识别电网自组织临界态,特别是在低负荷、低潮流熵工况下,仍有较强的适应性。     

基于自组织临界理论的电网脆弱线路辨识

为了辨识引发电力系统连锁故障的脆弱线路,从事故发展的角度出发,基于自组织临界理论的幂律特性构建了电网脆弱线路辨识模型。线路因保护的隐藏故障或过载而退出运行后,利用孤岛搜索辨识引发系统解列的关键线路,并对其处理以便重新潮流计算。综合改进的潮流分布熵、灵敏度分析理论及OPF模型对负荷水平和发电机出力进行调整,构成电网停电模拟模型。通过大量的仿真与统计,利用系统负荷损失量的幂律或幂律尾特性判断系统是否达到临界状态,同时,系统负荷损失量的数学期望越高,该自组织临界状态越危险,致使连锁故障的风险越高。以IEEE 39节点系统为仿真算例,验证了方法的正确性和有效性。     

基于奇异值熵和潮流分布熵的电网关键节点辨识

从熵理论角度出发,综合考虑奇异值熵和潮流分布熵,提出关键节点综合评估指标。奇异值熵表征节点负荷变化对系统中节点电压幅值的影响,潮流分布熵体现节点负荷变化对系统中线路潮流分布的影响。关键节点综合评估指标从电气学的角度解释节点负荷变化对系统带来的威胁。基于系统平均负载率和能量熵定义系统安全指标,通过对节点的连续攻击分析评估模型的有效性和正确性。仿真结果验证了所提方法的有效性。