暂态混沌神经网络在蛋白质关联图预测中应用研究

蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield 神经网络极易陷入局部极值的缺陷.它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态.仿真结果表明:暂态混沌神经网络解决蛋白质关联图预测问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率.这种方法预测精度达到0.27,比随机预测器高9倍.     

多波前算法在电力系统分析计算中的应用

以IEEE检验系统为例,通过数值试验将多波前算法与电力系统分析中常用的稀疏三角分解技术进行对比分析。数值试验结果表明,在串行计算平台上,多波前算法相对于稀疏三角分解技术具有更好的计算效率,因而更适合于现代大规模电力系统的分析计算。此外,多波前算法更易于并行化,而且是一种适合于可重构计算系统的新方法。     

基于人工神经网络的暂态电能质量现象的分类与识别

暂态电能质量信号具有发生随机性,持续时间短和非平稳的特性,使得信号的识别实现较为困难。目前对电能质量信号进行辨识的方法有基于规则的专家系统方法、基于神经网络的方法以及结合小波变换技术的神经网络方法等。利用小波变换和人工神经网络的结合方法,对各种暂态现象实现有效地识别和初步地分类。     

高性能PCB空心线圈电流互感器用于矿区电力系统的研究

高性能PCB空心线圈电流互感器为大截面结构,而理想空心线圈电流互感器要求为小截面结构。文章通过详细的理论分析和推导,解除了对截面大小的这一限制,得出大截面、高精度的PCB空心线圈电流互感器具有和理想空心线圈电流互感器相同测量原理的结论,为PCB空心线圈电流互感器的优化设计和在矿区电力系统中的应用提供了理论基础。实验研究结果表明,高性能PCB空心线圈电流互感器具有良好的测量精度、参数一致性、优异的工频暂态性能和抗电磁干扰能力,适应矿区的电力环境和电力系统进一步数字化的发展潮流。     

基于智能软开关优化配置的配电网柔性互联策略

目前的储能建模研究大都关注其电磁仿真模型,难以用于大规模储能接入对系统稳定性的影响研究。该文提出了集中式储能电站的机电暂态建模方法,在电力系统分析综合程序PSASP的用户自定义（UD）模块中搭建了考虑限幅和附加功率控制的储能机电暂态仿真模型。在此基础上,提出了储能电站的自适应附加功率控制方法,并搭建了相应控制模块。不同工况下的仿真结果证明,所提模型能够准确模拟储能对电力系统的暂态支撑,所提自适应附加功率控制方案进一步提升了储能电站对系统的暂态支撑能力。     

暂态电压稳定裕度计算方法综述

随着区域电网互联、新能源并网,电网规模不断扩大,暂态电压稳定问题日益突出。近年对于暂态电压稳定性评估问题,已取得了一定的进展,但对暂态电压稳定性的量化研究仍有欠缺。综述了现有关于暂态电压稳定量化评估的主流方法——临界故障切除时间计算法、负荷稳定指标计算法和二元表法。对比后总结了三种方法的主要特点、适用性和区分度,以期为运行调度人员直观了解电网的电压稳定程度、进行调度决策,提供足够的信息,为相关问题的研究人员提供有益借鉴。     

基于异构数据特征级融合的多任务暂态稳定评估

考虑到基于深度学习的暂态稳定评估方法对电力系统输入数据的描述不够全面,异构数据常被忽略,且许多特征信息无法有效融合,为充分利用电力系统各类异构数据以提高模型的精确度和算法性能,提出了一种异构数据特征级融合的深度学习方法。首先,利用多层感知机、图卷积网络、门控循环单元分别对静态多变量数据、拓扑图域数据、时序多变量数据进行特征提取;然后,采用张量融合方法对所提取特征进行特征级融合,并将展平的融合特征输入共享层,利用基于同方差不确定性的多任务学习方法,同时实现了暂态稳定判别与暂态稳定裕度预测。在此基础上,建立了暂态稳定评估模型,并对所提方法的性能进行了评估。最后,采用新英格兰10机39节点系统进行仿真、训练与验证,结果表明所提方法能有效提升评估的准确性与鲁棒性。     

基于XGBOOST-PSO提高受端电网电压暂态稳定的发电机无功优化方法

考虑发电机稳态输出无功对其支撑暂态电压恢复稳定能力的影响,基于机器学习研究优化发电机稳态输出无功提高电压对故障扰动保持暂态稳定能力的预防控制方法。该方法采用加权多二元表暂态稳定裕度指标量化母线暂态电压对不同预想故障扰动的综合稳定裕度,并基于指标排序确定稳定裕度薄弱母线。同时基于发电机无功调节对预想故障下各薄弱母线电压暂态稳定裕度综合作用灵敏度排序,选择作用灵敏发电机。在利用XGBoost建立根据系统稳态特征向量预测薄弱母线暂态电压稳定的分类模型基础上,以系统对预想故障扰动保持暂态电压稳定为约束、以减小发电机稳态无功调节对网损产生影响为目标,基于潮流计算寻优灵敏发电机稳态输出无功,以提高薄弱母线的暂态电压稳定性。最后采用雅湖直流接入江西电网的PSASP计算模型验证了所提方法的有效性。     

计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法

故障过程中双馈风机Crowbar投入与不投入的暂态响应特性差异明显,因而在风电场等值中场内机组Crowbar状态是一个良好的机群划分指标。然而,双馈风电场与单台机组间故障特性的差异性,使得现有采用单机模型来识别场内机组Crowbar状态的方法存在识别不准确的问题,从而降低风电场等值建模精度。为此,该文提出一种计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法。通过分析风电场故障特性,构建Crowbar状态特征向量;收集风电场各工况下的样本数据,建立基于支持向量机(support vector machine,SVM)的识别模型。在新工况下,依次以Crowbar状态识别结果和输入风速为分群指标对场内机组进行机群划分,从而建立风电场等值模型。仿真算例结果表明,该文提出的基于SVM的Crowbar状态识别方法在各个故障场景下相较于传统方法均有较好的识别效果,所建立的等值模型与详细模型故障暂态特性十分吻合,等值方法合理有效。     

基于控制特征量响应的多端柔性直流输电线路保护

多端柔性直流输电系统控制灵活,系统故障时控制与保护联系紧密。在考虑柔性直流输电不同控制策略下控制过程量的响应特征基础上,利用控制信号暂态能量的大小关系识别区内外故障,并利用正负极的暂态能量比值进行故障选极,提出一种基于外环功率控制类特征信号检测直流输电线路故障的保护方案。该方案充分利用换流器的快速响应能力,实现简单,故障检测时间快,便于控制和保护的集成设计,能够实现对不同控制策略和控制参数的自适应保护。最后,通过大量仿真验证了所提保护方案在故障识别以及故障选极上的有效性,并考虑多种因素的影响,验证了保护的可靠性。