智能电网调度控制系统集群化技术

针对智能电网调度控制系统信息规模及处理压力剧增的情况,面向电网发展的实际需求,分析了通用集群技术在智能电网调度控制系统中的适用性,提出了超大规模电网调度控制系统集群化总体架构。介绍了资源管理、心跳管理、资源定位、分布式数据存储与访问等平台集群化支撑技术,以及数据采集、实时监控、公式计算、在线预警等典型应用功能的集群化方法。     

基于同调性的电动机动态聚合方法

电动机参数对电力系统仿真精度具有突出的影响,文中提出了一种电动机的动态聚合方法.该方法直接从电动机的机电模型出发,以机电模型方程中的时间常数等系数与初始滑差组成特征向量,采用模糊聚类方法将电动机进行分组;然后,对每组中电动机机电模型微分方程中的系数加权平均,得到一个聚合电动机三阶机电模型微分方程中的系数;最后,根据等值前后电动机吸收的有功、无功不变的准则,计算得到聚合后电动机的所有阻抗、初始滑差、惯性时间参数.算例表明该方法在动态过程中的误差较小,能够提高仿真精度.     

面向运行规划可靠性的综合聚类负荷模型

针对目前运行规划可靠性评估中负荷模型的不足,提出了一种综合聚类负荷模型,该模型能综合考虑负荷节点的特征量信息,分类精度显著提高.对研究时段内的多个负荷水平进行综合聚类的基础上采用多维正态分布抽样技术,计及节点负荷相关性和负荷预测标准差,确定评估期间的节点负荷值.在负荷分类基础上结合累积概率负荷模型,推导了停电频率指标的计算公式,解决了非序贯仿真中考虑负荷转移的频率计算问题.通过算例,分析了负荷分类、负荷预测不确定性、节点负荷相关性和负荷转移频率对可靠性指标的影响,验证了模型的正确性和有效性.     

基于量子进化算法的配电网架规划

详细介绍了应用量子进化算法进行配电网架规划的方法,采用单阶段子系统模型,以规划年综合费用最低为目标,以线路传输容量、电压降、配电网辐射状结构等为约束条件。通过对具体实例的仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

基于遗传算法的电网过电压分层模糊聚类识别

过电压识别对过电压起因及故障分析,改进输电线路和变电站设备绝缘配合具有重要意义。提出了基于小波多分辨率能量分布的电力系统过电压特征参量提取方法,针对特征向量存在交叉重叠的情况,引入分层模糊聚类识别的方法。构建分层识别的过电压分类树,通过对各种特征向量进行归纳分析与综合。特征向量集按不同的模块层次选取,形成模块层次结构,构成该层最佳特征量。将遗传算法的全局搜索和并行特性引入到模糊聚类中,弥补了模糊C-均值聚类(fuzzyC-means,FCM)算法存在局部性搜索和对初始聚类中心敏感等不足,通过全局搜索与局部搜索相结合的方式提高收敛速度,并加入移民策略来维持群体多样性,将该方法应用于实际过电压数据模式识别分类中,结果表明该方法能有效降低误分类率,从而对电力系统过电压类型进行有效识别。     

计及时滞指标综合灵敏度的用户电价响应模式划分方法

基于电量电价弹性矩阵,提出了电价响应时滞性的概念与数学模型,研究了时滞响应的稳定状态,量化了时滞性指标。结合需求响应弹性系数,对335个用户进行需求响应分析,采用模糊C均值聚类方法,将具有共同电价响应特征的用户分类,并用不同用户时间断面负荷曲线验证了该分类结果的有效性。结合需求响应弹性系数,利用综合灵敏度矩阵对多个用户进行分析,将具有共同响应特征的用户分类,扩大了响应矩阵的维度,扩展了用户的响应信息。算例结果表明,该时滞性指标能快速找出对电价调整有响应的用户,并对用户响应时滞性能做出评价。该方法对减小响应不确定性,修正购售电计划、调度方式、交易计划有积极意义。     

基于实际负荷曲线的电力用户分类技术研究

开展电力用户负荷特性分析可以帮助供电企业获得其负荷需求变化的知识,对于企业负荷预测、需求侧管理、以及改进电价目录都有重要意义。针对某电力公司大用户实际负荷曲线数据,使用模糊聚类中的典型算法模糊c均值(FCM)对其进行聚类分析,得到负荷簇和负荷代表曲线,然后分析了属于各行业和电价类的用户负荷聚类结果,显示了按负荷特性进行用户分类与现行按行业和电价的用户分类差异显著。并通过案例说明负荷分析可以帮助企业改善运营。     

基于电厂工况划分的双层聚类算法研究

以利用火电厂实时数据的工况划分为对象,提出了一种基于SOM网络模型和改进K-均值算法的双层聚类算法。海量数据通过SOM网络的压缩,神经元保持了与原始数据的相同结构;再利用优化了初始聚类中心和可自适应调整到最佳K值的改进K-均值聚类算法,将神经元进一步聚类。实现了在较短时间内合理划分电厂生产过程工况的目标。     

采用仿射不变矩的谐振接地系统故障选线方法研究

对谐振接地系统单相接地故障特征的分析表明,单相接地初始阶段故障线路与健全线路间的零序电流波形相似度低于各健全线路间的零序电流波形相似度,且故障初始时刻故障线路与健全线路的零序电流极性相反,高阻接地时该结论仍成立。仿射不变矩恰能反映各零序电流波形的整体形状特征和极性关系,且不受波形平移、旋转和缩放等仿射变换的影响,抗干扰能力强。对从各故障暂态零序电流波形图中提取的仿射不变矩特征量进行谱系聚类分析,并计算聚类有效性指标,选取聚类有效性最高的聚类树实现故障选线。各种故障工况的大量仿真表明,该选线方法适应性好,可靠性高。     

粒子群优化的模糊聚类在负荷预处理的应用

负荷预处理对于准确的负荷预测来说是至关重要的。为了提高负荷预处理的准确性,提出了将传统的横向纵向比较法与改进模糊聚类算法结合的新型方法。该方法首先采用传统的横向纵向比较法处理突变量较大的负荷和缺失负荷;然后对模糊C均值算法的目标函数进行改进,将粒子群算法引入,得到改进的模糊聚类算法,进行曲线聚类,得到特征曲线;最后,利用特征曲线对坏数据进行辨识和修正。实例分析表明,通过将粒子群优化的模糊聚类与传统处理方法进行结合,取得了良好的效果,验证了该方法有效性。