一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法

针对目前用户负荷曲线分析方法研究中传统方法在单一用户典型负荷曲线提取以及负荷曲线特征提取的不足,提出了一种基于时间序列数据挖掘的用户负荷曲线分析方法。该方法首先基于分段聚合近似方法对单一用户的负荷曲线降维,并基于符号聚合近似方法对该用户一段时期内的负荷曲线重表达,用符号化序列表示该用户的负荷曲线,提取该用户的典型负荷曲线。然后结合不同用户典型负荷曲线的负荷特性、指标特征和时间序列特征,基于k-means算法对不同用户的典型负荷曲线聚类分析,分析不同类型用户的用电特征。以UCI一个测试数据集进行算例分析,结果表明所提方法能够挖掘出用户的典型用电行为特征,并提升用户负荷曲线分析效率与聚类质量。     

基于成功流法的配电信息物理系统可靠性评估

文章引入成功流法解决现有蒙特卡洛法应用于大规模配电信息系统可靠性评估耗时的问题。根据智能分布式的故障处理模式对信息物理系统进行设备及功能可靠性建模，利用同一系统内、不同系统间元件之间的依存关系定量分析信息系统故障对物理系统供电可靠性的影响，获得计及信息系统影响的成功运行频率概率和区域成功运行时间概率，并由此得到负荷点及系统可靠性指标。最后，将文章提出的方法与蒙特卡洛法进行比较，计算结果表明文章提出的方法具有较好的精度及实用性，在大规模配电信息物理系统中效率优势更为明显。     

基于灰狼优化聚类算法的日负荷曲线聚类分析

针对模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means,FCM)应用于日负荷曲线聚类分析时存在易受初始聚类中心影响,易收敛于局部最优值以及日负荷曲线的内在特性难以通过距离得到充分反映的问题,利用日负荷特征值指标对日负荷曲线进行数据降维处理。提出了基于灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)优化的模糊C-均值聚类算法(GWO-FCM)。该算法利用GWO为FCM优化初始聚类中心,结合了GWO的全局搜索能力和FCM的局部搜索能力。算例结果表明所提方法可有效提高日负荷曲线聚类效果,算法鲁棒性好。     

配电终端全寿命周期成本模型与智能优化求解

为了解决由配电网盲目配置“三遥”终端而导致浪费投资费用的问题,文章从全寿命周期成本的角度建立了新颖的综合考虑经济成本和供电可靠性的集中式馈线自动化终端布点优化模型,该模型还同时考虑了配网系统可靠性的多个评价指标及用户重要性差异。针对模型中的可靠性计算,文章详细提出并运用了考虑馈线自动化“一遥”“二遥”“三遥”终端的配电网可靠性分析方法。鉴于配网可靠性不能显式表达与文中模型的NP难性质,文章运用了多种经典智能算法对模型进行对比求解。通过对RBTS BUS5系统进行算例分析,验证了该模型及方法的对终端布点优化问题的可行性和有效性。     

基于文化蚁群算法的高可靠多电源配电网规划模型

为了进一步完善配电网规划模型,首先抽象出辐射状、单环网以及两供一备3种接线模式的拓扑图。然后提出适用于多电源的配电网规划模型。以停电风险、投资成本和运行成本为目标函数确定配电网的常规线路,根据接线模式约束以最短路法确定配电网的联络线路和备用线路。模型中将接线模式约束转化为接线模式单元,用函数关系式将负荷重要性和缺供电量ENS转化为停电风险,从而达到协同考虑可靠性和经济性的目标。最后运用文化蚁群算法对模型进行优化求解。将提出的模型方法应用于一个29节点的待规划配电网区域,计算结果表明所提出的方法能够快速得到不同接线模式约束下的配电网规划方案及其对应的经济性、可靠性指标,为规划人员提供参考和依据。     

基于海量数据的多维度负荷特性分析系统开发

随着智能电网的发展,在已知用户负荷所属行业分类的基础上,利用海量用户负荷数据进行负荷特性分析,可以提取行业典型负荷特征,为开展业扩报装工作及其他配电网规划工作提供指导,同时提高配用电的智能化水平。在此背景下,为了提高负荷特性分析工作效率,开发了基于海量数据的多维度负荷特性分析系统。首先,设计了多维度负荷特性分析的各个功能模块。然后,对负荷特性分析的多个功能进行整合,介绍了多维度用户负荷特性分析功能的实例。最后,对该系统的负荷特性分析可视化界面进行了展示说明。总的来说,所开发的多维度负荷特性分析系统以Java语言为基础,采用微服务、微应用架构,支持所有功能的灵活拓展以及各个功能块之间的快速数据传输交互,可为基于海量数据的负荷特性分析提供便利。此外,该系统底层算法能够同时支持多种语言进行开发,对于发出的计算需求可迅速做出响应。     

以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法研究

为提高配电网规划工作的科学性,提出了一种以解决现状电网问题为导向的配电网自动规划方法。首先利用配电网接线模式识别及潮流运算的结果对待规划电网中的典型问题进行识别。其次通过对规划中如线路安全载流量、配变容量等各类电网技术约束及其他普适的边界条件,如馈线挂接配变容量限制、负荷供电距离等进行抽象、量化形成了针对各类典型问题的方案自动生成方法。最后以中压线路重/过载问题及单辐射线路与首端环网线路改造问题为例,对所提自动规划方法进行了详细的说明与验证。     

序贯蒙特卡洛方法在电力系统可靠性评估中的应用差异分析

分析比较了元件状态持续时间采样(state duration sampling,SDS)和等时间间隔采样(time interval sampling,TIS)2种常用序贯蒙特卡洛仿真方法在电力系统可靠性评估中的应用差异。针对SDS方法执行效率低但精度高,而TIS方法计算速度快但精度不足的特点,提出通过选择合适的采样间隔,并采用修正系数对与采样次数直接有关的电力不足持续时间(LOLD)指标进行修正,来改善TIS方法的仿真精度和计算速度。IEEE-RTS79测试系统的仿真结果验证了所提方法的有效性,并且表明修正后的TIS方法在系统故障率增加时效率优势更加明显。     

多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统

针对多元大数据在智能配电网中的应用问题,为实现配电网的精益管理、科学预测和合理规划,文章开发了多元数据融合的智能配电网负荷分析预测管理系统。对软件系统的总体框架进行了设计;对软件系统的各功能模块进行开发和介绍;给出了软件系统的一个应用实例。该系统充分利用海量的历史负荷数据进行负荷特性分析,建立负荷特征库以及业扩信息库,通过对新接入用户进行信息匹配实现负荷管理及最大负荷预测。此外,该系统建立负荷预测方法模型库,可提供不同维度的负荷预测功能,从传统的地区负荷预测转变为馈线负荷预测,结合馈线现状以及业扩信息优化用户接入决策。总的来说,该系统具有功能模块数据链路互通、不同功能之间能提供信息支持、整体采用模块化设计思想等特点,可满足电网企业的日常应用需求。