基于GM(1,1)和人工蜂群的配电测试系统状态估计

为解决配电测试系统的关键量测点存在不良数据时状态估计准确度差的问题,提出一种基于GM(1,1)和人工蜂群的状态估计方法。在一定时间窗口内读取量测值,采用灰色累加生成方法进行初步检测。引入GM(1,1)模型获得序列预测值,按照判定条件对不良数据进行处理。在此基础上采用改进的人工蜂群算法对目标函数进行优化求解,在每一次的优化过程中利用当前最优解的适应度函数建立局部搜索策略。将33节点配电测试系统作为算例,结果表明该方法能够有效地修正不良数据,提高状态估计的整体准确度和单节点准确度。与加权最小二乘算法和人工蜂群算法相比,该方法有功功率的MAE分别减少69%和43%,NMRE分别减70%和63%;对于无功功率,其MAE结果分别减少60%和33%,相应的NMRE分别减58%和57%。     

一种改进的人工蜂群配电网状态估计方法

针对配电网状态估计模型的计算量大、精度低以及数值计算不稳定等问题,提出一种改进的基于人工蜂群算法的配电网状态估计方法。首先,根据网络拓扑结构和量测配置,建立配电网状态估计的目标函数;然后,采用人工蜂群算法对目标函数进行优化求解;最后构造当前最优解的适应度函数,以此作为迭代终止准则的判定条件,以更高的效率获得全局最优解。采用中国电力科学研究院搭建的16节点系统开展了大量的实验,结果表明本文方法可以有效地估计节点电压的幅值和相位。不仅如此,在收敛速度上也比现有的人工蜂群算法提高一倍,并且平均绝对误差比加权最小二乘法和等效功率变换法分别减小60%和50%。     

配电网电能质量智能监控与治理仿真

为有效提升配电网运维管控能力和供电服务水平,针对目前电能质量掌控不及时、治理辅助决策工具缺乏等实际问题,利用计算机、监控、通信等先进适用技术,实现电能质量的综合分析与决策控制。基于配电网智能化技术应用与建设差异,提出了2种典型配电网电能质量智能监控方案;给出了配电网电能质量问题分层判断方法与策略;利用前推回代潮流算法,实现了在线治理仿真功能,并给出优化决策方案,为配电网规划、设计与建设改造提供事实依据。研发的平台系统在多个试点工程得到实际应用,验证了其良好的运行稳定性和功能完善性。     

基于模型预测控制的MMC-HVDC系统控制策略研究

为提高基于模块化多电平换流器的直流输电系统(MMC-HVDC)电流内环的动态响应速度,提出了一种MMC-HVDC系统的模型预测控制(Model predictive control, MPC)方法。该方法通过预测模型、反馈校正和滚动优化得到最优的电压控制量,克服了传统双闭环控制PI参数整定困难和动态响应慢的问题。针对外环PI控制器参数对系统参数敏感的问题,对PI控制器参数进行了自适应调整,根据控制器的输入偏差和输出的大小来调整PI参数,提高了控制器的鲁棒性。针对子模块电容的均压问题,采用了基于排序法的最近电平调制(NLM)均压调制算法,有效地实现了子模块电容电压的平衡。最后,通过Matlab/Simulink平台搭建了5电平的MMC-HVDC系统仿真模型。仿真结果表明了该控制策略的有效性和可行性。     

计及信息系统故障的配电网可靠性分析

在传统的配电系统和信息系统可靠性分析中,通常仅考虑其各自的可靠性,很少计及两者之间的相互影响。为了在配电网可靠性分析中计及信息系统的影响,研究了信息系统与配电系统的关系。着重分析了信息系统发生故障对变压器、断路器和备用电源工作情况的影响。在此基础上采用序贯蒙特卡洛法进行仿真,并在仿真过程中对这3种元件的处理方式进行修改。同时计及配电系统和信息系统故障对配电网可靠性的影响,得出了计及信息系统故障的配电网可靠性分析方法。最后通过对IEEE-RBTS Bus6改进系统的仿真分析,得出了配电网可靠性的一部分影响因素,据此可得出提高配电网可靠性的措施。     

风电功率预测研究方法综述

风电场穿透功率不断加大,对电力系统安全、稳定、经济、可靠运行造成威胁,因此进行风电功率预测,不断提高预测精度意义日益突出。针对已有的风电功率预测方法,按照预测时间尺度、预测模型对象和预测模型原理不同,对风电功率预测方法进行系统分类,详细综述了组合预测方法和区域预测方法。并列表给出各预测方法的优缺点及适用场合。针对目前风电功率预测存在的一些问题,提出相应改进措施。     

电力系统稳定器研究综述

随着电网规模的不断扩大,电力系统低频振荡问题目益突出。电力系统稳定器(PSS)是抑制振荡,增强电力系统稳定性的重要措施。它通过把相关信号传递到电压调节器来抑制机组之间的低频振荡。PSS的设计方法、参数调整的优劣直接影响到其功能有效性。分别从研究和工程的角度进行了介绍,研究角度从参数选择、选址问题和鲁棒性方面介绍了PSS的基本问题,而后交代了工程中参数整定的基本方法。最后对PSS的未来发展进行了展望,认为系统运行工况、多频段PSS设计和广域测量方法等方面还需更进一步研究。     

基于GFPN-YOLOv5的配网架空线路线夹护套检测方法

配网架空线路未安装线夹护套是典型的施工缺陷。针对配网架空线路线夹护套存在多尺度变化与小目标检测困难的问题,在YOLOv5的基础框架上,提出了一种基于注意力机制与图特征金字塔网络(Graph Feature Pyramid Networks, GFPN)相结合的线夹护套目标检测方法。为了提高线夹护套图像中各部件边界信息的检测能力,通过超像素分层构建了GFPN结构,并设计了三种图神经网络(Graph Neural Network, GNN)。采用通道注意力与空间注意力机制进行消息传播,设计了GNN与特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks, FPN)的特征映射规则。建立了螺栓型耐张线夹护套数据集,实验结果表明GFPN-YOLOv5模型对线夹护套的检测准确度提高了5.6%,同时在线夹护套样本多尺度变化和小目标场景下具有较好的泛化能力。     

智能配电网自愈控制技术发展与展望

大规模分布式电源、柔性负荷、用户互动负荷等接入占比不断增加,配电网运行方式日趋复杂多变,分布式电源出力的随机性、波动性以及电动汽车等多元化负荷时空不确定性,为智能配电网实现自愈控制带来新挑战。微型同步相量测量技术在配电网中的应用,增强了其可观测性和精准数据支撑能力。文章基于国内外研究现状,分析了智能配电网自愈控制实际需求,明确了基于同步相量量测的快速感知、精准协调控制等新支撑技术与实现方法,设计了新技术支撑下智能配电网自愈控制架构,再结合大数据、云计算、物联网、移动互联以及人工智能等先进技术的应用,能够实现多类型、弱特征故障的准确检测和精确定位,挖掘分布式电源可调控潜力及供电支撑作用,提升智能配电网安全可靠和经济高效运行水平。     

基于AHP-模糊综合评判法的风力发电机组优化选型

从风力发电机组优化选型系统开发角度,建立AHP-模糊综合评价体系,综合风电机组技术性能、运行业绩、技术服务与风场适应度等多项指标,对风电机组型号进行初步筛选.综合评价体系应用层次分析法确定各层次指标局部权重因子,再通过级乘归一化获得最终权重因子,利用隶属度函数求取各型号风机对最底层指标的隶属度,应用加权平均法获得每种型号风机最终满意值,进而确定各风电机组优劣排序,实现初步优化选型.结合实际待建风电场及备选风机型号相关数据,对该方法体系进行验证,结果表明该方法简单实用,可操作性强,适用于风力发电机组优化选型系统开发.