基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障定位

针对改进的遗传算法、二进制粒子群算法等智能优化算法在复杂的有源配电网中故障定位的准确率不高、易于陷入局部最优、收敛速度慢以及定位时间长等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障区段定位方法。首先,通过Tent混沌映射改善初始种群和将逃逸能量非线性化,以加快哈里斯鹰优化算法的收敛速度。其次,通过结合黄金正弦算法跳出局部最优。最后,所提方法在IEEE33节点有源配电网模型上进行了仿真测试验证,表明改进后的哈里斯鹰优化算法能很大程度地加快收敛速率,故障定位方法具有很高的容错率。     

基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。     

基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识

针对配电网线路参数辨识困难、不精确的问题,提出了一种基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识的方法。首先,使用线性解耦潮流模型最小二乘回归得到线路初始辨识参数。然后,将配电网分成若干个区域,并采用滑动时间窗策略,在每个时间窗中对每个区域内的线路参数通过高斯-牛顿法进行精确辨识。最后,对所有时间窗内的辨识结果进行离群值检测,综合各个时间窗的辨识结果得到最终的辨识值。所提方法提高了线路参数的辨识精度,并且可以避免精确辨识时选取到坏数据导致辨识结果偏离真实值。     

基于Attention和残差网络的非侵入式负荷监测

非侵入式负荷监测（Non-Intrusive Load Monitoring, NILM）可以从家庭电表的总功率读数,估算出各用电器的功率。由于对于同一类用电器,其状态种类、各状态持续时长、各状态的功率波形都不同,这使得基于特征工程和聚类的模型的泛化能力不强;回归模型的分解功率难以迅速跟踪真实功率。针对这些问题,文中将回归问题转化为在序列每个时刻的多分类问题,并提出基于Attention和残差网络的非侵入式负荷监测模型。该模型基于具有编码器和解码器的seq2seq框架,首先通过嵌入矩阵将高维稀疏one-hot向量映射为低维稠密向量;在编码部分,通过双向GRU从前后两个方向提取序列信息,引入Attention机制计算序列中当前时刻最重要的信息,引入残差连接学习残差部分输入输出之间的差异;在解码部分,用回归层组合BiGRU解码结果,取经过softmax函数处理的最大概率功率类别作为结果。该模型在选取REFIT数据集中表现良好,其中测试集与训练集完全独立,表明训练好的模型可以直接应用在新的住宅用户中。     

基于奇异谱分析和局部敏感哈希的调频辅助服务市场短期容量需求预测方法

为了满足电网频率评估的要求，降低电网风险，保证发电与用电的实时平衡，需要对电网短期调频需求进行预测。为此提出基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing, LSH)的调频容量需求预测方法。首先，为了处理频率信号高波动性的影响，SSA将频率信号分解为2个分量——代表原始时间序列平均趋势的平均趋势分量和揭示随机特征的波动分量，2个分量均在相空间中被重构，以获得平均趋势段和波动分量段；然后利用LSH选择平均趋势段的相似段，用于局部预测，从而提高预测的精度和效率；最后，采用支持向量回归(support vector regression, SVR)进行预测，其中训练输入为相似平均趋势段和相应波动分量段的合成。结果表明，与其他模型相比，该模型具有更高的精度和稳定性，所提方法不但能够降低调频容量，还能提升调频表现。     

基于改进离散型麻雀搜索算法的配电网恢复重构方法

针对传统智能优化算法在恢复重构中搜索空间大、不可行解多,且易早熟收敛、效率低等问题,提出了一种基于改进离散型麻雀搜索算法的配电网恢复重构方法。利用配电网每生成一个环路需断开一个开关来保持其辐射状的思想,采用基于有序环矩阵的整数编码方式对多个环路内的开关状态进行编码。结合Sin混沌映射、Metropolis和扰动机制设计了改进的离散型麻雀搜索算法,并将其应用于配电网恢复重构模型的求解。大量仿真表明所提方法能有效实现恢复重构,使重构后配电网的供电可靠性和供电质量得到改善。     

基于多参量的高压断路器分/合闸线圈的故障诊断

由于分/合闸线圈电流信号和振动信号的变化均可以反映操动机构的运行状态,因此文中阐述了根据多参量来诊断高压断路器分/合闸线圈故障的一种新方法,以提高高压断路器故障诊断的准确率。文中首先介绍了操动机构电磁铁的动作状态,并分析操动机构电流信号与运行状态的关系,其次设计了一套以NI数据采集卡和实时控制器为核心的硬件电路,最后运用多层小波包分解与重构算法对信号进行滤波,结合极值法对信号进行特征值提取,并采用粒子群优化算法与支持向量机相结合的方法进行状态分类。实验结果表明,文中提出的算法能够及时发现高压断路器运行过程中存在的安全隐患,有效提高高压断路器的运行可靠性。     

基于重启动全纯函数嵌入的电力系统经济调度

求解电力系统经济调度问题时存在以下不足：传统数学规划类算法依赖于初值,易收敛到局部最优;启发式算法可以跳出局部最优,但牺牲了计算速度和鲁棒性。为了克服这些问题,提出一种用于求解电力系统经济调度的重启动全纯函数嵌入式算法,该方法引入重启动机制和启发式规则。重启动机制将帕德近似计算限制在低阶,避免计算高阶时的高耗时和停滞解问题;启发式规则能够根据上一过程的近似解筛除部分约束,降低求解Karush-Kuhn-Tucker方程组的规模,并确定合适的初始值。以多个不同规模的静态和动态经济调度问题为算例进行测试,结果表明所提方法能够高效、准确地求解经济调度问题,而且比传统全纯函数嵌入式算法和内点法的收敛速度更快,执行时间更少。     

北欧电力市场不平衡结算及对中国的启示

电力市场中的不平衡电量虽然很小,但其价格是远期和现货市场的对标目标,直接影响电力批发市场的价格。北欧电力市场是国际上第一个真正意义上的跨国电力市场,对我国跨省、跨区电力市场的建设具有很强的借鉴作用。基于此,分析了北欧电力市场不平衡结算的规则,包括不平衡结算模型、不平衡电量计算和不平衡电费计算,梳理了在不平衡结算过程中所涉及的市场主体和交易结算机构各自的责任,明确它们之间信息和数据的传输关系。介绍了发放票据的流程和保证金额度的计算,确保参与交易的市场主体的利益,降低其违约风险。最后,结合我国的实际国情,从机构设置、合同规范、结算方式等几方面,提出不平衡机制建设的建议。