计及相量测量单元信息不可观性的强迫功率振荡扰动源定位

强迫功率振荡的扰动源定位是低频振荡诊断与分析中的重要问题。目前,利用相量测量单元(PMU)的数据进行扰动源位置识别已引起了一定的关注,但相关研究成果大多未考虑PMU尚无法完整配置的现状,因而难以在实际电力系统中推广应用。为此,提出了一种计及PMU信息不可观性的强迫功率扰动源定位方法,并从扰动源定位的角度出发,提出了PMU分区配置的基本要求。仿真结果表明,该方法可在PMU信息不可观的情况下准确识别扰动源位置。     

电力系统黑启动过程中线路继电保护的配置与整定

针对电力系统黑启动过程的特殊要求，提出了其继电保护配置的基本原则；研究了适用于黑启动初期单电源运行方式下以零序电流保护和距离保护为主的线路保护配置方案；在分析不同运行方式下零序故障电流特点的基础上，研究并提出了零序电流保护的整定方法。     

人工神经网络和专家系统结合运用的电力系统故障诊断方法

对人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了一种电力系统故障诊断新方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用田的推理能力，由ＥＳ根据报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行验证、该方法中ＡＮＮ隐含的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的通用性。模拟测试表明该方法可有效地识别电网故障元件，并且具有较强的容错性。     

电力系统故障论断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向ＢＰ网络作为故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神经     

电力系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式

对人工神经网络和专家系统结合应用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出了电力 系统故障诊断神经网络专家系统的一种实现方式。该结构方案中，采用三层前向BP网络作 为 故障诊断的核心部分，与传统的专家系统相结合组成混合式的神经网络专家系统。基于该方 案建造的故障诊断神经网络专家系统综合了专家系统和人工神经网络各自的优点，充分利用 专家系统的推理判断能力和人工神经网络的学习和容错能力，比单独利用专家系统或人工神 经网络的电力系统故障诊断系统具有更好的性能。     

一种面向对象的用于事故处理的电网结构知识表示方法

讨论了一种基于面向对象设计的电网拓扑结构知识表示法.摒弃了传统的以母线为核心的知识表示法以及在其基础上改进的知识表示法,采取了一种面向对象的知识表示新方法.其基本思想是将设备完全看作由开关(或刀闸)与其它设备相连,忽略设备的本身性质.这种知识表示法经分析验证,是一种通用性强,冗余度小的知识表示法.     

基于病毒进化改进NSGA-II算法的扩展黑启动多目标优化

为了保证黑启动小系统的安全恢复和合理兼顾多目标优化方法的快速搜索与局部搜索,提出基于病毒进化改进NSGA-II算法的综合功率支持和恢复安全裕度的扩展黑启动方案多目标优化方法。以初期阶段内发电量加权和最大化、电压稳定裕度最大化和维持节点电压在满意水平为目标建立多目标优化模型。在快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)的染色体中引入生物病毒机制和病毒感染操作,利用病毒的横向感染对解空间进行局部搜索,避免强化全局寻优时的前沿退化。然后结合基于病毒进化改进NSGA-II算法与最短路径法对扩展黑启动方案求解出Pareto最优解集。以新英格兰10机39节点系统和河北南网实际系统为算例验证所提方法的有效性,该方法为决策者提供了更全局性的选择空间,从而保证扩展黑启动小系统安全可靠地恢复更多出力。     

考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化

综合考虑高压直流(LCC-HVDC)接入电网时已恢复负荷的频率调节特性、功率因数、大小与位置对受端系统安全性的影响,结合系统恢复过程中的负荷投入特点,提出了一种考虑直流接入对系统安全性影响的负荷恢复优化方法。以直流接入时受端电网频率偏差最小化、节点电压偏移程度最小化和联合潮流熵最大化为优化目标,考虑机组出力、线路潮流等约束条件,采用快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解出负荷恢复的Pareto最优解集;然后根据三角模糊数和信息熵权法分别确定各属性的主客观权重,通过灰色关联分析模型对各方案进行多属性决策选出最满意的解。最后,通过含高压直流通道的新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

基于文本挖掘的电网检修工作票辅助决策方法研究*

电网检修工作票中蕴含大量有价值的信息,通过历史工作票的检索利用可以有效辅助检修工作票的决策,传统检索方法效率低、工作量大,且无法实现历史工作票的全面有效参考。基于此,提出一种基于文本挖掘的电网检修工作票辅助决策方法。分析并归纳传统工作票检索的局限性及工作票文本的特点;结合电力知识对文本进行预处理,根据表述不规范等问题,提出一种包含主词和辅词的改进双层词袋模型;利用余弦相似度实现检修设备关键信息与历史场景间的多变量相似性匹配,将匹配结果进行降序排列。通过挖掘工作票间隐含的内在联系,实现相似、相关联工作票的识别与提取,为调度员制定工作票提供更精确、全面的决策支持,促进电网向智能化方向发展。基于实际电网算例,表明所提方法的可行性与有效性。