基于人工神经网络的智能型自适应保护──(Ⅰ)原理和模型结构

介绍了一种基于人工神经网络的智能型自适应继电保护原理其基本思想是利用了比传统保护多得多的信息量它比传统保护能区分更多的故障类型,提高了继电保护的适用范围,如从原理上解决了经高阻抗的短路故障保护问题．本保护的人工神经网络由３个子网络组成：先采用第一个三层ＢＰ网络对输电线路一侧的电流、电压信号进行前置处理,得到其特征量（各次谐波的幅值）;然后,在不同运行工况和不同类型的区内外故障时,再把特征量输入第二个三层ＢＰ网络,以判别区内外故障;第三个ＢＰ网络用于故障相判别．     

基于小波变换和人工神经网络的保护模型

采用一种结合小波变换和神经网络原理的模型,来识别电力系统短路故障．用小波变换提取测量信号的特征量,作为多层前向神经网络的输入．对不同的输出要求,采用不同的神经网络,判断出发生故障的相别、性质和位置．实验结果表明,该模型是有效、可行的．     

基于IGG法的电力系统状态估计

针对现有电力系统状态估计的不足，提出了一种基于IGG (Institute of Geodesy & Geophysics，Chinese Academy of Sciences)法的抗差估计方法。分析了抗差估计理论应用于状态估计时，初值和权函数选取的原则及一般方法，兼顾了估计结果的准确性和数值稳定性。将抗差最小二乘法用于存在拓扑错误和坏数据时的状态估计，结合网络参数估计辨识法，得出坏数据和可疑支路的正确状态，使抗差和状态估计在计算中一次完成。算例结果表明，该法抗差能力强，收敛速度快，而且具有较好的准确性和数值稳定性。     

考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置

考虑配电网运行中的不确定性,文章通过改进蒙特卡洛法生成大量预想事故集,利用潮流计算和拓扑分析得到接入分布式电源后系统运的行风险。提出一种考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置模型,将主动配电网运行带来的运行风险RL与分布式电源运行成本CDG作为目标函数,采用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得分布式电源安装位置和安装容量以及运行风险与运行成本之间的权衡关系。仿真算例表明,所提出的考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置方法,与单一只考虑经济性或者可靠性的优化模型相比更加合理,适用于分布式电源的优化选址和定容,验证了该模型的可行性。     

极端外部环境下输电线路的综合风险评估方法

针对极端外部环境易引发的巨型停电灾难的问题,提出输电线路的综合风险评估方法。首先采用多维云模型理论,建立极端外部环境下输电线路的综合故障率预测模型;其次,根据预测的故障率,从输电线路自身损失、人身环境损失、社会损失和系统安全损失这4个方面建立一种输电线路的综合风险评估体系;最后,根据电力事故事件调查规程对所建立的综合风险评估体系进行量化评分,并利用贵州电网实例进行验证。算例仿真表明:所建立的输电线路的综合风险评估体系具有良好的实用性、可操作性,而且便于评估。     

高压电缆护层交叉互联时的行波故障测距

为研究采用三相护层交叉互联方式的高压电缆线路的行波测距方法,讨论了裸露高压电缆(电缆沟或隧道敷设)的相量参数和模量参数的计算方法。通过分析模量参数的特征,将电缆中的模量分为内模量和外模量,分别计算了直埋电缆和裸露电缆的内、外模量波速,计算表明裸露电缆的外模量波速高于内模量。电缆护层交叉互联时,内、外模量会因行波折反射而相互转化,波速较快的外模量会对内模量波头造成干扰,给裸露电缆的双端行波测距造成影响。理论分析和数值计算表明,采用三相芯线电流之和作为行波测距信号,可有效消除外模量干扰,大大加强内模量波头特征,有利于提高行波测距准确度。     

采样频率自适应调整的实现

针对电力系统中频率变化所致数据采集和测量误差及电力系统动态记录对数据采集的要求 ,介绍了一种实时软件测频的原理及在故障录波和测距装置中实现频率自适应数据采集的过程。     

基于PLC的数字化变电站开关设备智能接口装置

针对当前变电站开关控制中存在的问题,以及变电站数字化发展方向对现有过程层设备提出的要求,提出了一种基于PLC的变电站智能接口方案。该智能接口将数字信号延伸到过程层设备,以可编程序控制器取代传统高压开关柜的继电器以及控制回路操作箱单元,以光纤代替通信电缆,接入综自系统后,PLC可实时接收遥信、遥控和保护命令并完成跳合闸控制、开关的远方操作、遥信参数及就地操作参数的上传。该智能接口具有可靠性高、抗干扰能力强及扩展性好等特点,有较好的推广价值。     

基于优化的LS-SVR的继电保护设备 故障率预测模型

电力系统的互联运行对继电保护设备提出更高的要求,而继电保护设备的安全稳定运行与故障率息息相关。为了解决标准粒子群(SPSO)陷入局部最优的问题,加入高斯扰动操作,提出了高斯扰动的标准粒子群算法(GDSPSO),并在优化过程改变传统学习因子是定值的缺陷,引入学习因子随着迭代次数变化的表达式,提高算法的搜索能力,更好地优化最小二乘支持向量机(LS-SVR)的学习参数,建立预测模型,并作误差分析。最后以某一地区相同型号,相同运行环境的24台继电保护设备为例,说明GDSPSO相比较其他3种算法而言,寻优速度快,稳定性好,计算耗时短,利用GDSPSO优化得到的学习参数建立的预测模型,预测效果好,预测精度高。     

采用体验性游戏模型的配电网运行仿真培训系统设计

将体验式学习理论和教育游戏理念引入配电网运行仿真培训系统的研发过程,利用体验性游戏模型理论建立了配电网运行仿真模型。配电网运行仿真培训系统采用面向服务的体系结构,实现了配电运行三维场景的组态式构建及仿真应用功能的灵活扩展,可应用于配电运行、检修、调试及调度人员的技能培训,改善了配电生产运行人员的仿真培训效果。