基于分类回归树算法的在线静态电压稳定裕度评估

随着电力负荷的不断增加,电压稳定问题日益凸显;为防止电压失稳,电网运行人员迫切需要了解电网当前的运行状态。提出运用分类回归树算法构建决策树模型,对静态电压稳定裕度进行在线评估。首先根据PV曲线分析和电压稳定裕度计算获得决策树训练样本集;然后通过模态分析和相关系数分析降低属性集的维度,确定训练决策树的输入属性;最后利用离线数据,运用决策树分类回归树算法训练出在线电压稳定裕度的评估规则。以某省实际电网为例对所提方法进行验证,其决策规则具有较高的准确性,能够实时地评估电网运行状态。     

采用线性决策树的暂态稳定规则提取

为了提高精细规则的性能,提出一种基于支持样本的线性决策树的规则提取方法。该方法筛选临近稳定边界的支持样本,作为决策树的输入样本,精简了样本数目;提出基于线性分类器的决策树方法,以得到基于组合属性的安全稳定运行规则。在单机无穷大系统和IEEE 39节点系统中的对比研究表明：由于考虑了支持样本的特殊性,用线性组合规则代替单属性规则,减少了计算时间,提高了泛化能力,丰富了规则的物理含义,得到的灵敏度信息可用于辅助决策,在安全稳定精细规则提取中具有应用潜力。     

基于多属性决策树的电网暂态稳定规则提取方法

随着清洁能源接入和交直流混联电网规模的不断扩大,电网调度运行方式更为复杂、多变,基于"在线计算辅助决策+人工经验判断"的调度控制方式已难以满足当前电网需求。提出一种基于暂态稳定裕度指标的多属性决策树方法,通过计算互信息对原始电气量进行初步分析,筛选出与系统稳定性关联度较高的特征属性;进而利用线性判别分析方法对所选属性进行最佳投影,获得各决策属性的组合特征;通过暂态稳定裕度指标离散化和样本训练生成决策树,得到可评估预想故障下系统稳定性的通用规则,并利用对决策树的回推分析获得可提高系统稳定性的运行方式调整策略;最后利用IEEE-39节点算例的仿真与分析验证了所提出方法的正确性和有效性。     

基于模式发现的电力系统稳定评估和规则提取

以基于SCADA信息快速判别电网稳定薄弱环节为目标，提出一种新的启发式暂态稳定评估策略。应用留数分析和递归切割技术在可观测量构成的特征空间发现稳定模式，并以模式发现结果为样本，提出基于决策树的产生式稳定判别规则提取方法。通过在新英格兰10机系统的应用和测试表明，所获得的规则具有良好的稳定分类能力和适应性，可从潮流信息快速判别稳定水平偏低的扰动位置。从规则自身还可获得有关在线监测重点和电网稳定增强措施的参考信息。     

在线电压安全评估的多重动态决策树方法

利用数据挖掘技术对电力系统在线动态安全进行评估,能够为系统运行控制提供决策指导,防止连续的系统安全问题。提出一种基于相量测量单元（phasor measurementunit,PMU）的在线电压安全评估算法：利用电网数据库已有的数据离线建立电压安全评估决策树,根据PMU的实时采样数据动态对决策树进行更新,形成动态决策树,在线对电压安全进行监控。此外,利用不同的属性集合构建多重决策树,替代原来单一决策树评估,大大提高了决策树分类的准确度和评估的可靠性。结合IEEE 57节点仿真系统,给出多重动态决策树的构建方法以及多重决策树的模型。仿真结果表明,基于PMU的动态多重决策树是一种在线电压安全评估的可行方法。     

基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型

采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性。该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断。通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位。与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改。     

基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型

采用基于粗糙集的决策树方法建立电网故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的、不精确的故障样本,且当丢失或出错的故障信息不是关键信号时,不会影响诊断结果,具有较强的容错能力和适应性.该文基于粗糙集理论,首先利用可辨识矩阵的改进算法对由断路器和保护为条件属性、考虑各种故障情况所组成的诊断决策表进行简化;然后采用加权平均粗糙度的概念,作为选择分离属性的标准,构造电网故障决策树,从而实现对电网的故障诊断.通过实例表明,该方法能有效地约简知识,具有很强的容错能力,能准确地判断电网故障以及对其进行定位.与规则表示相比,决策树直观、易于理解、维护和修改.     

模型-数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现关键技术与工程应用

随着可再生能源的大规模并网、需求响应的逐步实现,电网运行方式的复杂性和波动性不断攀升,电力系统的安全运行正面临新的需求与挑战。因此,基于人工智能技术,在广东电网建立了"模型—数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现平台",保证电网安全、稳定、经济运行。文中首先定义了电网安全特征和知识,阐述了模型—数据混合驱动的思想与具体实现方法,并分析了降低误差的手段;其次阐释了平台的并行计算技术;接着设计了平台的软硬件架构;最后,展示了平台在广东电网的实际应用效果,结果表明:(1)从运行规则制定层面,将运行专家离线制定粗放运行规则的模式,变革为人工智能在线发现精细运行规则的模式;(2)从运行规则应用层面,将调度员人工判定运行规则的模式,变革为人工智能实时判定运行规则的模式。     

一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法

电网综合风险评估能有效提高电网安全运行水平,为电力系统可靠运行提供安全保障。提出了一种基于云预测模型的电网综合风险评估方法。将云理论应用于输变电设备故障不确定推理预测,构建基于条件云发生器的云语言预测规则,在此基础上提出了基于云推理的输变电设备故障率预测模型。同时,基于效用理论构建了一套包括电压越限、极限输送功率、潜在连锁故障和系统稳定指数的电网综合风险评估指标体系。该方法能够科学合理地对电网进行综合风险评估,扫描电网运行薄弱环节。结合某地区电网运行实际数据进行了计算分析,计算结果表明该方法有效且实用。     

基于贝叶斯决策树的供电服务质量分析

供电服务是政府所提供的公共事业的一部分。文中将数据挖掘中的决策树算法引入到电网服务的满意度评估中,通过决策逻辑可以快速判断电网服务的质量。利用该方法为江苏某城实际电网建立了满意度评价决策树,并对决策树进行剪枝,减少过拟合。结果表明,该方法能够发现顾客满意程度与电力系统以及客户本身之间的潜在规律,为电网提高服务质量提供新的思路。     

基于知识库的主动式学习电网运行经验库的研究

运用面向对象技术与产生式规则知识表达方式,将电网中的运行经验按工作性质分类,建立一个拥有主动学习能力的电网运行经验知识库。运用基于权重的贝叶斯分类模型来对统计数据进行分类,从而识别语义,以此达到电网运行经验知识与用户的反馈交流的目的。利用知识库强大的学习能力,使电网运行经验知识库在与用户反馈交流中优化自身知识体系结构,有地区针对性地进一步扩充与完善运行经验库。该方法可以有效地为工作人员提供技术支持,提高工作人员的业务素质,加强电网的安全稳定运行。     

现代电网防灾措施的构想

在电力市场环境下,电力体制改革给电网安全稳定带来了深刻的影响。为确保电网的安全稳定运行,一方面需要进一步加强电力市场的运营系统,完善市场规则,保证公平、公正、公开、有效竞争,确保电网的安全稳定运行;另一方面要加强大电网的安全防御体系基础性的研究,提高大电网的安全稳定运行水平。从电力市场运营的角度和电力系统物理特性的角度阐述了现代电网的安全稳定。     

基于聚类的电网运行监控信息辨识分类方法研究

针对电网告警信息的分类与整理完全依赖监控员人工完成的弊端,为辅助监控人员辨识告警信号,提高电网调度响应效率,提出了一种基于聚类的电网运行监控信息辨识分类方法。本方法以大量的电网运行监控信息为基础,采用聚类分析算法,提取电网运行监控信息的聚类规则,从而实现对电网运行监控信息的自动筛选和分类。进而辅助监控人员及时发现电网设备发出的高危信号,保持电网的安全稳定运行。     

基于复杂网络理论的关键输电断面分析

关键输电断面对于电网的安全稳定运行与控制具有重要意义。提出一种基于复杂网络理论的关键输电断面自动搜索方法,为实现电网的实时状态监视与快速分析计算奠定了关键输电断面对于电网的安全稳定运行与控制具有重要意义。提出一种基于复杂网络理论的关键输电断面自动搜索方法,为实现电网的实时状态监视与快速分析计算奠定了基础。该方法利用输电介数指标识别由电网拓扑结构与潮流分布共同决定的关键输电线路,并结合复杂网络聚类算法构造适用于输电断面分析的电网分区方法;在分区的基础上,利用输电断面的特征及其与分区的关系,解决自动搜索过程中的充分性和必要性问题;最后,利用主导线路的输电介数实现了关键输电断面的重要性排序,克服后验式自动搜索方法中需要定量分析安全稳定裕度的缺陷。对中国电科院CEPRI-36系统和某省电网进行仿真计算,验证了所提模型和算法的有效性及对大电网的适应性。     

基于FP-growth算法的大电网关键线路辨识方法

辨识出连锁故障发展过程中的关键线路,对采取有效的连锁故障抑制策略,保障电网安全稳定运行具有重要作用。提出一种基于FP-growth算法的大电网关键线路辨识方法。利用FP-growth算法对基于电网运行可靠性模型进行连锁故障模拟生成的连锁故障事故链集合进行数据挖掘,发掘事故链集隐藏的关联规则,辨识连锁故障发展过程中的关键线路,对关键线路进行风险分析,并分析其对连锁故障的影响。IEEE 118节点系统仿真结果表明,所提方法能够有效辨识出连锁故障发展过程中的危险线路。     

基于梯度提升决策树静态电压稳定裕度评估

随着特高压直流输电的发展,电网负荷集中地区无功缺乏的问题日益突出,系统电压稳定与无功功率密切相关,有必要研究电压稳定裕度的在线监测问题,以期为无功补偿装置的协调配合提供参考。基于PMU提供的数据资源,提出一种基于梯度提升决策树的电压稳定裕度在线监测方法,该方法分为离线运行点数据库的建立以及实时评估两部分。通过模拟负荷的变化,求解最优潮流模型,得到各个发电机出力状态以及对应的电压稳定裕度从而形成离线运行点数据库,并在线下对梯度提升决策树进行训练,在线做出电压稳定裕度的评估。实验结果表明,所提方法对裕度的预测准确度高于基于支持向量机回归模型,且时间可以满足实时性的要求。在测量不确定性场景下,当信噪比大于40dB时,所提方法应对噪声干扰具有较强的鲁棒性。并且基于梯度提升决策树的特征选择能力,可以为PMU的布点提供一定依据,从而实现系统可靠性和经济性的平衡。     

计及安全稳定约束的多直流送出电网新能源极限渗透率估计方法

基于电网换相换流器的高压直流系统是大型能源基地电力外送的重要技术手段,然而新能源渗透率的提高会降低送端电网的安全稳定性。为保证多直流送出电网的安全稳定运行,提出一种计及安全稳定约束的多直流送出电网可承受新能源极限渗透率估计方法。推导各类安全稳定约束的表达式,包括短路电流约束、多直流短路比约束以及频率稳定约束;在考虑安全稳定约束的情况下建立多直流送出电网优化调度模型;给出优化调度模型分段线性求解方法,并基于该方法提出新能源极限渗透率估计方法。修改的IEEE 39节点系统仿真结果验证了所提方法的有效性。     

特高压直流输电系统雷击闭锁对送端电网影响的分析

以2015年四川电网为对象,开展了雷击造成特高压直流输电通道闭锁对送端电网安全稳定运行影响的研究。给出了特高压直流系统的准稳态模型,利用PSASP建立了2015年四川电网丰大运行方式下包特高压直流输电通道的电网模型。基于系统稳定性判据,通过仿真分析了雷击造成不同特高压直流输电通道单极/双极闭锁时对送端电网安全稳定的影响。文章对含特高压直流工程的电网安全稳定运行具有参考价值。     

电网静态安全条件下配电参数抗干扰控制方法研究

针对传统配电参数控制方法存在抗干扰能力差、控制精度低的问题,提出基于混沌粒子群算法和模糊PI控制器的电网静态安全条件下配电参数抗干扰控制方法。利用无线传感器(wireless sensor network,WSN)技术对电网设备运行进行监测,并通过信息采集模块得到电流、电压和谐波等参数。依据电网监测结果,将识别出的配电参数干扰种类划分成暂态类型扰动参数、稳态类型扰动参数、复合种类扰动参数。引入模糊PI控制,利用混沌粒子群算法优化模糊PI控制参数,即对隶属度函数与模糊控制规则表进行优化,通过优化后的模糊PI控制器对检测出的各种干扰进行有效控制。实验结果表明,所提方法能够很好地控制配电参数干扰,使电网系统可以安全稳定地运行。     

基于决策树理论的风电功率实时预测方法

风电功率的不确定性会对电网造成冲击,风电功率实时预测是缓解电网调频压力,保证电网稳定运行的重要手段.通过分析两种单一预测模型的特点,提出一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型.分析历史数据的序列特征和适用的预测方法,建立决策树分类模型,在预测时通过时数据序列特征分析,选择最佳预测方法.针对两不同风电场的数据进行预测分析,结果表明,组合模型预测精度高于单一模型,通过决策树模型进行实时序列特征分析,并选配最佳预测模型能有效提高预测精度.