考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。     

电力系统恢复中机组恢复的优化选择方法

系统研究了电力系统恢复过程中机组恢复的优化选择问题.提出了一种根据恢复过程的实际状况选择被启动机组的优化策略并给出了相应的数学模型.模型以恢复过程中机组发电量最大为全局优化目标,同时计及各种约束条件.该模型为一个典型的多约束条件的背包问题,通过采用基于数据包络分析模型的相对有效性评估的定性方法与利用回溯算法求解背包问题的定量方法相结合的方式,确定恢复过程中某一时刻最合理的被启动机组.所提方法能较好地权衡对所求解问题的快速性和正确性要求.算例结果验证了所提模型与算法的有效性.     

基于图注意网络与深度确定性策略梯度的三相主动配电网供电恢复方法

配电服务恢复作为一种基本韧性范式，提供了一种优化协调的韧性解决方案，通过极端事件后配电网的供电恢复实现韧性提升。该文根据三相不平衡配电系统的网络特点，利用图注意网络对Actor-Critic架构的深度强化学习进行改造，通过增加网络拓扑特征提高其对不平衡配电系统的学习能力，提出一种基于图深度强化学习的三相不平衡主动配电网供电恢复新方法。该方法将配电网的动态供电恢复问题设计为一种新颖的马尔科夫决策过程，在此过程中不断产生样本数据并根据所提出的图深度强化学习算法对智能体进行训练，通过优化协调多个微电网以实现配电网动态供电恢复，其性能在IEEE37节点和IEEE123节点配电系统中得到了验证。     

考虑线路恢复代价的机组恢复顺序优化

新的设备和技术大量应用在电力系统中,提高了系统的安全性和可靠性,但并不能从根本上避免大停电事件的发生。大停电后,合理且可行性高的机组恢复顺序能够加快系统恢复进程。提出了一个线路恢复代价的指标来表征线路恢复操作成功的概率大小,构建了以机组恢复过程中线路恢复的代价倒数和机组提供发电量加权和最大的机组恢复优化模型。在用于解决离散优化问题的改进粒子群优化算法(PSO)基础上加入了遗传算法中的交叉因子,并结合迪克特斯拉(Dijkstra)算法求解了该优化模型。用IEEE30节点系统作为算例进行了仿真计算,其结果验证了所提算法的有效性。     

基于信息间隙决策理论的电网负荷恢复鲁棒优化

停电电网的恢复过程中,负荷恢复的不确定性可能影响电网恢复过程的安全,需要在负荷恢复中考虑负荷的不确定性。考虑到准确的负荷不确定性分布模型难以获取,文中提出了基于信息间隙决策理论(IGDT)的电网负荷恢复鲁棒优化方法,使负荷恢复方案在负荷波动范围内均能满足要求,而无需已知负荷的不确定性分布。首先,基于IGDT,将确定性负荷恢复优化模型转变为在负荷波动范围内均能达到最低恢复要求的鲁棒优化模型,同时综合考虑负荷恢复过程中的负荷最大恢复量、单次最大投入量、电网潮流等约束条件,再利用人工蜂群算法对优化模型进行求解,最后以新英格兰系统和江苏系统为例验证了所提方法的有效性。     

加快含快速切回机组电网恢复的动态分区策略

现有电网恢复研究中将快速切回(FCB)机组加入电网串行恢复序列,未充分利用FCB机组能够独立恢复周边电源和负荷的能力。与传统的黑启动水电机组相比,火电机组的FCB功能不能100%成功实施,含FCB机组的电网恢复需要根据黑启动电源情况动态分区。因此,文中在传统GN分裂算法的基础上,提出了适用于含FCB机组电网的分区恢复策略。首先,采用网络的Laplace矩阵特征值识别分区数量,同时考虑了电网分区中黑启动电源要求、功率平衡要求,以及分区划分的速度要求,建立基于改进GN分裂算法的电网分区方法,实现含FCB机组电网的快速自动分区。最后,新英格兰系统和部分江苏电网实际系统仿真结果表明,所提分区方法能够有效地对电网进行动态分区。     

基于改进深度置信网络的电力系统暂态稳定评估研究

为了提高深度置信网络的评估性能,提出一种基于稀疏降噪自动编码器和深度置信网络相结合的暂态稳定评估方法。首先,构建一组对系统暂态变化敏感且维数与系统规模无关的原始输入特征;其次,通过稀疏降噪自动编码器的无监督学习过程提取输入特征,用得到的权值和偏置初始化深度置信网络;最后,采用“预训练－微调”2种学习方法训练深度置信网络,获得原始输入特征与系统暂态稳定结果之间的映射关系。与采用随机初始化受限玻尔兹曼机的传统深度置信网络相比,本文提出的改进评估方法在一定程度上克服了由于随机初始化导致评估准确率无法达到最优的弊端。在新英格兰10机39节点系统上的仿真结果表明,该方法比常用的机器学习算法和深度置信网络有更好的评估性能,仿真结果还证明了本文所提方法具有良好的特征提取能力。     

基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究

在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法。首先基于K-means算法对历史调度数据进行聚类预处理;然后构建基于长短时记忆网络的机组组合深度学习模型,通过历史数据训练建立系统负荷与调度决策结果之间的映射模型,以此为基础进行机组组合决策;最后通过积累历史数据实现对模型的持续修正,从而赋予其自我进化、自我学习的能力。基于标准算例、实际电网数据的一系列仿真结果表明:相比于传统决策方法,该方法不仅可以在实际使用过程中不断提升其决策精度或效率,且在面对不同类型的机组组合问题时适应性更好。     

基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断EI北大核心CSCD

水电机组振动故障成因与故障征兆之间呈复杂的非线性关系,传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法,如支持向量机、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有研究基础上,引进相关向量机(relevance vector machine,RVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法,该文所提方法在学习过程中参数设置简单,在输出结果时给出了分类的可靠性,适合实际工程应用。同时,该方法在决策过程中,能够根据训练数据分布情况,自动选取决策结构,进一步提高诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振动故障诊断实例,取得良好效果,验证了算法的有效性。     

基于多分类相关向量机的水电机组振动故障诊断

水电机组振动故障成因与故障征兆之间呈复杂的非线性关系,传统方法难以描述。当前研究常采用模式识别方法,如支持向量机、神经网络等实现振动故障诊断。该文在现有研究基础上,引进相关向量机(relevance vector machine,RVM)对诊断过程进行改进。相比传统方法,该文所提方法在学习过程中参数设置简单,在输出结果时给出了分类的可靠性,适合实际工程应用。同时,该方法在决策过程中,能够根据训练数据分布情况,自动选取决策结构,进一步提高诊断的速度与准确性。将该文所提诊断方法用于水电机组振动故障诊断实例,取得良好效果,验证了算法的有效性。     

Coordinating self-healing control of bulk power transmission system based on a hierarchical top-down strategy

Top-down power system restoration following a widespread blackout begins with energization of the backbone transmission network. All interconnected regions will be restored as a whole, which needs collaboration of multiple operators. The parallel control and integrated restoration planning issues have to be addressed. In order to conduct an efficient top-down restoration process and guarantee the operational security, a hierarchical coordination mechanism and an online decision support system-based self-healing approach are proposed. Considering the multiple decision-making problems involved, an associated bi-level optimization model is built, which integrates the planning problems of backbone reconfiguration, sub-transmission system restoration, and non-black-start units start-up. Then, a solution methodology is developed to provide online decisions based on the model. Simulation results of Shandong Power System in China show that the restoration performance is significantly improved using the proposed control approach. Additionally, the decision method is proved to be efficient enough for online applications.     

基于恢复价值动态评估的配电网恢复控制决策

配电网停电后,停电场景、恢复进程和应急情况下的负荷职能等均会影响负荷恢复供电的紧急程度,通常根据待恢复对象自身的恢复价值静态设置其重要等级或重要度,这制约了有限恢复资源的精细化管理.为此,考虑冷负荷启动特性与负荷间职能耦合关系对负荷单位恢复价值的影响,考虑间歇性电源出力的可控性对电源恢复价值的影响,结合母线恢复为周边其他待恢复对象带来的潜在恢复价值,同时计及系统供电缺额、恢复代价和恢复操作的不确定性,提出了综合恢复收益、代价和风险的负荷及电源母线恢复价值动态评估方法.以此为基础,建立了配电网供电恢复多进程优化模型及分区并行恢复决策方法.最后,通过仿真分析验证了所提策略能够有效提高恢复资源的利用率.     

考虑线路投入顺序的网架重构机组恢复多目标优化

合理的机组恢复顺序和可靠的恢复路径对系统的快速恢复具有重要影响。分析了网架重构的机组恢复过程,建立了新的网架重构机组恢复多目标优化模型。优化目标为待恢复机组提供的发电量尽可能大,并兼顾线路恢复操作的可靠性和对后续恢复的影响。通过设置优化问题的求解域,松弛优化目标的主次关系,并引入差分进化—分布估计算法(DE-EDA)提高求解效率。所述方法能同时给出Pareto最优的机组恢复顺序、目标网架重构方案及线路投入顺序。算例仿真结果表明,设置求解域可减少计算量,提高求解速度;使用DE-EDA获得的最优解具有更好的收敛性和分布性。     

考虑线路操作时限和恢复概率的机组启动路径优化

研究了考虑线路投运时限、投运失败和机组投运时限的发电机启动路径优化问题。首先考虑线路远程操作和投运成功概率,建立了线路投运时限模型,求取了线路投运的时间期望作为线路的权值。然后研究了机组的启动时限、出力特点和进相运行能力,提出了机组在黑启动过程中的限制因素。接着以迪克拉斯算法计算最短路径,定义了机组综合优先级指标。算法实时考虑线路投运状况以贪心思想为指导提出了以迅速投运发电机组为目标的机组投运优化算法求取最优启动路径。最后应用IEEE39节点算例对所提出方法进行了分析验证。所得的研究成果对电力系统黑启动预案的制定和在线决策系统的开发具备参考价值和积极意义。     

An interpretative structural modeling based network reconfiguration strategy for power systems

The network reconfiguration is an important stage of restoring a power system after a complete blackout or a local outage. Reasonable planning of the network reconfiguration procedure is essential for rapidly restoring the power system concerned. An approach for evaluating the importance of a line is first proposed based on the line contraction concept. Then, the interpretative structural modeling (ISM) is employed to analyze the relationship among the factors having impacts on the network reconfiguration. The security and speediness of restoring generating units are considered with priority, and a method is next proposed to select the generating unit to be restored by maximizing the restoration benefit with both the generation capacity of the restored generating unit and the importance of the line in the restoration path considered. Both the start-up sequence of generating units and the related restoration paths are optimized together in the proposed method, and in this way the shortcomings of separately solving these two issues in the existing methods are avoided. Finally, the New England 10-unit 39-bus power system and the Guangdong power system in South China are employed to demonstrate the basic features of the proposed method.     

大停电事故后计及信息系统故障的机组启动次序优化策略

大停电事故后合理的机组启动次序方案有助于提高电力系统的发电量,进而加快电力系统恢复速度。由于电力系统调度控制高度依赖信息系统,在电力系统恢复过程中信息系统的故障会影响机组的启动次序。在此背景下,建立了考虑信息系统故障的机组启动次序优化模型。首先,介绍基于拒绝服务（DoS）攻击的信息系统故障,并分析机组恢复过程中信息系统故障对机组恢复特性的影响;然后,运用场景分析法处理信息系统故障时刻的不确定性,以最大化系统总发电量的期望为目标函数,考虑机组启动时间约束、与信息系统故障相关的辅助变量约束和机组启动功率约束,构建了机组启动次序优化模型,并采用线性化方法将所提出的模型转化为混合整数线性规划模型,采用商业求解器高效求解;最后,采用IEEE 39节点系统验证了所提出模型的有效性。     

大停电事故后计及信息系统故障的机组启动次序优化策略

大停电事故后合理的机组启动次序方案有助于提高电力系统的发电量,进而加快电力系统恢复速度。由于电力系统调度控制高度依赖信息系统,在电力系统恢复过程中信息系统的故障会影响机组的启动次序。在此背景下,建立了考虑信息系统故障的机组启动次序优化模型。首先,介绍基于拒绝服务（DoS）攻击的信息系统故障,并分析机组恢复过程中信息系统故障对机组恢复特性的影响;然后,运用场景分析法处理信息系统故障时刻的不确定性,以最大化系统总发电量的期望为目标函数,考虑机组启动时间约束、与信息系统故障相关的辅助变量约束和机组启动功率约束,构建了机组启动次序优化模型,并采用线性化方法将所提出的模型转化为混合整数线性规划模型,采用商业求解器高效求解;最后,采用IEEE 39节点系统验证了所提出模型的有效性。     

电力系统恢复控制的机组优化启动策略

现代电力系统恢复控制中的机组优化启动问题是一个复杂的多阶段决策优化问题.从全过程最优化的角度出发进行系统建模,以恢复过程中确定时间段内系统发电功率对时间的积分最大为优化目标,同时计及各种约束条件.通过将恢复过程按时间离散化,将此连续的全过程最优化问题分解为每一时步的优化计算,每一时步的优化问题构成一个典型的"背包"问题.采用经典回溯算法逐步求解每一时步中的"背包"问题,确定每一时步启动的机组,从而形成整个恢复过程的机组优化启动策略.求解方法较好地权衡了对所求解问题的快速性和正确性要求.以改进的15机系统为例进行测试,结果表明利用所提方法确定的机组恢复顺序可以获得比传统方法更好的恢复效果.     

用于网架重构决策的节点重要度动态评价方法

针对网架重构过程中,待恢复节点的拓扑重要性随网络逐步恢复而发生变化的特点,提出一种节点拓扑重要性的动态评价指标——动态节点重要度。在重构决策中,基于当前系统恢复状态,通过将已恢复节点合并成一个等效电源点,构造包含及不包含等效电源点的2个待恢复网络,综合考虑待评价节点的收缩对2个网络的影响,计算出待评价节点的动态节点重要度指标。在此基础上,将所定义的动态节点重要度指标用于网架重构中机组恢复的路径优化问题。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提动态节点重要度评价指标及路径优化方法的有效性。     

计及火电机组启动过程的网架并行恢复策略

在以火电机组为主构成的系统中,机组的启动恢复时间将决定大停电后网架重建的速度.文中采用电厂集控运行仿真机对火电机组的启动过程进行了研究,建立了机组累积启动时间与机组停机时间之间的关系.在此基础上,提出了一种网架并行恢复策略,即以每一恢复阶段的可用启动功率为约束,将待恢复的机组节点作为优先级别最高的负荷节点.采用Prim...