基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类

针对输电线路各类型故障样本间的数量不平衡会造成人工智能算法对故障中的少数类样本识别精度不足的问题,提出了一种基于Borderline-SMOTE（BSMOTE）算法与卷积神经网络（CNN）相结合的输电线路故障分类方法。该方法首先利用BSMOTE算法对位于分类边界上的少数类样本进行过采样合成处理,改善样本间的不平衡度,然后将所提取的一维故障电流信号样本重构成二维灰度图像数据形式,并在Pytorch深度学习框架下搭建了CNN网络模型,利用模型的自主学习能力对灰度图像进行特征自提取与辨识,减少传统人工设计特征提取的工序,完成对输电线路故障类型的分类。实验结果表明该模型能够提高对少数类故障样本的识别能力,准确地判断故障类型,并对噪音具有较强的抗干扰能力。     

基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测

风电功率概率预测是分析未来风电功率不确定性的有效方法之一。为提高风电功率概率预测精度,文中提出基于变分模态分解(VMD)与改进门控循环单元分位数回归(QRGRU)的超短期风电功率概率预测方法。首先,采用VMD将原始风电功率序列分解成不同特征的模态函数;然后,对每个模态函数分别建立基于QRGRU的概率预测模型,并将变量间的网络结构约束作为目标函数的惩罚项,改进QRGRU权重在迭代修正过程中的平稳性;最后,在不同分位数条件下叠加各个模态函数预测值,并采用非参数核密度估计方法得到未来风电功率的概率密度函数。结合某风电场实测数据开展具体算例分析,结果表明所提方法能够兼顾区间覆盖率,减少区间宽度,在不同预测步长中均能表现较好的预测效果。     

浅析智能电网中的互动式节能调度

本文对面向智能电网的互动式节能调度进行了初步探讨,包括集中调度与发电企业自主调度相协调的节能发电调度,以及基于尖峰负荷边际能耗的用户侧互动优化调度,初步分析了互动式节能优化调度模型与算法的发展方向。鉴于该领域的相关研究刚刚起步,具体机制、步骤、模型、算法、技术支撑体系以及实际应用等内容将在后续研究工作中进行更深入的研究与探讨,以期为国内快速、全面推广节能发电调度提供基础,从而实现较大范围、较大幅度的节能减排,提升中国在节能减排以及智能电网方面的国际影响力。