基于双协方差随机子空间识别的类噪声数据低频振荡辨识

低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障定位

针对改进的遗传算法、二进制粒子群算法等智能优化算法在复杂的有源配电网中故障定位的准确率不高、易于陷入局部最优、收敛速度慢以及定位时间长等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障区段定位方法。首先,通过Tent混沌映射改善初始种群和将逃逸能量非线性化,以加快哈里斯鹰优化算法的收敛速度。其次,通过结合黄金正弦算法跳出局部最优。最后,所提方法在IEEE33节点有源配电网模型上进行了仿真测试验证,表明改进后的哈里斯鹰优化算法能很大程度地加快收敛速率,故障定位方法具有很高的容错率。     

基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识

针对配电网线路参数辨识困难、不精确的问题,提出了一种基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识的方法。首先,使用线性解耦潮流模型最小二乘回归得到线路初始辨识参数。然后,将配电网分成若干个区域,并采用滑动时间窗策略,在每个时间窗中对每个区域内的线路参数通过高斯-牛顿法进行精确辨识。最后,对所有时间窗内的辨识结果进行离群值检测,综合各个时间窗的辨识结果得到最终的辨识值。所提方法提高了线路参数的辨识精度,并且可以避免精确辨识时选取到坏数据导致辨识结果偏离真实值。     

基于奇异谱分析和局部敏感哈希的调频辅助服务市场短期容量需求预测方法

为了满足电网频率评估的要求，降低电网风险，保证发电与用电的实时平衡，需要对电网短期调频需求进行预测。为此提出基于奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)和局部敏感哈希(locality-sensitive hashing, LSH)的调频容量需求预测方法。首先，为了处理频率信号高波动性的影响，SSA将频率信号分解为2个分量——代表原始时间序列平均趋势的平均趋势分量和揭示随机特征的波动分量，2个分量均在相空间中被重构，以获得平均趋势段和波动分量段；然后利用LSH选择平均趋势段的相似段，用于局部预测，从而提高预测的精度和效率；最后，采用支持向量回归(support vector regression, SVR)进行预测，其中训练输入为相似平均趋势段和相应波动分量段的合成。结果表明，与其他模型相比，该模型具有更高的精度和稳定性，所提方法不但能够降低调频容量，还能提升调频表现。     

基于多参量的高压断路器分/合闸线圈的故障诊断

由于分/合闸线圈电流信号和振动信号的变化均可以反映操动机构的运行状态,因此文中阐述了根据多参量来诊断高压断路器分/合闸线圈故障的一种新方法,以提高高压断路器故障诊断的准确率。文中首先介绍了操动机构电磁铁的动作状态,并分析操动机构电流信号与运行状态的关系,其次设计了一套以NI数据采集卡和实时控制器为核心的硬件电路,最后运用多层小波包分解与重构算法对信号进行滤波,结合极值法对信号进行特征值提取,并采用粒子群优化算法与支持向量机相结合的方法进行状态分类。实验结果表明,文中提出的算法能够及时发现高压断路器运行过程中存在的安全隐患,有效提高高压断路器的运行可靠性。     

北欧电力市场不平衡结算及对中国的启示

电力市场中的不平衡电量虽然很小,但其价格是远期和现货市场的对标目标,直接影响电力批发市场的价格。北欧电力市场是国际上第一个真正意义上的跨国电力市场,对我国跨省、跨区电力市场的建设具有很强的借鉴作用。基于此,分析了北欧电力市场不平衡结算的规则,包括不平衡结算模型、不平衡电量计算和不平衡电费计算,梳理了在不平衡结算过程中所涉及的市场主体和交易结算机构各自的责任,明确它们之间信息和数据的传输关系。介绍了发放票据的流程和保证金额度的计算,确保参与交易的市场主体的利益,降低其违约风险。最后,结合我国的实际国情,从机构设置、合同规范、结算方式等几方面,提出不平衡机制建设的建议。     

重构南方区域电力中长期市场:(二)国外金融输电权市场实践经验综述及其启示

金融输电权是对冲阻塞风险、分配阻塞盈余的有效工具,现已被应用于多个国家或地区的电力市场。基于文献综述和分析市场运行数据的方法,首先针对国外金融输电权的合约、初始分配机制和二级市场交易机制,总结了其设计思路和实践效果;随后围绕金融输电权市场的两大前沿问题进行评述,包括实时阻塞盈余为负和拍卖出清价格被系统性低估的问题;最后,结合南方区域电力中长期市场的实际情况,阐明引入金融输电权的必要性,并就合约设计和初始分配机制,提出了若干政策建议。     

基于形态小波范数熵和支持向量机的电能质量分类研究

针对电能质量信号分类存在实时性差、准确度低的问题,提出了一种基于HMT(hit or miss transform)小波范数熵(norm entropy,NE)和支持向量机(support vector machine,SVM)的电能质量扰动识别方法。根据HMT小波分解每一层能量不同的特点,取扰动信号的10层小波分解的范数熵组成特征矩阵。特征量起到了对扰动信号分形的作用,以此作为SVM的输入。为了提高分类的准确度,研究采用了粒子群算法(particle search optimization,PSO)对SVM参数进行了寻优,分类准确度达到99%左右。同时比较了HMT小波和传统db4小波分别和SVM结合时的准确度,证明了HMT小波的优势和本文特征量提取法的有效性。而对于含噪声的电能质量信号,采用了广义形态滤波器进行了滤波预处理。仿真结果表明,该方法识别准确率高,稳定性好,适用于电能质量扰动识别系统。