基于网络和时间关联关系的告警相关性分析

目前,电力通信网络系统日渐复杂,为实现通信网络根源性告警的定位,提出了网络相关性和时间相关性概念模型.基于此模型改进了事件树分析规则,设计了告警相关性分析引擎系统,实现了对网络根源性告警准确、实时的分析.     

基于高维随机矩阵的配电网用户侧用电行为分析

为了准确掌握配电网用户侧异常用电行为以及智能电表的故障情况,基于随机矩阵理论进行低压用户侧智能电表的数据分析与建模,以高维数据统计指标对用户侧的用电数据进行状态表征,在此基础上提出一种低压配电网用户侧异常用电及电表故障诊断分析方法。该方法通过对随机矩阵特征根平均谱半径(mean spectral radius,MSR)指标的分析,给出了随机矩阵原理应用于用户用电异常区域定位的具体步骤,同时也可以实现用户侧用电异常时刻点的特征发现。最后,以某用电台区智能电表历史与实时量测数据为实际算例,分别在不同采样时刻点与不同用户处设置用户窃电与电表损坏等异常用电类型进行计算分析,结果证明了所提方法的有效性与适用性。     

基于多元大数据平台的用电行为分析构架研究

随着智能电网的发展,越来越多的测量装置向底层延伸。高级测量体系和配电网的发展不可避免地使用户用电数据量呈几何倍数增长,另一方面,电网也在积极寻求方法让需求侧可以充分地参与电网调控,增强电网可控性和经济性。在上述背景下,运用配用电数据分析用户用电行为建立相关驱动方法,可充分利用现有资源,为政府政策制定、电力公司业务拓展和用电行为引导提供新的解决思路。在配用电数据采集、聚合、处理和应用等方面提出了以大数据平台为基础的整体构架,设计了基于流处理和批处理的数据驱动方法,提出了适用于多维大数据用电行为分析的随机矩阵相关性算法,最后讨论了用电行为分析面向不同对象的应用场景。     

基于随机矩阵理论的交直流输电通道线损大数据关联特性分析

基于随机矩阵理论对西电东送交直流输电通道线损率的关联特性进行分析。首先,利用线损大数据构建出实验矩阵数据源与对比矩阵数据源,并通过滑动窗口分别对这2类数据源进行滑动取样;其次,将平均谱半径作为关联特性的量化指标,计算出实验矩阵与对比矩阵的平均谱半径以量化线损率之间的关联特性;最后,对南方电网"八交八直"输电通道的线损大数据进行分析,结果表明所提方法能定量描述线损率与状态量及不同通道的线损率之间的关联特性。     

基于灵敏度分析的网络固有结构理论的应用研究

系统的网络拓扑结构有任何的变化时,系统的节点导纳矩阵就会相应变化.网络固有结构理论(ISTNthe inherent structure theory of network)正是通过对系统的节点导纳矩阵分解,结合灵敏度法分析系统结构的变化与系统节点状态的关系.提出了主导特征值的选取范围,简化了计算元素.通过建立系统各次谐波的节点导纳矩阵,求解对应的灵敏度矩阵,并运用该理论寻找配电网中各次谐波滤波器的最佳配置位置的候选节点集,以所有节点的电压谐波和电压失真的目标函数值最小确定配电网中集中配置滤波器的最佳位置.对实例分析计算的数据证明该方法的准确性.     

基于随机矩阵理论的配电网状态分析与故障定位

随着智能电网的建设和发展,配电网的状态数据量正以指数级速度增长,面对这种发展趋势,传统的以假设和简化为前提的模型法不再适用,而以数据为驱动的随机矩阵理论方法体现出强大的优势.介绍了随机矩阵理论,包括M-P律和单环定理;概述了高维随机矩阵的构建方法以及在实际工程应用中采用滑动时间窗进行数据采样的理论基础;给出了以节点电压...     

主网与配电网协调规划的评价指标和规划方法

城市110 kV变电站作为连接主网与配电网的纽带,其选址和供电范围的划分是主网与配电网协调(以下简称主配网协调)规划的关键.文中提出协调因子及主配网协调规划评价模型,强调以提高总体运行均衡性为目标的电网规划思想.首先对变电站的基本属性进行分析,提出由运行率和关联度构成的负重系数的概念;然后利用约束圆环协调规划范围,将负重系数作为权值,利用改进后的加权Steiner最小树理论优化变电站选址;进而确定变电站的容量及供电范围.实际算例表明,从主配网协调程度考虑,所提出方法的规划结果优于传统选址规划结果.     

考虑家电关联与舒适性相结合的用电行为多目标优化模型

随着智能家电的广泛应用,实现用电行为优化已成为家庭智能用电的重要研究内容。从经济性和舒适性两个方面入手,提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型。首先,分析了家庭用户的负载特性,并定义了可中断和可转移电器的运行约束。然后,考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件,设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型,实现了多目标优化。最后,提出基于持续搜索多目标粒子群算法进行优化模型的求解。算例分析表明,多目标优化模型能有效降低用电费用并提高用电舒适性。     

智能用电用户行为分析的聚类优选策略

针对大数据背景下用户智能用电行为最佳聚类数目的选择问题,提出一种用户用电行为分析的聚类优选策略。在前期智能用电用户行为分析的特征优选策略研究的基础上,采用特征优选策略提取负荷曲线的最佳特征集对用户用电数据进行聚类分析;然后提出聚类数优选策略,通过综合考虑准确度评价指标和有效度评价指标确定最佳聚类数目。以国内外的用电数据为数据源,仿真验证了所述策略可以选择合理的聚类数目,有效提高用电行为分析的数据聚类效果。     

智能用电用户行为分析特征优选策略

针对大数据应用背景下用户智能用电行为分类的计算复杂性和特征选择有效性的问题,提出一种基于特征信息量的特征优选策略。首先,以用电特征的互信息量与相关系数作为特征有效性和关联性判据,设计用电特征优选准则。然后,提出一种该准则下的用电行为特征优选策略,通过减少特征间的分类信息冗余实现高维特征的降维,并选取有效独立的特征,从而构建用户用电行为聚类精简特征集。最后,基于特征优选策略实现了一种特征自适应的用户用电行为分析方法,完成优化的用户用电行为分析。通过电网实际用电数据验证了所提策略能提高聚类准确率和减少计算复杂性的有效性。     

基于FDA的居民用户空调用电行为分类分析方法

针对居民空调用电行为分类中存在事件型数据,导致分类分析耗时长、结果不准确等问题,提出一种基于函数型数据分析（FDA）模型的居民空调用电行为分类分析方法。该方法采用多重分形理论提取居民用电行为特征,使用函数型数据分析算法对居民空调用电行为进行聚类后获取居民空调用电行为类别,采用改进动态时间规整算法对居民空调用电行为实施分类处理,得到居民空调用电行为。根据非介入式设备采集到的实际居民用电行为信息检验该方法的有效性,实验结果表明:该方法可以较好地提取居民用电行为特征,且可有效提高用户空调用电行为分类精度以及缩短分类耗时,可充分描述居民空调开启情况以及消耗电量,具备较好的应用效果。     

基于最小生成树的电力通信系统时钟同步网规划算法

电力通信网要求具有高稳定度、高精度、安全可靠的网络时钟同步环境。通过对电力系统时钟同步网规划问题的研究,提出了一种基于最小生成树的电力系统时钟同步网的规划算法,该算法针对单一时钟源网络,在传输级数最少的基础上以传输距离最短为目标,并借助最小生成树理论和层内优化思想实现两阶段优化以确定最佳路径,该算法速度快,效率高,适合大规模时钟同步网的规划求解。     

基于赋权网络节点重要性的重要负荷优先恢复策略

从图论的角度提出一种局部电网停电后失电网络的网架重构方案。根据赋权失电网络的节点凝聚程度计算节点重要度,利用最小生成树法对失电区域的重要枢纽节点、重要负荷节点以及重要发电厂节点进行关键路径的找寻,并通过潮流计算优化其路径的潮流平衡性,得出在网架重构阶段中需要优先恢复的最短路径。以IEEE30节点系统为算例进行验证,结果表明所提方案简单、有效。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

基于动态博弈的配电网单相电力用户用电行为分析

针对配电网三相负荷不平衡及电力尖峰负荷持续攀高问题,利用博弈论信号传递机理,建立基于动态博弈的配电网单相电力用户用电非合作博弈模型。该模型以A,B,C各相电力用户为博弈参与者,各参与者以一个用电周期用电费用最低为优化目标,其费用函数同时考虑了三相不平衡的抑制及负荷的削峰填谷。利用粒子群优化算法求解该问题的纳什均衡。仿真结果表明,所提方法可通过博弈联动在抑制三相负荷不平衡的同时,实现削峰填谷和降低峰谷差。     

网络环路的分析及对策

随着企业网络冗余链路的建设和终端接入数量的增长,网络环路发生机率明显增多。环路的形成具有隐蔽性,产生的现象具有相似性,带来的影响具有严重性,给运维人员带来很大困扰。文章介绍了环路的产生原因和表现形式,以电力系统常见的组网为例,从交换机配置方面针对二层网络环路进行防治,最后针对网络建设和管理2个阶段提出注意事项,从根源杜绝网络环路的发生。