基于边界强化混合采样的两阶段电力系统暂态稳定评估

受制于样本固有的不平衡性,基于数据挖掘的暂态稳定预测方法不易用于工程实践,为此,提出一种基于边界强化混合采样的两阶段暂态稳定评估模型。在第1阶段,利用预训练的级联卷积神经网络模型确定边界和非边界样本集,利用条件生成对抗网络合成边界集失稳样本,并对非边界集稳定样本进行欠采样,以实现边界强化;在第2阶段,利用混合采样后的重构样本集再训练卷积神经网络模型,以更好地挖掘失稳样本的隐含特征,并采用改进后的焦点损失函数加强模型对边界集样本的学习能力。新英格兰39节点系统与南方某省级电网的仿真结果表明,所建模型有效降低了对失稳样本的漏判率,提高了整体预测精度,在样本极不平衡的情况下仍有良好的评估性能。     

基于GAN和多通道CNN的电力系统暂态稳定评估

目前基于深度机器学习的电力系统暂态稳定评估对介于稳定和失稳边界的系统状态判别存在一定困难,同时也难以兼顾在线评估的准确性和快速性。针对该问题,该文提出一种基于多通道卷积神经网络(convolutionalneural network,CNN)和生成对抗网络(generative adversarial nets,GAN)的暂态稳定评估方法。首先构建了含级联多通道CNN的电力系统暂态稳定状态评估模型,通过前级多通道CNN预测非边界样本的暂态稳定状态并确定原始边界样本集;其次交替训练GAN模型的生成器和判别器以实现边界样本集增强,用增强后的边界样本集训练后级多通道CNN,使其能够可靠判别边界样本的暂态稳定状态,从而提高了状态评估的准确率;此外,在故障清除时刻预测出稳定系统的稳定程度以及失稳系统的安全控制时间裕度,从而保证了在线评估的快速性,也为后续控制策略提供一定参考。在IEEE-39节点系统和某省级电力系统上仿真表明：所提模型的评估效果相较于其他常用深度学习算法而言更为优越,在同步相量测量装置测量信息含噪声的情况下,该模型表现出较强的鲁棒性。     

基于改进长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估方法研究

现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的风火系统暂态特征选择与两阶段稳定评估

为实现含新能源电力系统暂态稳定的在线更新,降低新能源机组出力、电压等特征对评估准确率的影响,提出基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的暂态特征选择和两阶段稳定评估模型。首先,改进最大信息系数中的网格划分方法,建立基于Pearson相关系数和统一信息系数的混合Markov决策模型,对风火系统暂态特征进行数据分析与特征选择。其次,以Wasserstein距离代替传统生成对抗网络中的JS散度,提出基于Wasserstein生成对抗网络的暂态稳定模型在线更新方法。同时依据一阶段暂态稳定评估置信度将样本划分为安全域样本与非安全域样本,提出一种两阶段暂态稳定评估方法。最后在改进的IEEE 39节点、IEEE 118节点系统中将所提方法与传统方法进行了对比,结果表明所提方法的暂态稳定评估准确度有所提高,且计算速度有所加快。     

基于改进CGAN的电力系统暂态稳定评估样本增强方法

基于数据驱动的暂态稳定评估方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力系统中暂态失稳情况极少,给通过数据挖掘方法判断失稳情况带来了极大困难。针对这个问题,提出了一种用于暂态稳定评估中失稳样本合成的数据增强方法,对条件生成对抗神经网络(CGAN)训练方法的适应性进行改进以提高其学习稳定性,在离线训练时利用改进CGAN交替训练生成器和判别器,学习电力系统暂态数据的分布特性,然后采用极限学习机(ELM)分类器筛选出改进CGAN所生成的多组样本中G-mean值最高的生成样本,将其中失稳样本对原始失稳样本进行增强,最后用增强后的原始样本训练分类器,实现在线暂态稳定评估。仿真结果表明,所提出的样本数据增强方法通过改进CGAN实现对原始数据分布特征的有效学习,进而提升暂态稳定评估的正确率,具有抗噪声干扰性强、对高维数据鲁棒性好的优点,能够有效平衡电力系统失稳数据。     

基于迁移学习的电力系统暂态稳定自适应预测EI北大核心CSCD

基于人工智能的电力系统暂态稳定预测,通常需要用离线生成的大量暂稳样本对预测模型进行训练,然后根据系统的实时响应进行在线预测。但当系统的运行方式和拓扑结构发生较大变化时,预测模型的精度会显著下降,亟需一种能跟踪系统变化的自适应暂稳预测方法。针对该问题,将迁移学习引入电力系统暂稳预测,基于卷积神经网络提出了一种自适应预测方法。首先利用离线生成的大量暂稳样本训练并得到基于卷积神经网络的预训练模型。当系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时,保持预训练模型的网络结构不变,将其中的2个卷积层、2个池化层和全连接层的网络参数迁移至新模型;提出了一种最小均衡样本集的变步长生成方法,用新生成的最小均衡样本集训练分类层参数,从而快速得到新的预测模型。新英格兰10机39节点系统的测试结果表明:所提方法能自适应跟踪系统运行方式和拓扑结构的变化,有效更新预测模型且大幅减少新模型的训练时间,为基于人工智能的电力系统暂态稳定自适应预测提供了一条新思路。     

基于迁移学习的电力系统暂态稳定自适应预测

基于人工智能的电力系统暂态稳定预测,通常需要用离线生成的大量暂稳样本对预测模型进行训练,然后根据系统的实时响应进行在线预测。但当系统的运行方式和拓扑结构发生较大变化时,预测模型的精度会显著下降,亟需一种能跟踪系统变化的自适应暂稳预测方法。针对该问题,将迁移学习引入电力系统暂稳预测,基于卷积神经网络提出了一种自适应预测方法。首先利用离线生成的大量暂稳样本训练并得到基于卷积神经网络的预训练模型。当系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时,保持预训练模型的网络结构不变,将其中的2个卷积层、2个池化层和全连接层的网络参数迁移至新模型;提出了一种最小均衡样本集的变步长生成方法,用新生成的最小均衡样本集训练分类层参数,从而快速得到新的预测模型。新英格兰10机39节点系统的测试结果表明:所提方法能自适应跟踪系统运行方式和拓扑结构的变化,有效更新预测模型且大幅减少新模型的训练时间,为基于人工智能的电力系统暂态稳定自适应预测提供了一条新思路。     

基于主动迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

基于深度学习的暂态稳定评估模型通常需要大量的有标注样本用于离线训练。一旦电网的运行方式和拓扑结构发生较大变化,预训练模型的性能将劣化甚至失效,使得在线评估时存在一定的空窗期。为了解决这一问题,以深度置信网络（DBN）为研究载体,将深度学习、迁移学习和主动学习相结合,提出一种基于DBN模型的主动迁移学习方法。首先,训练DBN来挖掘输入特征和暂态稳定评估结果间的映射关系,得到更好的暂态稳定评估效果。其次,当拓扑结构和运行方式发生较大变化时,通过短期仿真生成大量的无标注样本,利用主动学习来筛选少量最富有信息的样本,并通过长期仿真对这部分样本进行标注,显著减少了样本的生成时间。最后,计算源域和目标域数据分布的最大均值差异,选择不同的迁移路径,在确保迁移效果的前提下进一步缩短了迁移时间。采用新英格兰10机39节点系统、NPCC 48机140节点系统和中国华中电网进行了仿真,结果验证了所提方法具有高精度、快速性和鲁棒性,有效缩短了深度学习模型在线应用时的空窗期。     

融合多类型深度迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估

针对不同类型人工智能网络应用于电力系统暂态稳定评估时精度和泛化能力不稳定、运行方式或拓扑结构发生较大变化时评估精度下降、重新训练新模型费时费力等问题,提出一种融合多类型深度迁移学习模型（tmDLM）的自适应评估方法,该方法融合了深度置信网络、卷积神经网络以及长短期记忆网络3种不同的深度学习模型。将训练好的各类深度学习模型作为源域模型,当运行方式或拓扑结构发生较大变化时,采用少量目标域样本集微调预训练模型,使其快速跟踪系统当前的运行状态,并得到tmDLM。新英格兰10机39节点系统和华中电网的仿真结果表明：所提方法可以充分发挥各类深度学习方法的优势,具有良好的泛化能力;六分类模型能够在判稳的同时进行稳定裕度/失稳程度等级的评估;经过迁移后的深度学习模型具有良好的评估精度和时效性,大幅缩短了模型更新时间,实现了电力系统暂态稳定的自适应评估。     

基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法

为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于PSCAD/EMTDC的电网GIC影响仿真分析

地磁暴在电网中产生的地磁感应电流影响电力系统运行,研究地磁感应电流在电网中的分布、大小及影响等问题有重要意义。在提出了研究我国电网地磁感应电流影响问题必要性的基础上,给出了基于平面波理论的地表面势的算法,以及用PSCAD／EMTDC软件分析电网地磁感应电流影响的思路,并对仿真分析中的仿真条件、理论依据、注意事项等问题进行了讨论,最后给出了仿真实例的分析结果。实例分析表明,我国电网的地磁感应电流问题是有必要深入研究的课题,PSCAD／EMTDC软件是分析电网地磁感应电流影响的有效工具和最佳选择。     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC（过程控制中的对象链接与嵌入技术）是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准，近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM（分布式组件对象模型）的技术。由于DCOM的平台相关性，不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA（通用对象请求代理体系结构）技术具有跨平台、语言无关等突出优点，本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案，通过具体的实现过程展示了方案的可行性，并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术，将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力，使其成为一种更广泛适用的标准。