智能配电网全寿命周期低碳仿真与评估研究

在电力系统低碳化背景下,分析比较智能配电网中分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入对智能配电网碳排放的影响。研究考虑分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩接入的智能配电网全寿命周期碳排放机理,建立其接入智能配电网的碳排放模型。结合碳排放流理论,提出智能配电网全寿命周期低碳仿真方法,说明智能配电网运行阶段碳排放占全寿命周期碳排放的主要部分。仿真分析了分布式发电、储能电站、电动汽车充电桩单独接入和共同接入配电网对运行阶段碳排放的影响,并针对智能配电网低碳运行方式提出建议。以IEEE33节点配电系统验证了方法的有效性和合理性。     

基于小波包时间熵的配电网运行状态特征提取方法

为了及时监测配电网运行情况进而快速准确甄别配电网的正常、异常以及故障状态,提出基于小波包时间熵的配电网运行状态特征提取方法,给出其小波基函数、分解层数和尺度、时间窗等相关参数的选择规范,分析该小波熵对系统状态表征的机理。搭建典型配电网模型,针对各种运行工况下典型配电网运行状态进行模拟仿真,仿真结果表明,所提方法能够正确区分配电网典型运行状态,并且不受网络拓扑、线路类型、故障类型、故障时刻、故障位置、过渡电阻等因素的影响,具有较好的适应性。     

继电保护设备元器件温度仿真分析与寿命评估

针对继电保护设备热设计阶段定量分析手段不足的问题,开展设备高热损元器件温度仿真分析及寿命评估。首先分析了继电保护设备的结构特征及散热机理,提出了继电保护设备机箱及板卡热仿真精细化建模方法,并基于Icepak软件建立了典型继电保护设备有限元仿真模型。然后通过改变继电保护设备有限元模型的仿真参数,仿真计算了不同环境温度、不同散热措施下各板卡高热损元器件工作温度,定量分析了高热损元器件温度变化情况。在此基础上,提出了基于继电保护设备温度分布特性及阿伦尼乌斯方程的高热损元器件寿命评估方法,揭示了设备运行环境温度对元器件寿命及可靠性的影响规律。得到的元器件温度特性及寿命分析结果,可为继电保护设备开展热设计及优化提供数据与理论依据。     

基于状态联动的在役设备最佳运行寿命评估模型

以设备实际运行状态为依据,以科学预测在役设备最佳使用年限、维护系统的供电可靠性和提高企业经济效益为目的,构建了基于状态联动的在役设备最佳运行寿命评估模型。基于在役设备的状态评价结果建立状态联动的故障概率预测模型,改进可靠性参数的预测,综合考虑了健康状态和运行环境等因素,反映了在役设备的个体差异性。兼顾可靠性和经济性的要求,结合模糊役龄回退机制,以设备年均全寿命周期成本最小为目标,构建电力设备最佳运行寿命评估模型。以变压器为例,从在运时间和当前健康指数两个维度对在役设备的最佳运行寿命进行了比较分析。算例结果表明,构建的最佳运行寿命评估模型可以合理设定设备的最佳运行寿命,能为在役设备的检修和退役安排提供理论参考。     

考虑电力-交通交互的配电网故障下电动汽车充电演化特性

由于配电网与交通网间的耦合交互作用,高渗透率电动汽车接入下的配电网故障可能对两网的运行产生扩大影响,厘清故障下电动汽车充电负荷对电网和交通网运行状态的影响以及充电站充电负荷分布是及时阻断故障影响的基础。针对此,提出了考虑电力-交通交互的配电网故障下充电特征演化分析方法。首先,考虑配电网故障下充电负荷变化对配电网的影响,提出了计及充电负荷变化灵敏度的变步长重复潮流模型以计算配电网最大供电能力。其次,结合用户有限理性决策和动态交通均衡,构建了配电网故障影响下的交通运行状态演化模型。进一步,以电动汽车出行和充电为耦合单元,基于改进的Davidson函数描述供电能力对充电行为的影响,建立了两网交互的作用关系。最后,仿真分析了考虑网络耦合的配电网故障下充电负荷演化规律及其影响。     

基于多级模糊综合评价方法的配电网运行状态评估模型

双碳发展目标对配电网设备的运行状态提出了更高要求.在此背景下,首先从外部性、供电可靠性、智能化水平、低碳性４个维度,筛选了１６个表征配电网运行状态的评价指标,并通过解释结构模型剔除了６个冗余指标; 然后建立了配电网设备运行状态多级模糊综合评价模型;最后选取某配电网区域进行算例分析,结果可得,供电可靠率、过载率、技术程度等指标直接影响配电网设备运行状态水平,为类似配电网运行状态维护提供了依据.     

基于设备状态评价的配电网动态可靠性评估

在传统的配电网可靠性评估中,通常以设备故障历史统计结果为基础进行计算,无法体现设备状态的动态变化情况,难以支撑实时可靠性分析,为此,该文提出了一种基于设备状态评价模型的配电网动态可靠性评估方法。首先,依据现有城市配电网故障记录,分析确定配电网设备故障因素;其次,将以历史统计结果得到的配电网设备基准故障率与配电网运行设备状态相结合,得到考虑配电网设备运行年限、运行状态以及运行环境因素等实际状态的故障率模型;再次,提出了基于状态评价模型的配电网可靠性评估方法,该方法可实现配电网的动态可靠性评估,同时可挖掘出配电网的薄弱环节;最后,通过算例分析验证了方法的有效性。     

一种智能变电站保护装置寿命预测方法

继电保护设备剩余有效寿命预测是智能变电站二次设备状态检修的技术关键.文中提出了一种基于马尔科夫链的智能变电站继电保护设备寿命预测方法,该方法基于马尔科夫链,利用设备在线监测信息和历史运行数据获得其状态分布向量以及状态转移矩阵,进而根据可靠性原理预测其剩余有效寿命.算例分析结果表明该方法可以对保护装置未来运行状态分布和剩余寿命进行有效预测,其预测结果可以为运行人员提供参考.目前该方法已应用在实际智能变电站的二次设备在线监测系统中,有助于提高智能变电站的安全运行水平.     

兼顾网损优化效益与投资成本的SNOP容量规划方法

智能软开关（soft normally open point, SNOP）在配电网潮流控制方面具有强大能力,但是SNOP极高的投资成本限制了其在配电网的应用。提出一种综合考虑SNOP网损收益及投资成本的最优规划方法。首先,基于SNOP寿命周期,按时间序列合理构建电网运行场景,根据SNOP及系统运行状态约束,分析不同容量条件下SNOP的降损收益;其次,根据模块化多电平换流器拓扑结构对SNOP成本进行详细分析,对SNOP容量与成本关系进行线性拟合;最后,充分考虑日常运营中降网损收益与SNOP投资运行成本,给出SNOP最优安装位置与容量配置的规划方案。仿真算例表明,受SNOP高投资运行成本限制,在大多数仿真条件下配电网仅安装一个SNOP为可行规划方案,可为主动配电网规划提供参考。     

基于态势感知的高渗透率电动汽车接入电网后电压调整策略

随着电动汽车使用量增加,区域配电网在高渗透率电动汽车接入配电网后会出现节点电压越限问题。基于态势感知技术,提出区域配电网内无功补偿设备以及电动汽车充电站联合参与的电压调整策略,通过构建二级调压模式确保配电网的电压状态。首先,在态势觉察阶段收集电动汽车状态、电网运行状态以及电动汽车充电站状态等信息;其次在态势理解阶段利用态势觉察阶段收集到的信息进行高渗透率电动汽车接入电网后模拟构建综合成本最小目标函数;然后在态势预测阶段根据电动汽车充电需求、电动汽车充电站信息预测高渗透率电动汽车接入电网后配电网电压偏差,基于潮流断面建立全局电气距离矩阵对预测电压修正,确认电网预测电压偏差;最后在利导阶段引入配电网电压偏差指标确定配电网电压偏离程度同时考虑配电网调压方式,对于不同程度的电压偏差确定配电网二级调压控制策略。通过IEEE 30节点系统进行仿真分析,验证了所提方法能够有效解决高渗透率电动汽车接入电网后电网电压越限问题。     

一种基于多元物理场耦合的变压器故障演化评估模型

变压器作为电力系统的重要设备,其故障预防和寿命管理对提升电力系统运行的可靠性具有重要意义。为实现变压器设备故障状态的高效评估,文中从变压器故障机理的关联性和复杂性特征出发,建立了基于多元物理场耦合与模糊数理论的变压器故障演化评估模型。首先,基于变压器故障的关联性特征,建立变压器故障演化网络图。其次,考虑到变压器故障机理复杂以及监测数据有限,采用COMSOL软件进行多元物理场耦合仿真;同时结合模糊数理论,建立变压器故障演化概率计算模型。最后,引入风险熵表征变压器故障演化的不确定性,提出变压器故障演化路径最大概率表达式,并将其转化为线性规划问题,进而得到不同初始风险因素下变压器最大概率故障演化路径。算例分析表明:模型计算结果能够反映变压器故障统计数据特征,可为变压器的状态评估提供参考。     

发电厂风机状态趋势分析与寿命预测

采用最小二乘法,对电厂风机进行运行状态趋势分析与寿命预测：即通过监测设备的主要运行状态特征参数,分析设备的运行状态及趋势,建立了风机的寿命预测模型。采用面向对象开发语言Visual C＋＋接口与Matlab混合编程方法编制了风机趋势分析与寿命预测件系统。     

交直流主动配电网多无功源协调的电压控制策略

为解决分布式电源高渗透率的交直流主动配电网因分布式电源出力波动及负荷变化等造成的电压越限问题,提出了利用柔性直流装置、分布式电源及离散无功设备等多无功源构建的主动配电网电压控制策略。将配电网电压运行状态划分为3种:(1)正常状态下进行全局优化,通过离散无功设备的静态无功功率置换出柔性直流装置的动态无功功率,提高配电网动态无功储备容量;(2)预警状态下通过多无功源就地控制与集中控制相互协调,实现轻度电压越限节点的校正控制;(3)紧急状态下利用柔性直流装置对电压越限节点快速紧急支援,实现配电网过渡到预警状态或恢复到正常状态。利用IEEE 33节点系统进行了仿真和实验验证,仿真和实验结果表明该策略提高了系统的动态无功储备容量,实现了配电网电压的有效控制。     

基于电热耦合模型和寿命预测的IGBT可靠性评估

针对IGBT可靠性评估中结温与运行工况和工作特性紧密相关的问题,以及考虑寿命预测中受多因素的影响,基于IGBT结构及失效机理,提出基于电热耦合模型和Bayerer寿命预测模型的IGBT可靠性预测流程,并结合贵州大学城市配电网柔性互联关键设备及技术研究示范工程,以MMC和DAB换流器中IGBT模块为研究对象,建立其热网络...     

基于CDOA算法的配电网弹性提升方法

近年来频繁的极端灾害对电力系统的稳定运行提出新的挑战。将大型船舶微电网系统集成到配电网中以提高沿海地区或岛屿配电网的弹性和可靠性,提出一种考虑船舶微电网系统的配电网弹性提升方法。在建立最小化船舶微电网系统与配电网的总运行成本的同时,最大化配电网弹性的多目标优化模型;针对不同的系统分别构建船舶微电网系统与配电网系统的约束条件;为了克服模型求解的复杂性和非线性,采用集体决策优化算法（collective decision optimization algorithm, CDOA）对所提模型进行求解。仿真结果表明,在正常情况下,协调调度移动式船舶微电网系统可以提高网络的可靠性,而在极端灾害发生时,通过合理调度船舶微电网系统可以显著提高配电网的弹性,补偿灾后条件下的大量电力。     

电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究

不具备维修条件的情况下为保障重点区域供电的可靠性,允许故障设备在系统失稳前运行一段时间,演化预测当前故障渐变规律成为了安全预警亟待解决的核心问题。然而,现有演化预测方法所需的评估参量不仅获取困难,还会因参量之间融合不当,而使得预估时间偏差较大。为此,通过改进的全状态集成法模型,进行了电力设备多光谱图像融合及多参量影响的故障渐变规律演化预测研究。通过红外检测图像与红外标准图库匹配以及红外–可见光的图像融合的方式从非结构化的图像数据中提取设备关键构件温度参量。结合运行参数采用聚类算法进行故障诊断,在此基础上综合短期电负荷和环境因素构建了负荷/环境–温升模型,并通过关联热老化、负载率、光照等状态约束条件预估设备故障后续走势。以综合状态为评估依据的电压互感器PT故障演化实验表明:该方法可有效识别设备并对热缺陷进行定位和分类评估,预测设备的运行状态随负荷、环境变化的趋势,为电力设备不停电检修智能化决策提供理论基础。     

含微网的智能配电网故障自愈技术的研究

配电网是整个电力系统与用户相连的网络,其故障将直接影响人们的日常生活和经济活动。因此,利用先进的传感测量与仿真分析技术,对电网的运行状态进行连续的在线监视与诊断,及时发现事故隐患并快速调整、消除事故隐患是分布式智能配电网安全运行的重要保障。研究了微网支持下的可自愈智能配网故障及自愈过程,提出了一种常用的自愈控制的框架体系。并在此基础上,提出了利用多Agent技术对配电网故障进行检测的方法。通过仿真表明,该方法可以方便、明确地确定出故障的位置,进而在不影响其他设备正常运行的情况下,快速、灵敏、有选择性地将故障设备可靠地切除。     

极端灾害下考虑应急转供的配网停电过程仿真方法

提出了新的灾害下配电网故障模拟方法,其中综合考虑了台风灾害对设备运行可靠性影响以及关键负荷最优应急转供策略执行效果。首先,对极端灾害进行时空建模,评估受灾配电网元件和关联馈线停运概率;其次,分析关键负荷复电最优转供路径,形成应急供电拓扑;进一步,设计时序蒙特卡洛仿真流程,模拟气象条件、设备停运和应急转供等不确定因素影响下配电网停电随机动态过程。最后,采用IEEE算例构建灾害场景,证明了所提仿真方法的有效性和实用性。     

计及运行成本风险的主动配电网两阶段随机模型预测控制

分布式电源出力和负荷不确定性造成主动配电网运行风险,影响其运行安全性和经济性。建立了计及运行成本风险的主动配电网两阶段随机模型预测模型。结合不确定场景集和不同调节设备的动作特性,通过引入条件风险价值作为风险控制手段,构建了计及风险的两阶段随机优化模型,以降低运行成本分布中的“厚尾”风险。利用模型预测控制方法实现时序滚动优化,精细化协调控制,以减少可再生能源波动性以及负荷预测偏差给主动配电网经济运行带来的影响。最后,通过算例仿真分析,验证了所提方法在保证主动配电网安全运行的同时,进一步降低高额运行成本发生的概率,可实现主动配电网运行风险的有效、准确管控。     

基于深度强化学习的主动配电网高恢复力决策方法

随着全球极端天气事件频发,电力系统在极端自然灾害下恢复力的研究日益受到关注。本文提出基于深度强化学习的高恢复力决策方法,将极端灾害下配电网运行状态和线路故障状态作为观测状态集合,自学习智能体Agent在当前环境观测状态下寻求可行的决策策略进行动作,定义自学习Agent的回报函数以进行动作评价;采用观测状态数据,开展基于竞争深度Q网络(dueling deep Q network,DDQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)训练,智能体Agent通过试错学习方式选择动作,试错经验在估值函数Q矩阵中存储,实现状态到主动配电网实时故障恢复策略的非线性映射;最后结合改进的IEEE 33节点算例,基于蒙特卡罗法仿真随机故障场景,对所提出方法生成的故障恢复随机优化决策进行分析。结果表明:通过主动配电网的分布式电源、联络开关和可中断负荷的协调优化控制,可以有效提升极端灾害下供电能力。