基于Dijkstra算法的最优解列断面快速搜索方法

如何快速确定合理的解列地点,是解列控制实施的关键。针对该问题,提出基于Dijkstra算法的最优解列断面搜索方法。该方法以Dijkstra算法求取节点间最小电抗累加和路径,依据各节点间的电气联系强弱程度,将节点划分为公共节点与一般节点;凭借解列断面与公共节点的联系,将解列断面的搜索转换为公共节点的处理问题,缩小了预搜索空间的规模;以解列后子系统中有功不平衡功率最小为目标函数,基于宽度优先搜索算法完成对公共节点集的搜索分配,获取最优解列断面。仿真算例表明,所提方法既能在考虑节点间电气联系的情况下缩小原始的求解空间,避免化简过程中可行解的丢失,又能适应系统运行方式的变化,满足快速性与有效性要求。     

考虑同调机组的电力系统主动解列断面搜索方法*

将电力系统解列断面搜索问题转化为单目标多约束优化问题,提出了一种考虑同调机组的解列断面搜索新方法。节点间电抗值的大小反映了其电气连接强弱程度。首先以节点间线路电抗值为线路权值,利用Dijkstra算法计算同调机群中发电机之间最小电抗连接线路,得到同调机组连通图,之后用prim算法得到同调机组连通图的最小生成树,并将其等值为一个节点,从而保证电力孤岛内机组连通性。最后利用Dinic算法求得非同调机群间最小潮流割集,得到最优解列断面。对经典IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了文中所提出方法能够快速准确定位解列断面。     

基于“搜索+优化”的主动解列断面选择方法

针对大规模电力系统失稳后应及时进行解列的问题,提出一种"搜索+优化"的主动解列断面选择方法。该方法在"搜索"阶段分2个步骤进行:首先将电力系统等效为无向加权图,以Floyd算法得到节点之间的耦合程度获取公共节点,对原始网络结构进行降维;再依据失稳机组电压相角均值与负荷节点电压相角差的大小,将公共节点划分到相应的集合中,得到初始解列断面。"优化"阶段按照解列原则对初始解列断面进行调整,得到满足孤岛功率平衡约束的解列面。所提算法计算复杂度小,能快速缩减求解策略的规模,确定最终解列断面。以CEPRI 36节点系统和IEEE 118节点系统进行仿真,结果验证了所提方法的正确性与有效性。     

避免电网连锁解列的全局协调控制策略

从解列面和解列时机两方面考虑,提出一种全局协调的解列控制策略.首先通过无故障情况下的在线慢同调分析,掌握系统中发电机群的关联特性;在扰动发生后,利用平均数充分性(MIA)同调识别法获取具体的发电机摇摆分群模式;在发电机的分群模式约束下,把电网中节点间关系表达为拓扑距离,并按照该距离关系完成系统节点的K-Medoids聚类,最终得到满足孤岛功率平衡约束的解列面;为避免电网连锁解列和提前解列,对全网线路运用“激活-闭锁”的策略,使参与解列的线路在检测到可靠的失步信号后,同步速动完成解列.采用IEEE 118节点仿真系统,结果表明在扰动导致系统发生区间振荡时,所提策略成功地将系统解列为满足发电机动态平衡和静态功率平衡的孤网,且决策时间不足0.1s.     

一种考虑发电机同调分群的大电网快速主动解列策略

针对当前主动解列研究中的快速性难题,提出一种考虑发电机同调分群的大电网快速解列策略。该方法在构建大电网图论模型基础上,第一步采用SW(Stoer-Wagner)算法求解发电机动态连接图的最小割,获得发电机分群结果;第二步以最小潮流冲击为目标函数,通过改进的Dinic最大流算法快速搜索最优解列断面。这两个步骤的解列策略,无需对全网进行化简,能够在线获得全局最优解列断面。通过对IEEE 118节点系统和华中电网系统的仿真计算,验证了该方法的正确性、有效性和快速性。     

电力系统主动解列断面搜索方法与孤岛调整策略

主动解列是一种基于电力系统实时动态信息的紧急控制手段。及时而恰当的主动解列可以阻隔故障传播,避免保护连锁动作可能导致的系统崩溃,有利于大扰动后电力系统的快速恢复。在此背景下,提出一种包括快速搜索解列断面和优化调整孤岛的系统主动解列方案。首先,对在机器学习领域发展起来的谱聚类算法进行改进,提出含约束谱聚类算法,以计及发电机组的同调约束,从而将解列断面搜索问题转化为广义特征值求解问题。为克服在含约束谱聚类算法中采用传统k-medoids算法存在的对初始中心点敏感、搜索效率低的缺点,提出改进k-medoids算法并将其与约束谱聚类算法相结合,以求取最优解列断面。然后,对于解列后每个不满足安全约束的孤岛,优化调整其发电机组出力,必要时也可削减一些负荷,以维持每个孤岛的安全运行。最后,以IEEE 118节点系统和实际电网为例,说明所提方法的可行性和有效性。     

大电网互联格局下的解列断面双阶段搜索方法

针对大区互联电网受扰失稳后应及时进行解列的问题,提出了一种解列断面双阶段搜索方法。首先,基于有功对相角的灵敏度计算各母线节点之间的电气距离,利用K-medoids算法对互联电网进行预分区,再将子区域进行聚合,得到互联电网的初始简化结构图;然后,构建主动解列断面搜索的数学模型,设置有功不平衡功率最小的目标函数及约束条件;最后,利用改进的蚁群算法求解最优解列断面。结果表明所提出的双阶段解列断面搜索方法在不丢失可行解的情况下可将IEEE 118节点算例和某实际大电网算例分别简化为20节点与310节点的系统,并在不平衡功率分别为1.01 MW和189.1 MW搜索到了解列断面,总过程耗时分别为0.21 s与4.35 s,满足了解列搜索过程所要求的快速性与有效性。     

计及电动汽车和风光资源不确定性的微电网优化配置*

电动汽车(electric vehicles,EVs)的规模化并网和风光等可再生能源的不稳定出力,给微电网电源容量优化带来更多不确定性影响。利用分时电价机制引导和蒙特卡洛方法模拟不同管理模式下的EV负荷,采用场景生成和K均值聚类算法构造风光典型场景集,以年总经济成本最优为目标函数,经粒子群算法优化得出含EV的微电网容量配置方案。仿真结果表明,考虑风光资源不确定性的配置方案能提高微电网的可靠性;有效的能量管理模式可以发挥EV的削峰填谷作用,降低EV用户年充放电成本和微电网年总经济成本。     

智能电能表综合性能评级方法研究*

针对目前国内智能电能表综合性能评价缺失的情况,提出一种基于数据挖掘方法的智能电能表综合性能评级方法。基于大量智能电能表样本的全性能试验数据,选取代表性试验项目数据作为性能评级指标,利用主成分法分析某一评级指标下不同试验点的影响程度,给出不同试验点的权重值,通过加权处理获得各评级指标数据,得到评级指标矩阵。采用k均值聚类分析法构建智能电能表综合性能评级模型,对所选各样表性能给出评级结果。最后随机选取三个不同电能表厂家的样表,结合电能表现场故障率统计情况等分析其评级结果分布,验证了该评级方法对电能表综合性能评级的合理性及可靠性。     

求解多目标最优潮流的改进粒子群优化算法

本文对多目标最优潮流算法进行了研究,通过运用改进粒子群算法对考虑发电费用和有功网损的多目标最优潮流进行了计算。首先运用模糊集理论对多目标函数进行了处理,使其转化成单目标问题;其次对粒子群算法进行了改进,通过对加权系数和粒子位置变量的改变,避免粒子群在寻优过程中陷入局部最优;运用C均值聚类算法对解集作了聚类处理,使解满足均一化的要求。通过对IEEE系统的测试,证明了本文算法的正确性。     

基于大数据分析的电力监控网络安全主动防护策略研究*

作为电力工业的关键基础设施之一,电力监控系统的网络安全对电网稳定运行有着非常重要的意义。目前电力监控网络安全防护技术无法保证所有的网络攻击都能够有效防护。基于此,针对电力监控网络无法有效检测多类型网络攻击形成的复合攻击问题,提出了一种新的主动检测防护策略。该策略基于D-S证据理论,计算安全事件的偏离度,根据偏离度大小,采用局部线性加权确定安全事件的权重,形成基于局部线性加权的安全事件证据组合。在此基础上,针对多类型网络攻击,构建了基于证据分类的复合攻击检测防护策略。实验结果表明,本方案不仅对单一攻击源具有非常良好的判别精确度,还能够有效甄别多类型网络攻击行为,对电网安全运行具有参考意义。     

含积分风险的电网经济调度研究*

随着大规模风电机组的并网运行,风电的随机性和不确定性给含风电的电网调度带来新的挑战和要求。为了在电网调度中降低风电的随机性影响,本文首先通过对风电功率进行统计分析采用逐时分析的方法来绘制风电机组的功率频率曲线,得到动态的风电功率密度分布函数。然后将该分布函数引入到电网调度中,建立含积分风险的电网调度模型。为了解决求解该调度模型的优化问题了,本文引入遗传算法对骨干粒子群算法进行改进,提出了改进的骨干粒子群算法。最后通过IEEE30系统对本文模型进行了验证,并对含风电电网调度的风险和成本进行了分析。     

基于潮流断面修正的含风电电网无功-电压分区方法

在风电接入的背景下,为了获得相对稳定同时满足风电波动时电压控制要求的合理分区,在牛顿-拉夫逊法中雅可比矩阵的基础上,采用逐次递归方法得到系统的全维灵敏度矩阵,通过建立全维空间电气距离矩阵反映系统所有节点间电气耦合关系的强弱;采用基于各潮流状态下风电概率模型和各节点电压值的电气距离矩阵修正系数,建立表征风电波动导致系统潮流状态动态变化的量化关系式,以修正后的各潮流状态下电气距离矩阵之和为分区依据,采用凝聚层次聚类方法进行全网分区;利用主成分分析法对修正后的电气距离矩阵进行降维,快速准确地得到系统分区数,以区域耦合度和区域无功平衡度2个指标对分区质量进行量化评估。对改进的IEEE 39和IEEE 118节点系统进行仿真,仿真结果表明所提分区方法能够有效地满足风电接入下获得稳定电网分区的要求,保证系统的安全、稳定运行。     

采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法

鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。     

基于费用最优的功率变换器可靠性分配方法*

在功率变换器的实际生产应用的时候费用优化是不得不考虑的一个关键因素。提出了一种费用最优函数来对功率变换器的可靠性进行分配,此费用函数可以使得在功率变换器可靠性到达目标要求的前提下实现费用的最优化,而且针对功率变换器将可靠性分配转化为对失效率进行分配。最后采用Buck变换器进行实施分析,结果表明此方法有效可行。     

基于聚类算法的风电波动过程研究*

受电源结构和电网结构等因素制约,风电出力的随机性和波动性已给我国电网的安全运行和清洁能源的高效消纳带来了很大挑战。文中研究了基于自组织映射神经网络算法的风电波动过程划分方法,进而提出了基于聚类分析的多时空尺度风电波动特性研究框架。并在此基础上,以"三北"地区2017年实际运行数据为依据,从"风电场-省级电网-区域电网"三个层级研究了风电的分钟-小时级短期波动幅度特性和长期统计特性。分析结果表明,自组织映射聚类算法可对风电波动类别进行有效辨识,风电出力波动的时间-空间特性指标可对风电富集地区的调度运行提供量化决策依据。     

一种基于图论剪枝算法的多分支配电网行波故障定位算法*

配电网由于其结构上多为树形辐射状结构,若直接采用传统的输电线路故障定位方法则会造成定位的不准确。因此,基于图论剪枝算法提出一种适用于配电网的行波故障定位新方法。该方法将配电网拓扑结构等效成图论模型,构建配电网距离矩阵和关联矩阵,采用剪枝算法剪掉无效的行波波头信息,利用配电网末端检测到的故障初始行波到达时间信息实现配电网故障的实时精确定位。文章最后采用PSCAD和MATLAB软件进行联合仿真。仿真结果表明利用该方法实现的配电网故障定位结果精确可靠。     

基于负荷空间划分的非侵入式辨识算法*

针对传统的侵入式监测系统在设备投入、复杂性以及扩展性上存在的缺陷,以非侵入采集机制获取的负荷数据为基础,研究了一种基于负荷空间划分的负荷辨识方法。首先对5种典型负荷的10种特征进行降维处理,得到最佳辨识特征;利用最小平方误差算法构建判别函数,划分5种负荷的特征空间;利用负荷特征空间交叉的方法,实现负荷的辨识。利用实际采集的用电数据验证了该算法的有效性,且通过特征降维处理提高了算法的运算效率,通过负荷分离提高了辨识准确性。     

基于S变换与全局最优阈值的暂态扰动信号降噪*

现有的电能质量扰动信号降噪处理方法容易损失信号中包含的高频暂态扰动细节。提出一种基于S变换与全局最优阈值的扰动信号降噪方法。首先,通过S变换获得扰动信号的时-频矩阵;其次,将S变换模矩阵转化为灰度表示;之后,采用Otsu’s算法,计算全局最优阈值,进行滤波降噪;最后,将降噪后的时-频矩阵进行S变换逆变换获得降噪后的扰动信号。仿真实验证明,新方法能够有效保留信号中的高频扰动成分,降噪效果好,能够满足扰动信号分析要求。