基于网络攻击节点可信度的电力系统状态估计

黑客在状态节点上恶意注入的虚假数据可以误导电力系统状态估计,对电力系统的安全可靠性运行产生巨大的威胁。现阶段检测数据注入攻击的研究通常采用的是残差阈值法,该检测方法对于攻击者精心构造的隐蔽数据注入攻击失效。因此,建立了一种网络攻击节点可信度模型并提出了节点可信度的更新算法。为消除攻击者所注入虚假数据对电力系统状态估计的干扰,提出了一种基于数据注入攻击节点可信度的电力系统状态估计算法,解决了虚假数据注入攻击节点对邻居节点状态估计影响的问题。采用标准IEEE-14、IEEE-30和IEEE-57节点测试系统和14母线节点系统,实验平台对状态更新算法的测试结果验证了基于节点可信度的电力系统状态估计的可靠性及状态估计算法对注入虚假数据节点状态估计的有效性。     

基于大数据的输电线路阻抗参数预测方法

为解决输电线路阻抗参数测量不准确等问题,提出了基于大数据的输电线路阻抗参数量测方法.对传统未换位导线的参数模型进行了分析,说明了 π 型等值网络中物理量的关系.分析了输电线路参数预测物理量以及估计的模型.对三相线路的潮流计算模型进行了分析,说明了以 SCADA 为量测系统的大数据输电线路参数预测方法.并针对负荷波动提出了准稳态状态估计方法.最后利用仿真模型进行了仿真分析,说明了所提方法的有效性.     

基于代数法和优化法的异步电动机动态参数辨识方法对比研究

针对在线应用中的电动机动态参数辨识问题,描述了异步电动机数模混合建模框架,提出了一种基于数据驱动及显式解析的数模混合辨识方法。分别以电机负荷电压/幅值及有功/无功功率两类PMU量测数据作为输入输出,基于PSASP三阶异步机动态方程,利用代数分析建立了电机惯性系数、暂态电抗、稳态电抗、转子回路时间常数4种基本参数的解析表达式;介绍了一类基于状态空间模型的数模混合参数优化辨识方法,通过遗传算法求取了最优参数使负荷有功/无功功率模型模拟信号与PMU测量信号拟合误差最小;在改进的3机9节点系统中,对基于模拟生成的PMU时序数据进行了对比分析。研究结果表明:代数法在辨识准确性和计算效率上均优于优化辨识法。     

基于PSCAD/EMTDC的异步电动机过载运行仿真

电力系统发生故障时,系统会从一种状态变到另一种状态,并伴随产生复杂的电磁暂态现象。该文提出一种基于电磁暂态分析软件PSCAD/EMTDC环境的电动机过载仿真,利用过载运行时的数学模型代替实际电力系统,实现了数值方法对系统的运行试验和研究。该模型不仅可以对发电机故障的瞬态和稳态过程进行仿真,而且能够揭示发电机故障瞬态的运行特征及瞬态过程中各个故障量的变化规律。验证了EMTDC电动机模型和算法的有效性和正确性,为电动机故障诊断和保护的深入研究提供了有效的仿真平台。     

基于自适应滤波的电动汽车动力电池荷电状态估计方法

基于卡尔曼滤波法的电池组荷电状态(State of charge,SOC)估计方法适合于电流变化比较剧烈的混合动力汽车中电池组的SOC估计,但由于电池模型以及系统噪声、量测噪声统计特性的不确定性,容易引起滤波发散.研究联邦城市行驶工况,并对电池组进行充放电试验,建立单变量的镍氢电池组的状态空间模型.将SOC作为系统的状态,由于自适应滤波算法可以抑制滤波发散,基于自适应滤波算法研究镍氢电池组的SOC估计方法.台架试验表明该方法具有较高的估计精度和可靠性,计算量小,更适用于实际应用.     

基于随机混合自动机的混合系统故障诊断方法

使用随机混合自动机对可能出现某种突变故障的混合系统建模,将其状态监测与故障诊断结合起来,并使用粒子滤波算法估计混合系统的运行模式和连续状态,实现了混合系统的状态监测与故障诊断.文中给出所使用的模型描述与分析方法,混合估计算法的设计方法.经仿真结果证明所提出的方法是适用于混合系统的状态监测与诊断.     

基于容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计

目前针对车辆行驶状态的估计主要采用的是扩展卡尔曼滤波、无轨迹卡尔曼滤波、粒子滤波算法及其它们的改进方法。针对车辆行驶过程中的状态估计问题,论文提出了基于容积卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计算法。建立了非线性三自由度车辆估算模型和Dugoff轮胎模型,通过对纵向加速度、侧向加速度、横摆角速度、方向盘转角和轮速传感器低成本传感器信号的信息融合实现对车辆行驶状态的准确估计,并应用Car Sim和Matlab/Simulink联合仿真实验对算法进行仿真验证。结果表明:基于容积卡尔曼滤波的估计算法能够较准确地、稳定地对车辆行驶状态进行估计。     

基于粒子群的信道估计方法

针对非线性信道精确估计的问题,将随机集和粒子群理论技术应用到信道估计算法中,提出了基于离散二进制粒子群的信道估计方法,并利用Matlab对该算法进行了仿真与评价.仿真研究结果表明,该算法能够获得较为精确的信道估计,同时,该方法适用于任何能用状态空间模型以及传统卡尔曼滤波表示的非线性系统.     

永磁同步电机新型降阶磁链观测器设计

为了提高永磁同步电机无传感器控制系统的动态品质和控制性能,提出了一种基于降阶磁链观测器算法的转子位置和转速信息估计方法。该算法基于α-β静止坐标系的数学表达,利用使用降阶状态观测器的基本控制原理实现了在线实时估计转子磁链的数值,并基于锁相环技术实现转子位置和转速的估计。最后采用Matlab仿真软件搭建了系统的仿真模型,通过大量仿真结果验证了该算法具有较好的在线估计性能和动态性能,能够快速跟踪实际转速和转子位置信息。     

四驱混合动力轿车分布式卡尔曼车速估计

四驱混合动力轿车存在两轮/四轮多种驱动模式,针对某一驱动模式所设计的车速估计算法难以满足其他模式下车速估计的精度。考虑车辆不同驱动模式,利用车载传感器信号、后轮毂电机转矩信息以及既定档位下前轮转矩信息,提出两级分布式卡尔曼车速估计方法。考虑模型的强非线性,采用无味卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法设计主/子滤波器。同时为了提高UKF算法对模型误差、信号干扰的鲁棒性,实现了量测噪声均值和方差的自适应调节。基于Untire轮胎模型和滑移率递推方程,设计滑移率子滤波器;基于整车运动学模型,设计车速主滤波器;考虑不同驱动模式,利用子滤波器估计值在线融合得到车速。搭建Carsim-Simulink联合仿真平台,并分别在纯电动驱动模式和四轮混合驱动模式下,对车速估计算法进行仿真验证。结果表明,所提出的两级分布式卡尔曼车速估计方法能有效提高车速估计精度,并增强了对模型误差、量测信号干扰和不同驱动模式的鲁棒性。     

Reliability analysis of a phaser measurement unit using a generalized fuzzy lambda-tau(GFLT) technique

Nowadays power consumption is increasing day-by-day. To fulfill failure free power requirement, planning and implementation of an effective and reliable power management system is essential. Phasor measurement unit(PMU) is one of the key device in wide area measurement and control systems. The reliable performance of PMU assures failure free power supply for any power system. So, the purpose of the present study is to analyse the reliability of a PMU used for controllability and observability of power systems utilizing available uncertain data. In this paper, a generalized fuzzy lambda-tau (GFLT) technique has been proposed for this purpose. In GFLT, system components' uncertain failure and repair rates are fuzzified using fuzzy numbers having different shapes such as triangular, normal, cauchy, sharp gamma and trapezoidal. To select a suitable fuzzy number for quantifying data uncertainty, system experts' opinion have been considered. The GFLT technique applies fault tree, lambda-tau method, fuzzified data using different membership functions, alpha-cut based fuzzy arithmetic operations to compute some important reliability indices. Furthermore, in this study ranking of critical components of the system using RAM-Index and sensitivity analysis have also been performed. The developed technique may be helpful to improve system performance significantly and can be applied to analyse fuzzy reliability of other engineering systems.     

一种基于GPS的广域电网运行状态监测装置

在分析总结目前见诸报导的、有关电网运行相量以及电能质量监测装置的研制成果的基础上,提出了一种基于GPS的统一电网运行状态监测装置.从电力系统发展及其对自动监控设备的需求角度出发,指出研制统一的广域电网运行状态监测装置的必要性,分析了统一广域电网运行状态监测装置的功能、特点,对基于GPS的广域电网运行状态监测装置进行了模块化的结构设计.     

锂离子电池功率状态预测方法综述

随着锂离子电池在智能电网、新能源汽车等领域的大规模应用,其充放电能力,即峰值功率的准确预测对于保障系统的安全、可靠运行至关重要。从单体和系统两个层面归纳分析锂离子电池功率状态预测方法的研究进展：针对电池单体预测方法,主要包括测试查表法、黑箱法、等效电路及电化学模型法等,重点阐述多参量约束的等效电路模型法,并进行分类与对比分析;针对电池系统,从电池系统模型及功率状态预测算法两个角度出发,分别讨论了串联型、非串联型电池系统的功率状态预测算法和大数据驱动的智能预测方法,并分析各方法的优缺点及应用领域;结合下一代云计算、大数据、数字孪生等发展趋势,对锂离子电池功率状态预测方法进行展望,为促进电池全生命周期管理技术的研发与应用提供一些思路。     

Identification of generator criticality and transient instability by supervising real-time rotor angle trajectories employing RBFNN

Identification of transient stability state in real-time and maintaining stability through preventive control technology are challenging tasks for a large power system while integrating deregulation constraints. Widely employment of the phasor measurement units (PMUs) in a power system and development of wide area management systems (WAMS) give relaxation to monitoring, measurement and control hurdles. This paper focuses on two research objectives; the first is transient stability assessment (TSA) and second is selection of the appropriate member for the control operation in unstable operating scenario. A model based on the artificial machine learning and PMU data is constructed for achieving both the objectives. This model works through prompt TSA status with radial basis function neural network (RBFNN) and validates it with PMU data to determine the criticality level of the generators. To reduce the complexity of the model a transient stability index (TSI) is proposed in this paper. A RBFNN is used to determine the transient stability aspects like stability status of system, coherent group and criticality rank of generator and preventive control action, following a large perturbation. PMUs measure post-fault rotor angle values and these are used as input for training RBFNN. The proposed approach is demonstrated on the IEEE 10-generator 39-bus, 16-generator 68-bus and 50-generator 145-bus test power systems successfully and the effectiveness of the approaches is discussed.     

考虑最大可观测通道数和关键故障线路约束的PMU优化配置研究

针对目前PMU配置模型中考虑的约束难以满足实际需求的问题,提出了一种基于0-1整数规划的PMU配置模型.该模型一方面可以方便地考虑零注入节点的影响,同时结合最大可观测通道数约束;另一方面采取了线路筛选技术,把线路中断后节点电压和线路潮流的越限程度作为筛选指标,获取了关键故障线路集,从而缩小了传统N-1线路校验集合.通过对IEEE-14、30、57、118系统和浙江省电网500 kV（76节点）以及220 kV系统（543节点）的仿真计算,将算例结果和线路N-1条件进行了对比.结果表明,该方法能够有效减少PMU的数目,在提高经济性的同时又保证了系统的可靠性.     

基于安时积分和无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算方法研究

基于Thevenin等效模型建立二阶RC等效电路模型,通过混合脉冲动力功率特性测试实验获取电池脉冲放电数据,进行电池等效电路参数辨识。为弥补锂离子电池荷电状态在90%~100%区间时电池模型参数辨识拟合误差而引起其估算误差的缺陷,综合采用安时积分与无迹卡尔曼滤波估算电池荷电状态。使用硬件在环仿真测试平台及环境模拟测试平台进行电池管理系统设计,在不同工况下对电池进行荷电状态估算,结果表明荷电状态估算误差范围为-1.5%~1.0%,该方法估算精度较高,效果理想。     

Data mining diagnosis system based on rough set theory for boilers in thermal power plants

Large amounts of data in the SCADA systems’ databases of thermal power plants have been used for monitoring, control and over-limit alarm, but not for fault diagnosis. Additional tests are often required from the technology support center of manufacturing companies to diagnose faults for large-scale equipment, although these tests are often expensive and involve some risks to equipment. Aimed at difficulties in fault diagnosis for boilers in thermal power plants, a hybrid-intelligence data-mining system based only on acquired data in SCADA systems is structured to extract hidden diagnosis information directly from the SCADA systems’ databases in thermal power plants. This makes it possible to eliminate additional tests for fault diagnosis. In the system, a focusing quantization algorithm is proposed to discretize all variables in the preparation set to improve resolution near the change between normal value to abnormal value. A reduction algorithm based on rough set theory is designed to find minimum reducts from all discrete variables in the preparation set to represent diagnosis rules succinctly. The diagnosis rules mining from SCADA systems’ database are expressed directly by variables in the database, making it easy for engineers to understand and use in industry applications. A boiler fault diagnosis system is designed and realized by the proposed approach, its running results in a thermal power plant of Guangdong Province show that the system can satisfy fault diagnosis requirement of large-scale boilers and its accuracy rangers from 91% to 98% in different months.     

基于泄漏对消的电力谐波相角高精度估计算法

采用快速傅里叶变换(FFT)进行电力系统谐波分析时,受频谱泄漏和栅栏效应的影响,相角估计误差往往较大.为减小这类误差,提出一种基于频谱泄漏对消的谐波相角高精度估计算法,结合余弦组合窗时域和频域特性,综合考虑长、短范围频谱泄漏的影响,推导了基于余弦组合窗的插值FFT谐波相角计算式.该算法首先运用基于余弦组合窗的插值FFT方法获得频率偏差估计值,然后采用离散频谱泄漏对消方法进行信号谐波相角估计,实现简单,准确度高.非同步采样情况下,采用典型余弦组合窗(Hanning、Blackman、Blackman-Harris、Rife-Vincent(I)、Nuttall等)进行信号谐波相角估计的仿真实验与应用验证了本文算法的准确性和有效性.     

基于NSGA-Ⅱ算法的储能式有轨电车复合电源参数优化设计

为研究一类以动力电池和超级电容为复合电源的有轨电车参数匹配问题,提出一种基于多目标优化的复合电源参数设计方法。根据有轨电车的动力性能需求,给出基于等效计算的复合电源参数设计方法。以有轨电车日均运行成本和动力电池的性能衰减率为评价指标,建立多目标优化函数,采用带精英策略的非支配排序的遗传算法（NSGA-Ⅱ）,设计系统仿真模型在环的复合电源参数优化流程。以一次往返行程为运营要求,对比分析两个不同工况的Pareto解集和等效计算配置方案下的有轨电车系统仿真结果。结果表明,相比等效计算的配置方案,优化的配置方案使动力电池性能衰减率降低至少约31.1%;合理的配置方案可有效保证较高的再生制动能量回收率和有轨电车效率;长站间距的工况增加了对复合电源的配置需求。