电力系统连锁故障多阶段动态博弈防御模型

近年来,国内外发生了多起连锁故障引起的大停电事故,阻止连锁故障发展、避免大停电事故发生对保障电力系统安全稳定运行具有重要的现实意义。为了防御由连锁故障引发的大停电事故,提出一种考虑参与人有限理性的连锁故障多阶段动态博弈防御模型。基于故障方的有限理性假设和故障方行动的关联性假设,综合考虑元件自身故障、外界环境、潮流转移和隐性故障等因素对元件停运概率的影响,提出基于实时运行条件的元件停运概率表征有限理性的故障方不完美的选择能力;根据可掌握的事故状态信息,提出潮流转移严重度和系统失负荷严重度表征故障方追求自身利益的意识;并进一步基于风险分析方法,生成故障方的策略集合。从风险理论的角度出发,将运行风险作为收益函数,用于定量评估防御方行动的有效性。最后,以IEEE39节点系统为例,验证了该模型的合理性。     

考虑有限理性的电力系统连锁故障多阶段动态博弈防御模型

为了防御由连锁故障引发的大停电事故,提出一种考虑参与人有限理性的连锁故障多阶段动态博弈防御模型。基于故障方的有限理性假设和故障方行动的关联性假设,综合考虑元件自身故障、外界环境、潮流转移和隐性故障等因素对元件停运概率的影响,提出基于实时运行条件的元件停运概率表征有限理性的故障方不完美的选择能力;根据可掌握的事故状态信息,提出潮流转移严重度和系统失负荷严重度表征故障方追求自身利益的意识;基于风险分析方法,生成故障方的策略集合。从风险理论的角度出发,将运行风险作为收益函数,用于定量评估防御方行动的有效性。以IEEE 39节点系统为例,验证了所提模型的合理性。     

电动汽车充电站多阶段选址规划

电动汽车充电站作为电动汽车运营所需的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要意义。现有研究将电动汽车充电站的规划选址作为一个静态规划问题处理,忽视了电动汽车充电站的建设时间,因此提出了一种电动汽车充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。首先提出了一种计及电动汽车充电站投资成本、运行维护成本以及用户充电损耗费用的多阶段规划模型;其次在准确预测各阶段充电需求的基础上,通过遗传算法确定规划期末的规划方案;最后通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案,算例分析验证该方案的优越性。     

电动汽车充电站多阶段规划研究

充电站作为电动汽车运营所必须的配套设施,其建设时间、位置与规模对电动汽车的推广有着重要的意义。但现有的研究将充电站的规划选址作为静态规划问题来处理,忽视了充电站建设的时间问题,为此提出了充电站选址的多阶段规划模型,并应用伪动态规划的思想求解该模型。结合专家意见,在准确预测各阶段充电需求的基础上,应用遗传算法确定目标年的规划方案,最终通过动态规划逆序解法获得各阶段的规划方案。     

面向电子系统间歇故障的改进RPN计算框架

针对经典风险优先值(risk priority number,RPN)方法的数学缺陷、要素缺陷和研究对象缺陷,分析了经典RPN方法存在这些缺陷和不足的原因,提出了一种面向电子系统间歇故障的RPN改进计算方法。该方法采用五态Markov模型进行故障致损次数O的估算,采用DEMATEL方法进行故障位置、机理、模式的相关性/影响性分析,采用马氏距离对RPN一次排序结果中的相同序号进行二次排序,较好的解决了经典RPN方法取值不是连续整数、对3个主要要素S、O、D取值的微小变化敏感等问题。最后,采用某海基设备电子系统的间歇故障案例来力证了改进RPN计算框架的有效性,可清晰区分不同间歇故障的危险级且更为客观,取得较好效果。     

配电变电站多阶段优化规划模型

变电站选址定容优化规划为多变量、非线性的混合整数优化问题,为此,采用动态规划方法建立变电站的多阶段优化规划模型,决定各阶段所投建的变电站数目、容量类型和供电范围。结合专家意见,确定目标年的配电变电站站址、站容,将此规划结果作为之后各阶段变电站规划的候选站址、站容分类依据;运用启发式规则对模型进行降维处理,求解整个规划期间最优的变电站建设方案。算例结果验证了该方法的可行性。     

考虑需求侧资源的主动配电网故障多阶段恢复方法

需求侧资源(demand side resource,DSR)参与主动配电网(active distribution network,ADN)运行能够提高系统可靠性及设备利用率。考虑主动配电网故障阶段复杂运行特性,文章提出了需求侧资源参与下的多阶段故障恢复方法。首先分析需求侧用户响应特性,建立价格型响应负荷的时变模型及激励型响应负荷的中断补偿模型,建立以停电时间最少、经济损失最小为目标,以用户停电次数、负荷响应时间等为约束条件的优化模型。应用差分进化算法建立动态优化模型,得到多阶段故障恢复最优策略。算例计算结果验证了所提模型和算法的正确性和有效性,并且分析了需求响应资源参与故障恢复的作用。     

基于多阶段传输的智能变电站安全通信策略

以太网技术的应用促进了智能变电站信息共享的发展,但信息的传输面临着诸多风险,基于IEC 62351标准的智能变电站对信息传输安全提出了新的要求.目前,智能变电站通信报文存在非法窃取、篡改、拒绝服务、抵赖和重放攻击等安全威胁,针对此问题,文中提出了一种基于多阶段传输的安全通信策略.该策略通过双序列函数实现通信主体身份的双向认证,利用双序列函数产生的随机因子校验报文的新鲜性,结合数字签名算法检验报文的完整性和解决主体的抵赖威胁.进一步地,以D2-1型变电站星形和环形网络下两种母线故障场景为例,对所提策略的延时进行定量计算和OPNET仿真验证,得到了两种网络结构下安全报文进行多阶段传输的端对端通信延时.仿真结果表明,所提通信策略在满足智能变电站通信实时性要求的同时有效提高了通信报文的安全性.     

基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型

在开放的电力市场环境下,电力金融市场具有随机性特征,风险控制和资产管理策略是影响电力市场资产配置效果的两大关键因素。根据投资组合的风险分散化原理,文中建立了基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型,分析了不同资产调整策略对电力资产配置效果的影响。应用该模型模拟了某电力市场参与者采用不同资产调整策略时投资组合的有效前沿和组合收益率分布情况。实证研究表明,通过电力实物资产、电力衍生产品和相关能源衍生产品的投资组合,并采取合理的动态多阶段资产调整策略,可以有效规避电力市场风险。     

计及传播路径的电力系统连锁故障多阶段阻断控制

开展连锁故障的多阶段阻断控制研究对于电力系统安全稳定运行及电网的升级改造均具有重要的应用价值.简要阐述了过载主导型连锁故障的传播过程,并分析了该类型的连锁故障传播路径与阻断控制策略间的交互影响.在此基础上,针对考虑传播路径的连锁故障开展了多阶段阻断控制研究,提取了故障/非故障路径线路的停运概率约束以及潮流控制力度约束,建立了以期望控制成本和失负荷风险之和最小为目标的考虑传播路径连锁故障多阶段控制模型.算例分析结果表明,基于该连锁故障阻断控制模型求得的控制策略能够在驱动连锁故障仍按预测传播路径发展的同时有效降低故障路径内线路故障概率,为连锁故障的防御决策提供了重要参考.     

基于改进层次分析法的多级电压暂降严重程度评估

准确评估多级电压暂降的严重程度对敏感设备的稳定运行及电压暂降治理具有重要意义。提出了一种基于改进层次分析法的多级电压暂降严重程度评估方法。首先,分析了瞬时性故障和永久性故障下重合闸相应动作过程的多级电压暂降波形。然后,运用权值函数法求出各级暂降的严重程度。基于过程免疫时间的特性,刻画出敏感设备的多级电压暂降过程免疫时间(process immunity time, PIT)特性曲线。利用各级暂降的关联性和严重程度指标值对层次分析法进行改进,确定了各级暂降的权重,实现了多级电压暂降严重程度的量化评估。最后,采用改造后的IEEE30节点系统进行仿真验证。结果表明,所提方法合理且有效,减少了评估结果的主观性,为敏感设备多级电压暂降的评估和治理提供依据。     

基于Shapley值的组合预测方法

负荷预测对电网的安全运行起着至关重要的作用,预测误差较大则从长期和短期来讲都使电网公司面临很大的风险,所以必须提高负荷预测的精度、减小误差,组合预测能够有效地提高预测精度,但是其权重的设定是一个比较困难的问题。应用shapley值方法进行研究,根据分摊的误差来确定各个成员的权重,算例验证表明Shapley值方法确定的组合预测模型可以比其他方法更好地减小预测的误差。     

基于改进的动态独立成分分析故障检测方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱,且振动信号是一组随时间变化的序列,具有一定的时序相关性,导致滚动轴承早期故障检测难度增加的问题,本文提出了一种基于深度分解的动态独立成分分析（deep dynamic independent component analysis,Deep DICA）故障检测方法。主要思想是首先增加观测数据矩阵,以便将动态过程考虑在内。然后,为了更好地挖掘出微弱的早期故障信息,提出了深度分解原理对早期故障进行特征提取。最后,建立故障检测模型进行在线故障检测,并通过轴承实验对所提出的方法进行了验证。实验结果表明,提出的基于Deep DICA的故障检测方法有很好的准确率和适用性。     

基于改进VMD算法的直流微网纹波检测方法

凭借线路成本低、效益高等优势,直流微网成为未来新的配用电趋势,但其多源多变换的特点易导致系统中存在多种形式的纹波发生源。纹波的大量存在不仅直接影响直流微网电能质量,且不便于准确计费,能否准确检测纹波对于直流微网的可靠供电有着重要意义。本文提出了一种基于改进变分模态分解算法（modified VMD,MVMD）的纹波检测方法,可用于稳态纹波与暂态纹波的准确检测。在MVMD方法中,首先基于频谱特征相关度的方法确定最佳分解尺度,通过VMD算法将直流检测信号分解为一系列的本征模态分量（IMF）,然后进行希尔伯特变换（HT）,可获得纹波分量的一系列参数,以及暂态纹波信号起止时间。最后采用MVMD方法与经验模态分解（EMD）算法进行对比,实验证明所提出方法相比EMD算法具有较高的检测精度以及噪音鲁棒性,适用于直流微网的纹波监测。     

改进惯性权重的粒子群目标跟踪算法

粒子群优化算法中惯性权重的设置极其重要,直接影响算法性能。提出了一种改进的粒子群优化算法,并应用到目标跟踪领域,提高算法运算效率。首先,设置粒子群优化算法中的参数;其次,结合粒子优化率的概念记录粒子的不同状态,进而调节惯性权重,更新粒子的速度和位置;最后,对目标相似性函数进行优化,实现目标的准确定位。实验结果表明,该方法可以有效应对目标出现部分遮挡的跟踪难题,同时提高目标跟踪效率,具有较好的实时性。     

基于改进小波阈值函数和奇异值分解的电能质量扰动检测定位

为了在噪声环境下准确提取电能质量扰动特征,本文提出基于改进小波阈值函数去噪和奇异值分解的电能质量扰动检测定位方法。首先构建改进小波阈值函数对含噪电能质量扰动信号降噪,利用经验模态分解的信号频带划分能力,实现降噪后扰动信号各模态的有效分离,再采用希尔伯特变换提取各模态幅值、频率等特征信息,同时基于奇异值分解实现对扰动信号的起止时刻的有效定位。最后分别采用不同类型的电能质量扰动信号进行仿真实验,实验证明本文提出的算法不仅具有良好的抗噪性能,同时具有较高的定位准确度和良好的鲁棒性。     

基于灰色关联的小电流接地选线研究

在分析了现有的小电流系统单相接地故障选择性保护的基础上,提出了一种基于灰色关联算法单相接地保护新原理。该方法利用在配电网单相接地故障时,故障支路的零序暂态电流和非故障支路的零序暂态电流的关联程度来判别故障支路和非故障支路,并给出了相关算法,并进行了相应的仿真计算,仿真和实际应用结果表明,基于该方法选择性接地保护计算量小,实现容易并具有很高的准确性,且适用中性点不同接地方式的配电网。     

基于改进反电势积分的永磁同步电机位置检测

针对传统反电势积分法在永磁同步电机无位置传感器位置检测中存在的积分初值问题和易引入直流偏量问题,提出了一种基于自适应补偿算法的改进积分器的转子位置检测方法,其利用理想的定子磁链与反电动势正交这一事实,对定子磁链进行估测和修正,若估测的定子磁链发生畸变,该正交性随即被破坏,所以可将正交偏差量经过调节器后作为补偿信号反馈回磁链估计通道,经这种自适应补偿后,很好地解决磁链估计中出现的积分初值问题和直流偏移问题,从而可准确估算出电机转子位置。仿真和实验不仅验证了该方法的有效性,也对其与传统反电势积分法进行了比较研究。实验结果表明,经自适应补偿的反电势积分法能在宽转速范围内准确估算出电机转子位置。     

基于小波奇异值和支持向量机的高压线路故障诊断

提出了基于小波奇异值（WSV）和支持向量机（SVM）的电力系统故障类型识别的新方法。利用WSV来量化故障特征,再与SVM结合进行故障类型识别。对故障线路三相电流信号进行小波包变换分解,获取故障信号的小波细节系数;利用相重构技术将小波细节系数向量形成系数矩阵,并对该矩阵作奇异值分解,获取小波奇异值;将小波奇异值向量输入到SVM分类器进行故障类型识别。仿真表明,对于不同的故障类型,其小波奇异值分布明显不同,而对于同一类型故障,其小波奇异值分布在不同的故障位置、过渡电阻的情况下仍保持很大的相似性。SVM具有训练样本少、训练时间短、识别率高等优点。     

基于改进GA的RBF核函数参数优化模型

为解决高斯径向基(RBF)核函数参数难选择的问题,提出一种基于Fisher判别准则的径向基核函数参数优化模型.为了寻求模型最优解,对传统遗传算法进行了改进,改进的算法保证了适应度大于平均适应度的个体可以遗传到下一代的种群中.通过改进优化求解的效率更高.利用经过改进的遗传算法对所提出的模型进行全局优化求解,最后使用MATLAB 2009a作为工具,并使用UCI数据库的葡萄酒数据作为分析对象进行了实际的算法验证和评价实验.仿真结果表明,提出模型能够有效地找到合适的参数值,提高了SVM的分类准确度.