基于区间算法的配电系统可靠性评估方法

提出一种利用区间理论计算配电系统可靠性的不确定性方法；给出了区间运算的原理；并用区间数代替元件的可靠性参数对辐射形配电网进行了可靠性评估，将评估结果与传统算法所得评估结果进行对比，表明利用区间运算得到的评估结果，将涵盖由于参数值的不确定性而造成实际系统的可靠性偏差所有可能情况。     

大规模配电系统可靠性评估的区间算法

该文建立了配电系统区间可靠性分析模型，首次提出大规模配电系统区间可靠性分析方法，用于解决配电系统可靠性参数和负荷参数存在不确知因素时的可靠性评估。详细描述了系统区间可靠性指标及其区间算法。开发了基于数据库的配电系统区间可靠性评估软件DSIR2002，通过50节点典型配电系统和大规模实际系统计算验证了算法和软件的正确性和高效性。区间可靠性评估算法同时亦为一种更迅捷、优越的灵敏度分析工具。     

基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法

针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。     

基于区间优化的冷热电联供型多微网日前优化调度

冷热电联供型多微网系统日前优化调度需综合考虑源荷的不确定性、微网间热电功率交互及不同利益主体间的博弈。将各微网作为不同的利益主体,利用区间数描述风光分布式能源和冷热电负荷功率的波动性。以各微网中可控微源出力、可调度电负荷以及微网间的热电交互功率和交互电价为优化变量,建立目标为各微网运行成本最小的纳什议价合作博弈模型。将该非凸优化问题等价变换为两个凸优化子问题,并采用区间序关系和可能度将对应子问题的区间优化模型转化为确定性的凸优化模型。为保证用户的隐私,利用加速的交替方向乘子法对两个子问题进行了分布式求解。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性和合理性。     

基于目标级联分析法的输电网结构优化

为了充分利用可再生能源,增强电力系统各区域间的互联协调能力,提出了一种基于目标级联分析(ATC)法的输电网结构优化模型。首先,利用母线撕裂法将电力系统解耦为多区域互联系统;其次,建立含可再生能源发电的输电网结构优化模型,在此基础上,进行多区域互联电力系统的统一分析和决策;再次,采用ATC法将模型分解为主问题和子问题进行并行计算,实现源网荷协同的输电网结构优化。最后,通过对IEEE 14节点及IEEE 118节点系统的测试分析,验证了所提模型可有效协调互联电网的运行,提高电力系统运行的经济性。     

基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估

基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。     

基于DeepWalk算法的电力系统错误数据注入网络攻击分类方法

为了准确、有效地识别错误数据注入攻击（FDIA）对电网造成危害的严重程度,提出了基于DeepWalk算法的FDIA分类新方法。根据FDIA的特点,构建电力系统的响应模型;提出批量随机边删减策略,将响应模型生成的攻击数据构造为攻击场景图;采用DeepWalk算法将攻击场景图中的节点映射为低维向量,并将其作为机器学习算法的输入对FDIA进行分类。以遭受FDIA的IEEE 39节点系统为例进行仿真,结果表明所提方法可以根据FDIA对电网造成危害的严重程度准确、有效地对FDIA进行分类。     

考虑信息设备故障的综合能源信息物理系统可靠性分析

综合能源信息物理系统(integrated energy cyber physical system, IECPS)中信息系统失效将会对系统可靠性造成一定程度的影响,为研究信息系统中信息设备故障对综合能源系统可靠性影响,定义了信息物理子系统的概念并提出了一种适用于综合能源信息物理系统的可靠性评价指标。首先,基于马尔科夫过程蒙特卡洛法(Markov chain Monte Carlo,MCMC)建立多时段状态概率模型。其次,建立了综合能源信息物理系统模型,分别利用复杂网络理论和能源集线器技术建立了信息系统静态模型和物理系统数学模型,并对信息系统作用过程进行分析和建模。最后,利用提出的可靠性评价指标同时考虑系统供能水平,分析了不同情况下信息设备故障对综合能源系统可靠性的影响,以及系统可靠性对不同信息设备的敏感程度。算例以某综合能源信息物理系统为例,按照上述评估指标和方法评估信息设备故障对综合能源系统可靠性影响程度,结果可为综合能源信息物理系统的规划和运行提供参考。     

陆上风电直流汇集系统拓扑结构优化设计方法

陆上风电全直流发电系统可有效解决大规模风电交流汇集、传输产生的谐波谐振等问题,而经济、可靠的风电直流汇集系统拓扑结构是其良好发展的基础。文中首先给出基于风机分组串并联的风电直流汇集系统拓扑结构;其次,对该拓扑结构中的不同风机分组方案进行可靠性及经济性评估;然后,综合考虑系统经济性与可靠性问题带来的缺电损失成本,以总成本最低为目标,提出风电直流汇集系统拓扑结构优化模型;最后,以中国西北某50 MW风电场为例,对所提风电直流汇集系统拓扑结构优化模型进行仿真验证。结果表明,所提风电直流汇集系统拓扑结构优化方案可以统筹考虑系统经济性和可靠性,获得最优风机分组方案,将优选后的拓扑结构与典型风电交流汇集系统结构对比,验证了所提拓扑结构优化方案的可行性及优势。     

Probabilitic flows for reliability evaluation of multiarea power system interconnections

The development of a solution method and computer program for the evaluation of multiarea reliability is reported. An interconnected power system is modelled as a capacitated network with probabilistic arc capacities. The proposed solution method consists of an analytic state space decomposition phase and a Monte-Carlo simulation phase. An optimization problem is solved to minimize the total computational time for the two phases. The solution of the optimal mix problem determines the termination of the decomposition phase and the size of sample for the Monte-Carlo phase. A new reliability index, the inadequate transfer capability, is introduced. This measure indicates the relative effectiveness of either increasing existing capacities or opening new interconnections between two areas. The proposed method has been incorporated into a computationally efficient production grade software package, called Remain (Reliability Evaluation of Multiarea Interconnections). The application of Remain to a seven-area example for planning-system enhancement is given. Computational-times data is also presented.     

Direct method for evaluation of bulk power system reliability Part 2: Solution algorithm

A new approach to the problem of evaluation of bulk power system reliability has been proposed in Part 1 which also includes a theoretical foundation of the approach. A solution algorithm for the same approach is presented. The algorithm is divided into five major steps. The details of each step are described and an illustrative example is given.     

多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用

针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解.该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题.以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中.     

基于蚁群系统的电力系统无功优化

无功优化是电力系统电压稳定与经济运行的核心问题之一,也是提高电力系统电压质量的重要措施.将蚁群系统应用在电力系统无功优化,给出优化模型.对IEEE 6节点系统进行仿真计算,将计算结果与传统优化结果进行比较,表明蚁群系统的有效性.     

多智能体搜寻者优化算法在电力系统无功优化中的应用

针对无功优化这个典型的非线性问题,提出了一种基于多Agent系统的搜寻者优化算法MASOA (Multi-agent Seeker Optimization Algorithm)来求解。该算法针对SOA算法邻域划分随意性较大,融入智能体技术,在改进SOA算法邻域划分合理性的同时,提高粒子寻优的准确度;利用SOA算法的进化机制,引入自适应思想,使新算法具有良好的非线性搜索能力,更好地适应无功优化问题。以网损最小为目标函数,在IEEE 30节点系统上进行测试,并与四种智能算法进行比较,结果表明,MASOA在算法计算精度、收敛稳定性、寻优时间等方面都具有普遍优势,能有效地应用于电力系统无功优化中。     

基于改进粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化问题是一个多变量、多约束的混合非线性规划问题。提出了一种改进粒子群算法用以解决这一复杂优化问题。在改进的算法中,首先结合混沌优化思想对粒子群进行初始化,减轻了粒子初始位置的选择对算法优化性能的影响;在进化过程中引入了自探索行为,使得粒子的搜索过程更加符合实际;引入了变异机制及3种判断陷入局部最优的标准,当发现粒子群陷入局部最优时,通过变异,帮助粒子跳出局部陷阱,增加发现最优解的机会。给出了问题的求解方法,并对IEEE 6、14节点系统进行了仿真计算,实验数值对比表明了算法的可行性和有效性。     

基于协同粒子群优化算法的电力系统无功优化

为了解决粒子算法应用在电力系统无功优化中存在的问题,提出了一种改进的协同粒子优化算法.笔者根据电力系统无功优化问题非线性、不连续、大范围以及电压等级增多、无功优化控制变量较多的特点,建立了改进的协同粒子优化算法无功优化的数学模型,并将协同粒子群算法在无功优化中进行了应用.算例结果表明,该算法有效地改善了粒子群算法的局部收敛问题,缩短了搜索时间,提高了准确性.     

基于区间算术的含分布式电源电网无功优化方法

为了解决分布式电源出力不确定性以及负荷波动性所带来的影响,提出一种基于区间数的含分布式电源电网无功优化方法。介绍区间数和区间算术的概念并建立区间潮流模型;建立含分布式电源电网区间无功优化模型的目标函数和约束条件,并给出采用粒子群算法求解区间无功优化模型的步骤;最后通过Matlab对一个修改后的IEEE14节点系统进行区间无功优化仿真计算,并采用粒子群算法对单一潮流断面进行无功优化验证了所提算法的正确性。仿真结果表明,基于区间算术的无功优化方法能够在计及电网不确定性因素情况下,使得电网趋优运行。     

基于改进遗传算法的电力系统无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用于求解包含离散化变量的复杂优化问题,该文将遗传算法应用于电力系统无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行了改进,使用该文提出的算法对IEEE6、IEEE30节点系统进行了无功优化计算,结果表明该改进遗传算法应用于无功优化是合理可行的。     

基于人工鱼群算法的电力系统无功优化

尝试将人工鱼群算法(AFSA)用于电力系统无功优化,建立了相应的优化模型,对IEEE6、IEEE14节点系统及某地区实际电力系统进行了无功优化计算,并与遗传算法(GA)、改进Tabu搜索算法(MTSA)进行了比较,结果表明AFSA鲁棒性强,全局收敛性好,用于电力系统无功优化计算是有效、可行的。