基于相对距离的改进粗K-means方法

对现有的两种基于绝对距离的粗K-means方法进行了讨论,指出了各自的不足之处。在此基础之上,讨论了用相对距离替代绝对距离的合理性,从而给出了基于相对距离的粗K-means方法。通过对随机数据、Iris数据和文本数据进行聚类效果比较,验证了基于相对距离的粗K-means方法的可行性和有效性。     

混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型

提出了运动目标检测中背景动态建模的一种方法。该方法是在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的像素点将以大的更新率更新背景模型,使得长时间停滞物体由背景变成运动前景时,被遮挡的背景显露区被快速恢复。与Stauffer等人提出的方法不同的是,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中,减弱了慢速运动物体对背景的影响。实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化。     

基于时频特性相似度的新能源场站T接型送出线路高速保护

新能源短路电流呈现幅值受限的非工频特征,导致差动保护的动作性能下降。在分析新能源电源与传统同步发电机故障特性的基础上,提出基于时频特性相似度的新能源场站T接型送出线路高速保护原理。该方法首先利用压缩感知压缩高频率采样信号,传输低频率压缩信号,降低保护通信量。然后利用小波变换提取故障电流的时频特征,利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)剔除时频特征的冗余信息,得到时频特征矩阵。最后利用堪培拉距离衡量时频特征矩阵相似度,提出基于时频特性相似度的高速保护原理。所提保护理论上可以在故障5 ms内可靠识别区内外故障,具有较强的耐受故障电阻和系统噪声的能力,并且适用于新能源弱出力的场景。硬件在环实验结果和现场录波数据验证了所提保护的有效性。     

新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型

针对新型电力系统中大规模可再生能源并网和高比例电力电子设备的接入,导致系统惯量水平下降,影响电网安全稳定运行的问题,提出一种新型电力系统多能源能量惯性动态优化控制模型。首先,分析电力、热力、燃气的惯性特性,分别建立电力系统和热、气系统能量传递惯性模型。其次,基于多能源输运下的耦合协调关系,提出一种基于事件驱动电力、热力、燃气系统动态惯性优化控制方法。最后,建立修改的IEEE 39节点电力系统、6节点热力系统和7节点燃气系统的仿真模型进行算例仿真,仿真结果表明,所提出的控制方法能够有效改善新型电力系统的频率响应,保持系统运行鲁棒性。     

含高比例风光接入的输电网氢-电混合储能系统配置方法

目前高比例风光接入的输电网存在弃风弃光率普遍较高的问题,配置储能设备作为一种具有潜在效用的手段在当前的研究中备受青睐。针对输电网储能配置问题,为达到综合成本减小和弃风弃光率降低的目的,提出了一种基于双层规划模型的输电网氢-电混合储能系统配置方法。首先,对氢-电混合储能系统的特性进行建模,在此基础上建立输电网氢-电混合储能系统功率与容量配置双层规划模型。上层模型以配置储能后年综合成本最小为目标;下层模型以弃风弃光率最小为目标。其后基于蓄电池和氢储能的不同特性,提出一种氢-电混合储能系统配合策略。最后,针对该模型非线性多目标的特点,采用双层迭代粒子群算法与潮流计算相结合进行模型求解。在算例仿真部分,以某含有高比例风光接入地区输电网为例,进行氢-电混合储能系统容量和选址的优化配置,验证了所建模型和所提求解算法的可行性和有效性。提高了风电光伏出力在时序上的转移能力,减少了高碳化石能源的消耗量,降低了弃风弃光率。     

基于摩擦和扰动补偿的永磁直线同步电机滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度易受摩擦力、负载扰动等不确定性因素影响的问题,采用基于摩擦和扰动补偿的非奇异快速终端滑模控制（NFTSMC）方法来设计位置控制器。首先,建立含有Stribeck摩擦模型的PMLSM动态模型,使用自然选择粒子群算法对摩擦模型进行离线参数辨识;其次采用NFTSMC方法来确保系统状态快速收敛,避免奇异问题,利用辨识的摩擦模型进行补偿;最后采用滑模观测器对总不确定因素进行观测和补偿,削弱了抖振现象。仿真验证了所采用的控制策略提高了位置跟踪精度,同时具有快速收敛性和较强的抗扰性。     

计及用户参与不确定性的虚拟电厂分布鲁棒优化模型

灵活资源的需求响应行为在不同运行状态、激励水平下有很大的不确定性和差异性,需求响应优化方案的精准度有待进一步提高。针对这一问题,提出了一种虚拟电厂中计及用户需求响应不确定性的分布鲁棒优化方法。考虑可中断、可转移、可增长3种灵活资源的响应特性,构建包含用户响应特征参数的精细化需求响应模型;以提升虚拟电厂经济性、电网友好性和用户舒适性为子目标,构建促进多方利益最大化的多目标优化模型;基于数据驱动的分布鲁棒方法,构建精细化响应模型中随机参数的概率分布模糊集,提出虚拟电厂两阶段分布鲁棒优化模型,并采用强对偶理论进行转化求解。算例仿真结果表明所提模型能够提高需求响应精度和虚拟电厂经济收益。     

基于业务驱动的数字孪生网络安全仿真验证体系建设

电力监控系统网络安全防护工作的有效开展是保障电力系统稳定运行的关键,建设基于业务驱动的电力监控系统网络安全仿真环境,在电力监控系统仿真环境部署调度自动化系统、变电站自动化系统、发电厂计算机监控系统、配电自动化系统、继电保护装置、电能量计量系统,能够满足生产系统网络安全人员在贴近实际环境中开展攻防对抗、渗透测试、设备功能测试、新技术研究等培训和研究需求,主要分析电力监控网络安全仿真环境建设的必要性及主要做法。     

基于厂站-设备两级电力信息耦合模型的信息设备重要性评估

电力监控系统不仅会受到电力网一次设备的影响,还会面对信息层面网络攻击的威胁,因此评估通信设备的重要性对网络安全及大电网的安全稳定运行尤为重要。针对一般电网的电力监控系统与电力网高度耦合的特点,建立了基于厂站-设备两级的信息网与电力网耦合模型：第一级是由发电厂、变电站、调度中心组合而成的厂站级相依网络,第二级是由通信设备与电力设备组合而成的设备级复杂网络;构建了两级耦合网络的通信节点重要度指标和信息网络脆弱性指标;以山东省济南市某小型电网的电力监控系统为例,计算其网络指标,验证了该方法的有效性。该文对信息网络的风险评估具有指导意义。     

基于区块链的雾网络中的任务卸载优化方案研究

当前物联网(IoT)应用的快速增长对用户设备的计算能力是一个巨大的挑战。雾计算(FC)网络可为用户设备提供近距离、快速的计算服务,为资源紧张,计算能力有限的用户设备提供了解决方案。该文提出一个基于区块链的雾网络模型,该模型中用户设备可以将计算密集型任务卸载到计算能力强的节点处理。为最小化任务处理时延和能耗,引入两种任务卸载模型,即设备到设备(D2D)协作群组任务卸载和雾节点(FNs)任务卸载。此外,针对雾计算网络任务卸载过程的数据安全问题,引入区块链技术构建去中心化分布式账本,防止恶意节点修改交易信息,实现数据安全可靠传输。为降低共识机制时延和能耗,提出了改进的基于投票的委托权益证明(DPoS)共识机制,得票数超过阈值的FNs组成验证集,验证集中的FN轮流作为管理者生成新区块。最后,以最小化网络成本为目标,联合优化任务卸载决策、传输速率分配和计算资源分配,提出任务卸载决策和资源分配(TODRA)算法进行求解,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。