摘要:依据油中溶解气体含量特征准确识别变压器故障类型,对变压器的安全运行具有重要意义。考虑深度信念网络(DBN)对样本数据中的特征提取有独特优势,采用DBN作为故障识别模型,将变压器油中溶解气体原始数据集直接输入至训练模型,并通过3种智能搜索算法对DBN中批处理、梯度下降学习率、层神经单元数3个重要参数分别进行智能寻优,解决少量原始样本数据直接输入时故障识别率不高的问题。仿真结果表明,采用布谷鸟搜索算法(CS)优化DBN模型时比粒子群搜索算法(PSO)和遗传算法搜索(GA)优化的效果更好,CS -DBN模型的故障总识别率比GA-DBN的高4.2%,比PSO-DBN的提高2.5%,同时进化效率提高56.2%;CS-DBN模型的泛化性能也比另2种更好。

摘要:红外图像中异常发热区域的准确提取是实现电气设备热状态智能诊断的重要前提。针对电缆终端,本文提出一种红外图像过热区域提取方法。首先,利用基于最大后验概率估计的自适应小波阈值去噪方法滤除噪声,改善图像质量;然后,通过深度学习网络在图像中识别并定位出电缆终端,滤除干扰信息;最后,利用均值漂移算法实现像素点聚类,基于聚类结果提取出异常发热区域。以巡检拍摄的电缆终端红外图像作为测试样本,结果表明,该方法适用于不同拍摄背景以及不同拍摄角度的红外图像,在识别并定位出电缆终端后,能够准确提取其过热区域,且相较于现有的一些方法,所提方法的效率和准确率均更高。

摘要:GIS局部放电模式识别是其绝缘状态评估的重要部分,为对GIS局部放电信号进行准确、高效识别,提出一种基于双注意力机制优化CNN的GIS局部放电信号模式识别方法。首先,搭建GIS局部放电测试平台,并在GIS气室内人为设置4种典型缺陷,分别通过超高频和超声波检测法对不同缺陷局部放电信号进行采集;然后,基于二者数据特点分别进行数据预处理,并构建由超高频局部放电谱图图像特征和超声信号格拉米角场密度分布组成的特征空间;最后,通过双注意力机制优化的卷积神经网络对输入图像进行深层特征提取,由网络尾端的Softmax分类器进行结果预测。结果表明:融合多特征参数算法能够达到97.57%左右的识别准确率,高于单一特征识别率;同时在同一网络输入时,双注意力机制优化的卷积神经网络在算法识别率、训练速度和鲁棒性等方面均优于常见网络算法。

摘要:为了提高负荷建模准确性以满足电力系统仿真计算准确度的要求,本文从总体测辨法的角度提出一种基于灰狼优化(GWO)算法的负荷模型参数辨识策略。该负荷模型参数辨识策略以电网发生扰动时变电站母线电压、电压相角为输入,选取感应电动机并联ZIP负荷的经典负荷模型,通过灰狼算法实现对目标函数的迭代优化获得一组最优的负荷模型参数,使得模型响应能较好拟合样本功率曲线。GWO算法具有较强的快速收敛能力和全局搜索能力,将其运用于负荷建模参数辨识实践中,可以有效提高辨识精度。通过在PSD-BPA软件中建立电力系统仿真模型,以变电站母线处的扰动数据作为负荷建模的输入数据对2个算例进行仿真。仿真结果表明,GWO相对于常用的粒子群算法在计算精度、收敛速度等方面都具有明显优势。

摘要:大多数输电线路的额定容量设计基于高温低风速等保守的气象条件,而且额定容量为定值,这种保守的方法往往导致线路容量利用率不足。动态调整线路容量的方法是利用当地的风向、风速等气象参数和电网负荷,自适应地计算线路的可用容量。基于流体力学计算对当地风场进行建模,并将风场建模的结果与气象站数据相结合进行线路可用容量估算;在沈阳市郊区架空线上对所提出的方法进行测试。结果表明,线路计算可用容量在76%的研究时间内高于静态额定容量,比静态额定容量增加了22%,验证了所提出方法的有效性。

摘要:为提高中性点经消弧线圈接地系统故障选线的准确性,详细分析单相接地故障时故障线路与非故障线路相间电流分布特征。发现过渡电阻不大时故障线路相间电流在故障前、后变化量与非故障线路相间电流变化量差别较大,但在高阻接地故障时差别不明显;故障后主动调整消弧线圈补偿度,发现高阻接地故障时故障线路相间暂态电流突变量等于零序电感电流变化量,特征表现明显。为此,提出综合利用故障发生与补偿度调整后的相间电流突变特征的无整定故障选线方法,并借助欧式距离定义各线路故障特征距离,故障线路表征出最大值。大量仿真结果表明,所提新判据具有免整定、耐高过渡电阻和小故障角故障等优点。

摘要:为实现配电网继电保护策略的自适应优化,根据继电保护故障处理流程,将保护分为故障辨识和出口决策环节,并在此基础上提出基于运行方式与故障信息融合的配电网继电保护策略两级优化方法。首先,依托运行方式跟踪,实现故障辨识环节的保护动作定值整定;其次,开放故障辨识环节产生的故障信息给出口决策环节,从而实现出口决策环节的优化整定;最后,着重研究融合故障信息的出口决策环节优化方法,通过故障拓扑、保护出口配合以及重合闸效益分析,给出配电网继电保护在应对不同故障场景下保护出口决策的隔离动作选择、出口定值整定与重合闸策略选取,有效提升保护的灵活性。

摘要:传统基于暂态量的故障定位方法仅利用局部故障特征,在不同故障工况下可靠性不高、适应性不强。为此,深入分析暂态电压的时频域特性,根据不同故障位置产生的暂态信息存在相似性和差异性的特点,提取暂态信号中丰富的故障特征,如各次暂态浪涌到达时间差,幅值,极性,以及各次暂态浪涌主频分量波速、低频与高频能量比,共五类故障暂态特征;基于所提取的故障暂态特征,构建故障暂态信息融合矩阵,利用波形相关系数量化分析不同故障暂态信息矩阵的相似性和差异性,形成基于暂态信息融合的单端故障定位方法。大量仿真结果表明,所提方法可靠性高,对不同故障工况具有良好的适应性,且原理简单,能够将调度中心与线路运维有效联系,有利于缩短供电恢复时间,提高供电可靠性,具有一定工程应用价值。

摘要:随着信息物理系统(CPS)的深度融合,需考虑信息与物理系统的耦合关系,建立配电网信息物理系统融合构架。首先,根据IEC 61850标准构建配电子站CPS模型,分析信息层与物理层的交互关系;考虑信息元件的延时、误动与拒动等非正常运行情况,枚举、分类及定义由信息元件触发的不同类型的物理层故障传播场景。其次,通过计算故障清除过程中不同物理层故障传播场景的概率,量化评估配电网信息元件对物理层的耦合作用。最后,以某地区10 kV配电网馈线系统为例进行故障场景计算分析,计算结果表明:信息元件故障会扩大物理层故障范围,其中以交换机通信链路故障的影响最为显著。

摘要:为了提高电能质量扰动识别的准确性,弥补基于传统单一特征量模式识别方法易受干扰、精度低的缺陷,提出基于模糊聚类分析的电能质量扰动模式识别方法。该方法利用HHT变换从多种不同类型的电能质量扰动信号中提取出相应的扰动特征量,再将提取的特征量进行模糊聚类分析,准确地把这些电能质量扰动信号一一归类至光伏扰动与公共电网扰动两大类别,同时建立基于模糊聚类分析的电能质量扰动识别流程。仿真结果表明,该方法克服了传统单一特征量模式识别方法的局限性,优化了扰动信号的识别效果,提高了识别效率,识别精度高,抗噪能力强。

摘要:电—气互联综合能源系统得益于天然气的高比例应用与电转气(P2G)的吸碳能力、能量转移特性,成为新兴的消纳弃风、低碳排放平台。在此背景下,提出一种含P2G弃风启停的电—气互联综合能源系统消纳弃风、低碳运行模型,以机组运行成本最小、弃风量最小、碳排放量最小为目标,同时引入电转气弃风启停与碳交易市场,使系统兼顾碳排放目标与消纳弃风目标的同时更具实际效益。利用MATLAB中的YALMIP工具箱调用CPLEX求解器进行求解,分别在3个不同场景下进行仿真计算,仿真结果验证该模型具有良好的消纳弃风能力,可以大量减少碳排放。最后,比较P2G有启停与无启停下的碳排放量与经济效益,得出P2G在碳交易价格较高时应设置弃风启停,以避免P2G在日间无弃风时运行使碳排放增加。

摘要:需求响应(DR)在协助园区综合能源系统(PIES)消纳分布式电源(DG)上发挥了重要的作用,然而其不确定性却又给PIES经济运行带来了巨大的挑战。鉴于此,提出一种基于信息间隙决策理论(IGDT)的PIES经济调度模型。首先,以系统运行成本最小为目标,构建含DR的冷/热/电联供型PIES经济调度模型。在此基础上,利用IGDT处理DR和DG的不确定性,针对传统IGDT仅适用于单因素偏差系数的问题,赋予DR和DG出力偏差系数不同的权重,兼顾二者的不确定性对PIES经济运行所带来的影响;针对不同类型的决策者分别建立风险规避鲁棒模型和风险偏好机会模型,满足不同类型决策的需要。然后,通过GAMS软件求解,量化分析PIES在不同目标运行成本下,2种不同决策模型所对应的不确定性的等效偏差系数。最后,通过算例验证所提模型的有效性,为PIES调度计划者制定调度计划提供定量的决策依据。

摘要:考虑区域综合能源系统运行时的经济性与低碳性,提出一种基于Q学习的区域综合能源系统低碳运行策略研究方法。首先,基于能量枢纽的概念构建区域综合能源系统的基本结构模型;接着,以计及二氧化碳治理费用的日运行费用最低为目标函数,提出区域综合能源系统的低碳经济运行策略;然后,针对低碳经济运行策略建立其马尔可夫决策问题,并采用改进的Q学习进行求解。通过仿真验证Q学习算法求解区域综合能源系统运行策略的有效性,结果表明,所提运行策略能充分发挥区域综合能源系统的多能互补优势,实现系统低碳经济运行,为区域综合能源系统的运行优化问题提供思路和策略。

摘要:在传统电力系统状态估计中,状态修正方程的迭代步长一般选取固定值,该方法常因数据质量低、网络条件复杂而不能有效收敛。为解决该问题并提高状态估计的适配性,首先,对经典逻辑函数进行重构,找到在图像上与状态估计高质量数值迭代具有天然适配性的母函数,并将其作为步长控制因子,通过控制参数实现步长因子的智能调整。然后,引入权因子函数,使算法在迭代过程中执行变权操作,可降低不良数据的影响。与解析方法调整步长的策略相比,该方法具有对模型耦合性较低、可移植性强的特点。最后,以IEEE 30节点系统为例,在量测出现不良数据和网络准病态、病态的条件下,验证所提方法的数值稳定性、运算效率和估计质量均明显优于传统固定步长方法。

摘要:为满足保障航班正常运行对特种车辆的需求和民航电动特种车对能量补充的要求,提出一种有序的充电控制策略。首先,分析实时航班数量与机场特种车需量的关系和实时航班数量对电动特种车充电电量临界阈值的影响;然后,以实时航班数量及电动特种车的充电电量需求量为约束条件,以电动特种车的充电成本为最小目标函数,建立电动特种车的有序充电数学模型;最后,根据某机场的电动特种车的运行数据,在有序和无序充电策略控制下,对特种车的充电行为进行算例仿真。算例仿真表明:提出的有序充电策略在保障航班正常运行的条件下能削减电动特种车的充电行为对供电电网线路负载造成的冲击,同时使电动特种车的充电成本下降。

摘要:为有效利用需求侧资源和可再生能源发电,从发电侧与需求侧角度出发,定义商业型和技术型虚拟电厂,建立商业层与技术层相结合的虚拟电厂双层优化模型。上层商业型虚拟电厂管理用户负荷,以用户侧收益最大为目标,在制定的分时电价基础上对不同类型的可控负荷进行优化,综合利用价格型和激励型需求响应的调度作用。下层技术型虚拟电厂管理风光燃储联合发电系统,在满足上层调度结果的基础上,以分布式电源出力成本最小为目标进行优化,同时兼顾需求侧和发电侧的利益。最后,利用CPLEX求解器得出虚拟电厂的调度策略,对比不同场景下虚拟电厂的经济效益,验证所建立模型的合理性。

摘要:针对含高比例光—储单元的主动配电网,提出一种跟踪并网点(PCC)处功率参考值的分布式协调控制策略,以缓解光伏出力曲线与本地负荷曲线不一致所导致的电压越限问题。首先,该策略根据配网PCC处功率参考值与实际值的差值产生光—储单元负荷率变化量的参考值;然后,利用牵制一致性算法分别调节储能和逆变器的有功/无功负荷率,实现功率按比分配,并保证配网PCC处功率跟踪参考值;最后,引入平均一致性算法计算系统平均SOC,各储能单元结合自身SOC对有功参考值进行修正,实现不同储能单元间SOC的均衡控制。在Matlab/Simulink软件中搭建包含分布式光—储单元的配电网仿真系统,仿真结果验证所提方法的有效性。

摘要:针对电能计量器具物流配送的需求量预测、配送中心选址以及客户分配等多个问题,提出一种基于改进免疫遗传算法和Holt-Winters模型的电能计量器具配送网络优化策略。首先,采用Holt-Winters模型来预测未来一年的月度需求量,黄金分割法可用于搜索最优平滑系数,提高预测的准确性;然后,采用高斯投影法将客户的经纬度转换为平面直角坐标,建立配送运输成本最小的目标函数,并基于种群的相似性和矢量距,对免疫遗传算法的抗体浓度进行改进;最后,以某省网计量中心—配送中心—客户二级电能表配送问题为例,采用改进免疫遗传算法求解目标函数,筛选最优的配送中心位置和客户分配方案。结果表明,改进免疫遗传算法具有更高的收敛效率和避免局部收敛的能力,本文所提电能计量器具配送网络优化策略对减小配送成本具有一定的参考价值。

摘要:为了更全面准确地对电能计量装置运行状态进行评估,提出一种基于模糊层次分析法的电能计量装置状态评估方法。首先,通过物联网传输电能计量装置的各状态量数据,构造模糊判断矩阵并进一步求解各层元素的权重,再由权重和各层次指标评分通过加权求和计算出评估目标的最终得分,由得分所在的区间段来判断电能计量装置各个部分是否正常运行;然后,通过定性与定量综合分析,能够系统有效地分析最终评估目标和各层次之间的关系,最终通过实例分析验证该方法的有效性和准确性。

摘要:储能系统具有优良的功率调节性能和频率控制能力,在新能源消纳中发挥了重要的作用。详细介绍浙江电网侧储能电站全站及储能单元AGC控制策略,在考虑电池能效的基础上对该策略进行优化,提出考虑电池能耗因子的负荷分配策略。在电化学储能电站AGC现场,首先,采用常规等比例分配策略分别进行储能单位和全站AGC测试,测试结果表明,储能单元AGC控制的调节速率、响应时间、稳态误差等性能均有明显提高;然后,采用等比例、等裕度和优化分配策略分别进行AGC试验,试验结果证明,在使用考虑电池能耗因子的负荷分配策略后,储能单位内各PCS负荷分配结果具有差异性,有利于储能系统负荷快速响应。

摘要:针对变压器故障智能诊断方法中输入特征不同影响诊断结果以及粒子群算法优化极限学习机准确率低的问题,提出基于随机森林特征优选与多尺度协同变异粒子群极限学习机的变压器DGA故障诊断方法。首先,基于故障样本DGA数据建立候选特征集,采用随机森林算法计算各特征重要性评分并降序排列,通过序列前向选择法筛选最优输入特征;其次,针对极限学习机参数选择困难的问题,引入多尺度协同变异粒子群算法进行优化;最后,将之与 IEC 三比值法以及不同组合极限学习机诊断性能进行比较。实例表明所提方法诊断精度更高。

摘要:在弱电网条件下,由于并联逆变器之间以及逆变器与电网之间的耦合作用,系统会产生谐振。同时,实际系统中的电网阻抗以及逆变器到并网点处的线路阻抗又会导致谐振点发生偏移,加剧系统谐振失稳。以单台并网逆变器为基础,建立考虑电网阻抗和线路阻抗的多逆变器并联数学模型,通过探讨弱网下并联系统的谐振形成机理以及分析电网和线路阻抗对系统谐振产生的影响,研究一种进网电流全前馈与PCC点并联虚拟导纳相结合的谐振抑制方法。在Simulink中搭建3台基于LCL滤波器的T型三电平逆变器并联系统仿真模型并进行仿真。仿真结果表明该方法可以有效抑制LCL型并网逆变器的自身固有谐振以及弱电网引发的谐振,同时还可以有效提高系统稳定性,增强多机并联系统对线路阻抗和电网阻抗变化的鲁棒性。

摘要:针对特高压直流输电线路绝缘子绝缘电阻在线带电检测的难题,提出一种利用机械装置带电测量特高压直流输电线路绝缘子绝缘电阻的新方法,并研发出一款输电线路低零值绝缘子检测机器人。该方法利用等电位作业的理念,通过机器人的双臂以及机身对待测绝缘子搭建旁路回路,避免泄露电流对检测回路的干扰,提高测量的精度。利用机器人自身的机械结构设计以及硬件电路的的配合,完成对绝缘子阻值的测量、存储与传输;同时,建立离散拟合函数对数据精确化,保证检测结果的准确性;最后研制出样机进行对比试验。试验结果表明:机器人测量法能准确地测量运行中的绝缘子阻值,且误差控制在5%以内,进而分辨绝缘子的优劣状况,实现低零值绝缘子的在线预警。

摘要:磁谐振式无线电能传输基于高频交变磁场耦合,当有金属异物侵入时,异物产生的涡流效应会给系统带来不可忽视的安全隐患。目前无线电能传输系统金属异物的检测主要基于异物造成的功率损耗和热效应,存在延时性高、参数提取复杂等缺陷。在此背景下,提出一种基于三级线圈的新型金属异物定位检测系统,第1、2级线圈均由2个并列矩形单元检测线圈构成,两级线圈布置方向相互垂直,实现金属异物在充电范围四分之一区域内的简单定位;第3级线圈由刚好覆盖发射线圈的4个等腰三角形单元检测线圈构成,实现金属异物在充电范围八分之一区域内的定位检测。以发射线圈面积为340 mm×280 mm的无线电能传输系统为载体进行验证,实验结果表明:当检测阈值电压低至1.4 V时,该异物检测系统能够有效检测到边长仅为20 mm的正方体铁块。

摘要:为提升用电水平,借助人工智能技术进行电力客户主动服务是必然趋势。针对电力行业中在客户主动服务方面的研究不足,提出一种基于LSTM-Attention融合的电力客户主动服务推荐方法。该方法能够有效地解决单一深度学习模型在服务推荐当中出现的梯度弥撒以及梯度爆炸等问题。本文首先建立从电力投诉工单提取客户潜在服务需求的模型;进而获得基于LSTM-Attention融合算法的电力客户主动服务推荐方法;最后采用某市电力客户投诉工单实例随算法和模型进行验证。实验表明本文方法正确有效。