摘要:虚假数据注入攻击（false data injection attack，FDIA）是威胁电网运行安全的主要因素之一，其主要通过攻击电网中的一些通信环节，误导电力系统的状态估计结果，给电网安全运行带来巨大威胁。针对FDIA难以有效检测及电力系统状态估计中过程噪声与量测噪声两者协方差矩阵非正定问题，将向量自回归（vector auto regression，VAR）模型引入电力系统状态估计，提出一种基于VAR和加权最小二乘法（weighted least squares，WLS）的FDIA检测方法。首先，建立VAR状态估计模型，将量测噪声视为稳定量，只对过程噪声进行估计，解决两者协方差矩阵的非正定问题；其次，分别采用VAR与WLS对电力系统进行状态估计，采用一致性检验与量测量残差检验对2种方法的结果进行检测，以判定是否存在FDIA；最后，IEEE 14节点和IEEE 30节点仿真结果表明，本文所提检测方法能够成功检测到FDIA，且检测成功率较高，从而验证了该方法的可行性及有效性。

摘要:风能分布具有不均匀性，改进风能资源特征评估方法以提升其准确性和全面性对于风电场建设和风能高效利用至关重要。为此，提出基于二元指数多项式的风速风向联合概率分布建模方法，利用线性最小二乘法求解该模型的二元指数多项式参数，并加入归一化常数，使其满足概率密度函数特性，结合多种拟合优度指标函数进行优化，求解二元指数多项式的最优指数，从而获得拟合性能最优的风速风向联合概率分布。采用该模型拟合多个地区风电场的实测数据并与Copula模型进行对比验证，结果分析表明：由于二元指数多项式模型具有更多拟合参数，使该模型在均方根误差、决定系数、赤池信息准则以及平均绝对百分比误差等方面的指标均优于Copula模型，证明基于二元指数多项式的拟合模型可以更准确地拟合风电场的风速风向数据。

摘要:配电网发生高阻接地故障时,传统的选线方法可靠性不高。对健全线路与故障线路在高阻接地条件下暂态零序电流的差异性进行分析,发现健全线路与故障线路的暂态零序电流趋势不同,两者对应趋势的斜率正负相反。因此提出了一种基于暂态零序电流包络线拟合斜率的故障选线方法。首先对暂态零序电流利用牛顿插值算法求取包络线;然后通过可变遗忘因子递推最小二乘法计算各条线路的拟合斜率,利用健全线路与故障线路包络线拟合斜率值正负相反的特点构建出选线判据;最后大量仿真结果表明:提出的选线方法适用于各种故障条件。

摘要:出行温度会通过多方面的干扰直接影响到电动汽车的具体能耗情况,从而导致在不同温度下其充电功率需求的差异。依据统计学原理,在大量样本支撑下,采用最小二乘法获取电动汽车单位公里电耗与出行温度的具体联系,提出一种计及出行温度的电动汽车充电功率计算模型。以北京市某小区配电网为例,采用蒙特卡洛法模拟不同季节(温度)下电动汽车充电负荷的具体差异,分析不同季节下电动汽车负荷对区域电网产生的不同影响,为将来电动汽车充电行为的有序控制提供一种新的分季节调度思路。