针对现有电网故障定位算法对信息利用率不高而导致定位准确性及容错能力不足的问题,提出一种基于保护状态信息与凝聚层次聚类(AHC)的电网故障定位算法。首先,通过智能电子装置(IED)获取电网各断路器及保护设备的状态信息以构建故障特征向量;然后,应用AHC算法对特征向量进行聚类分析,依据元件与IED的关联方式求取故障元件;最后,与现有基于模糊C均值、改进谱聚类的电网故障定位算法进行对比。结果表明,所提算法具备不需要事先预判聚类簇数、故障定位结果更加稳定的优势,且在准确性以及对于IED信息的容错能力方面有所提高。
针对智能电表故障数据规模大、维度高、存在错误及异常数据的特点,提出了一种融合多分类机器学习模型的智能电表故障预测方法。采用正态分布补全及箱型图方法,对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换;通过计算特征属性与故障类型的相关系数,消除不相关特征,形成特征子集;构建混合采样策略,解决故障数据不平衡问题。计算三种典型机器学习算法处理智能电表故障数据的预测准确率,构建混淆矩阵;计及各分类器的预测能力,构建多分类器融合决策函数。最后,分别采用公共数据集与实际用电数据作为样本,验证了所提方法的有效性。
储能的高投资成本是限制其商业化发展的主要障碍,通过储能聚合商协调储能设备运行,提高储能的利用率并降低成本。首先,综合考虑了微电网中的火电机组、充电站、可中断负荷等可调节灵活性资源的成本以及共享储能的费用分摊,以各方效益最大化为目标,构建了各微电网与共享储能聚合商的博弈优化运行模型。其次,采用了多智能体强化学习方法求解多主体下博弈问题,引入KL散度优化智能体的学习率,提高算法的收敛性。最后,以3个相邻微电网的算例分析,共享储能模式下提升了各主体的经济效益,验证了共享储能模式的优越性与算法改进的有效性。
随着我国电网高峰负荷、峰谷差较快增长,调峰能力不足,应该积极实施电力需求侧管理,提出一类以集群建筑、大型建筑为对象的负荷控制技术和针对集群建筑用电负荷的互动技术。满足供应侧对需求侧用电监控和需求侧用电分配控制的目标,解决在大用户用电负荷中分项分时分地的进行电量监控和控制以及广域多区的协调问题,并验证了面向需求侧管理的协调优化效果。
随着无线电能传输技术的发展成熟,其应用范围不断扩大。为了提升系统的鲁棒性,实现高性能的电能传输以及信号传输,越来越多的应用场合要求实现通信功能。系统基于磁耦合谐振无线电能传输技术,针对具体相关的应用场景,设计了能量信号并行传输系统的框架。能量传输补偿拓扑选择LCC-S型结构,并在传统的双线圈能量传输耦合机构中加入了一对特殊线圈作为通信信道,实现了能量信号的并行传输,并从仿真和实验的角度验证了所设计系统的可行性。
储能设备固体电蓄热装置是利用低谷时段的弃风电量存储成热能,在电网调峰方面发挥重要优势。针对传统PID供暖控制系统中存在大滞后、超调量大及长时间振荡而引起的供暖出水温度波动太大,无法满足供暖需求的问题,提出了一种基于参数辨识的固体电蓄热时滞系统建模与动态矩阵控制设计。采集循环风量和供暖出水温度数据作为系统参数辨识的输入输出,通过最小二乘法得到辨识模型的参数,并设计了固体电蓄热循环风量-水温的动态矩阵控制策略。研究结果表明,动态矩阵控制算法超调量更小、抗干扰能力更强、效果更佳、动态性能更优。
随着SiC MOSFET的发展,以该器件作为核心部分的多通道SiC固态功率控制器逐渐应用于高功率密度领域。由于其温升和极端环境温度更高,所以对产品的热管理需求也随之提升。因此,准确评估产品内部热分布是实现高性能多通道固态功率控制器设计的前提。以额定电压270 V,额定电流240 A的12路固态功率控制器为对象,分析其热失效机理,建立简化有限元模型。分别对120 A、180 A降额工作情况进行稳态与瞬态的热仿真及验证。对240 A满载工作情况进行热仿真,根据仿真结果及实际情况做出热设计优化。最后,进行优化产品的满载测试,验证热仿真及设计优化的正确性。
以小型断路器热脱扣用双金属片为研究对象,分别从理论计算、试验分析和数值仿真等角度对热弯曲特性进行了分析,提出了双金属片优化设计新思路,并以此为基础建立了双金属片热弯曲特性的仿真平台。开发和设计了热双金属片弯曲性能试验专用成套夹具,完善了试验平台和方法。利用数值仿真替代部分前期试验,结合实验设计方法,可快速求得设计参数最优解,降本增效。仿真平台还可应用于以热脱扣力、脱扣行程为校验目标的机构参数协同设计。
传统短期负荷预测方法多为基于数据驱动的机器学习方法,应用场景多为较宏观的市/县区域总负荷预测,而面对台区配变负荷,其预测效果明显不足。对此,构建了一种基于EMD-Stacking-MLR的负荷预测方法。首先,将台区配变负荷数据通过经验模态分解方法分解为频率由高到低的有限本征模函数分量,利用样本熵大小为依据划分高、低频分量;随后,采用Stacking多模型融合方法和多元线性回归方法分别对高、低频分量进行预测;最后,叠加各分量预测结果得到最终配变预测负荷曲线。通过实验验证,结果表明所提方法在提升负荷预测精度和模型泛化能力方面成效显著。
智能化是配电网发展的基础,也是配电网发展的主要方向之一,而分布式电源与多元化负荷的接入势必会对配电网可靠性产生影响。重点分析分布式电源与多元化负荷对配电网供电可靠性所带来的影响,归纳和研究针对配电自动化介入对其可靠性提升的策略及方法。在配电自动化介入后,搭建不同模式下可靠性的计算模型,并基于层次分析法和FMEA故障模式后果分析法对可靠性计算结果进行成效评估。针对含分布式电源与多元化负荷的配电网可靠性计算方法,进一步阐述需要考虑的问题及为推广应用所需考虑的标准化方向。
为更加有效地对电能质量扰动信号进行分类,将小波变换和神经网络进行有机结合,构建4层小波神经网络模型,同时将混沌引入到粒子群优化算法中,通过混沌运动的特性,提高网络模型训练的收敛速度和精度。使用训练好的网络模型,对正常电压和几种常见电能质量扰动进行分类。结果表明,混沌粒子群优化小波神经网络能够有效地对电能质量扰动进行分类,且具有抗干扰性强,稳定性好的优点。另外,与粒子群优化算法和BP算法相比,使用混沌粒子群优化算法能够更好地对电能质量扰动进行分类,具有更高的分类准确率。
针对短期运行中风光荷不确定性导致的电压越限风险展开研究,提出了一种主动配电网(ADN)电压越限风险评估及预控方法,建立ADN电压越限风险评估指标,应用基于半不变量和Gram-Charlier级数展开的随机潮流算法来实现风险指标的计算。风险超阈值时执行预防控制以提高运行安全性。综合考虑分布式能源有功无功、柔性负荷管理、传统无功电压设备,提出一种基于多级主动管理的电压越限风险预控模型,并给出了基于和声搜索算法的模型求解策略。针对ADN算例应用所提方法实施电压越限风险评估与预控,实现了关键薄弱节点的准确辨识和风险的有效管控。
在电网负载过大且不平衡程度较高的工况下,三相四线制不平衡调节器会出现有功补偿电流超出设备额定容量的现象。常见的解决方法是限幅法,但会使有功补偿电流波形发生畸变,同时流入设备的三相有功电流之和不为零,将引起设备直流侧电压波动。在介绍三相四线制不平衡调节器的工作原理,并对限幅法的不足进行分析的基础上,提出一种新的有功电流补偿方案,即有功补偿电流按比例缩小法。通过数学推导证明方法的正确性,最后通过仿真和实验验证所提方法可以避免限幅法的弊端,并最大程度地发挥设备的调节作用。
为提升新能源富集地区电压无功支撑能力,提出了储能电站联合新能源双层电压无功协调控制策略。首先,区域层分钟级的电压无功优化以电压偏差和网损最小为目标,采用改进粒子群算法求解区域最优电压分布;针对节点电压波动的秒级调节采用基于电压无功灵敏度的偏差恢复控制策略,通过两个时间尺度的控制策略协调配合实现储能与新能源等多种无功资源的合理利用。其次,在电站层分析了储能电站电压无功关系,考虑储能的荷电状态对区域调节指令进行多源协同控制。最后,通过算例分析验证了所提策略的有效性和实用性。
