基于分布式海量电力数据处理方法的设计

针对现有技术电力数据计量检定存在的技术弊端，该研究采用具有多路接口的CS5464芯片，该电路包括放大器电路、调制电路、数字滤波电路和数据通讯电路。在计算电力数据量时，采用16位MSP430FG4619的MCU内核计算电路，包括运算器电路、控制器电路、存储器电路、输入输出设备构成。在进行电力信息计量数据管理时，采用改进最大最小蚁群算法(Min Max Ant System, MMAS),并融合分类算法模型，能够对多种电力信息计量数据信息进行信息分类，提高了电力数据计量检定信息管理能力。通过试验，该研究的方法误差率较低，稳定度较高。     

基于发电量-负荷平衡的风电系统可靠性预测方法研究

风能具有安全、可持续发展利用的特点,是应对化石能源枯竭以及火电、核电污染的新能源发电方式之一,但是自然风随机性较大,为风电系统安全运行和风能并网带来了挑战。可靠性预测是提高风电系统安全运行能力的有效方法,为此本文提出了一种基于风电系统风险和可靠性的预测分析方法,通过一组历史风力机发电和用电负荷数据,通过预测得到风电发电量-负荷的平衡关系;从发电量-负荷平衡的角度出发预测未来一年的负荷需求,最后通过实例进行了仿真,并将结果与风电场的实时数据进行了对比。仿真与实际数据对比的结果验证了该方法的有效性,表明本文提出的方法能够有效预测电力负荷需求,针对风电系统可靠性进行预测分析。     

基于长短期记忆网络和随机矩阵的输电线路故障智能识别方法

由于可再生能源发电大量并入电网使输电线路潮流的不确定性增大,因而使输电线路发生故障的几率增大,故障类型、特征呈现日趋多样性。对此,基于长短期记忆网络和随机矩阵提出了一种输电线路故障智能识别方法。针对可再生能源发电的随机性特征,提出了基于随机矩阵理论的输电线路故障时刻确定方法;在此基础上,给出了大样本故障随机矩阵的学习训练形成方法;进而,基于长短期记忆网络进一步识别输电线路的故障类型;最后,以某实际输电线路为例进行验证,表明了所提方法的有效性。     

一种交直流混联系统有功优化方法研究

随着风电并网规模的不断扩大,为降低整个交直流系统的总功率损耗,需适应风电场出力的变化以实现对风电的消纳。为此,对含风电场和柔性直流输电的交直流混联系统展开研究,提出了一种交直流混联系统有功优化方法,通过建立相应的交直流混联系统有功优化模型,以交直流系统的总网损最小作为目标函数,并对其进行约束,优化含柔性直流输电的交直流系统功率输送效率。最后,以某18节点柔性直流输电交直流混联系统为算例对所提优化方法进行验证,结果表明所提优化方法不仅能够实现对风电的消纳,而且能够提高交直流系统运行的经济性。     

基于长短期记忆网络的电网概率潮流计算及态势感知

可再生能源发电大量地并入电力系统发输配用各个部分,使配电网呈现主动性,由于电力系统发电的随机性、波动性特点,使潮流大小无法准确预估。对此,提出了基于长短期记忆网络的电网概率潮流预估及态势感知方法。在前人研究的基础上,提出了风力发电、光伏发电、需求侧负荷、电动汽车充电、发电机组的功率概率模型;进一步,基于Nataf方法将多种概率模型进行去相关标准正态分布变换,实现发电负荷的统一;然后,建立了多方协调互补、成本最小的概率调度模型,并使用长短期记忆网络进行概率潮流求解;最后,以某实际电网为例,对所提算法进行验证比较,证明了所提方法的有效性。     

电网智能调度命令票系统的运行状态识别方法

针对电网智能调度命令票系统难以控制、系统运行状态梯度特征难以识别的问题,设计一种新的电网智能调度命令票系统的运行状态识别方法。根据电网线路末端有功功率列向量,获取电网电气介数,利用目标函数优化取值范围,提取智能调度命令票运行梯度特征,构建电网智能调度命令票识别矩阵,联合获取电网电气介数取值范围,识别电网智能调度命令票系统的运行状态。实验结果表明,在不同的高斯噪声条件下,应用该文方法后,修正完毕的电网智能调度命令票逻辑关系与实际拟合程度均较高,以此辅助电网智能调度命令票系统的维护。     

基于FARIMA模型的电网数据服务器流量异常识别

当前电网数据服务器流量异常识别方法的平均时延过长,丢包率过高,因此提出了基于FARIMA模型的电网数据服务器流量异常识别方法。利用多重分形测度方法提取一个维度的电网数据流量特征,对存在较大方差的流量特征进行描述,利用FARIMA模型的回归算法计算电网数据服务器流量阈值,以此分析电网在正常运行条件下的数据服务器流量行为,并对此时的流量阈值进行检测,利用FARIMA模型与参数估计方法实现电网数据服务器流量异常识别。实验结果表明,所提方法能够有效缩短平均时延,降低丢包率。