智能化的新一代电力系统及综合能源系统是实现清洁、低碳、安全、高效的能源使用,推动能源生产和消费革命的核心。人工智能作为当前最具颠覆性的科学技术之一,被寄予厚望以提升电力和综合能源系统智能化水平。事实上,自20世纪80年代起,以专家系统和神经网络为代表的人工智能技术已开始被尝试在电力领域应用,但由于当时信息感知、通信传输和数据...
推进能源生产和消费革命,构建清洁低碳安全高效的能源体系,需要发展更加智能的新一代电力系统及综合能源系统。人工智能(AI)是当前最具颠覆性的科学技术之一,在计算智能、感知智能和认知智能方面具有强处理能力。人工智能技术在电力系统和综合能源系统中的应用,将改变能源传统利用模式,促进系统进一步智能化。文中主要从人工智能概述、电力系统...
新一代人工智能(AI)近年来成为国内外研究的热点,其中的典型代表机器学习(ML)作为一个算法范畴,通过分析和学量已有或生成数据形成预测和判断以做出最佳决策。中国的新一代AI正处于快速发展的关键期,目前已在能源与电力系统中得到初步应用。基于此,文中以新一代AI中的ML为代表,重点综述了强化学习、深度学习、迁移学习、平行学习、混合学习、对...
风力发电的不确定性显著增加了电力系统可用输电能力(ATC)计算的难度。基于点估计的Gram-Charlier级数展开理论和深度学习技术,提出了一种计及越限概率要求的ATC快速计算方法,考虑的约束类型包括静态安全、静态电压稳定和暂态稳定约束。假定风电出力概率分布已知,结合两点估计法和Gram-Charlier级数展开,通过两个确定性场景的最大输电能力(TTC)...
针对传统集中式优化调度方法难以全面反映综合能源微网内不同智能体的利益诉求,以及人工智能技术在综合能源调度方面的应用亟待进一步挖掘等问题,提出了基于多主体博弈与强化学习的并网型综合能源微网协调调度模型和方法。首先,针对并网型综合能源微网中横向电气热冷各子系统及纵向源网荷储等各环节的不同投资与运营主体,开展了多智能体划分;其...
当前以深度学习为代表的新一代人工智能技术快速发展,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,已上升为国家战略,备受各行各业关注。电网调控运行作为电力系统运行的"决策大脑",是集大量数据、机理分析、运行规程和专业经验相结合的综合性决策控制,与以数据驱动、知识引导为特征的新一代人工智能发展思路和演进方向十分相近。在分析新一...
分布式电源持续的规模化接入给微电网运行引入了显著的不确定性与噪声,增加了配电网监视的难度。而孤岛检测设备易受电网扰动干扰而误动作,导致分布式电源被切除运行,孤岛检测装置必须能够在噪声环境中准确区分判别扰动与孤岛情形。文中将基于多尺度高阶奇异谱熵的深度学习概念应用于孤岛检测问题,提出一种结合经验模态分解与高阶奇异谱熵的新型...
随着智能电表的普及,以智能电表数据为基础,可按需求灵活划分不同规模的负荷聚合体并开展预测。由于负荷聚合体规模差异较大,并与用户负荷特性关系密切,传统预测方法不再适用。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)网络与模型融合的负荷聚合体预测方法。首先,通过分布式谱聚类算法获得负荷特性相近的负荷群体,然后进行分组预测,采用GRU作为元模...
近年来,随着国民经济的转型,中国的经济结构发生了较大的变化,仅仅依靠电力负荷历史数据进行负荷电量预测会造成较大的误差。为解决传统负荷预测方法对于经济、气象等因素考虑不足的问题,提出了一种可以计及经济与气象等因素影响的中期负荷电量预测方法。首先利用季节分解将历史月度用电量分解为长期趋势及循环分量、季节分量以及不规则分量;并...
针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SCADA数据的重构值,分析重构误差的变化趋势与其超越阈值的情况以预测风机故障和提取故障样本;第二部分是XGBoost...
提出了一种基于Hilbert边际谱和稀疏自编码器(SAE)-深度神经网络(DNN)的局部放电(PD)信号的模式识别方法。首先,以变分模态分解(VMD)对PD信号进行分解,对所得各分量进行Hilbert变换构建相应的Hilbert边际谱。其次,以PD信号的Hilbert边际谱为输入数据,利用SAE自动学习复杂数据的内在特征来提取简明的数据特征表达获得参数。再次,利用SAE的训练结...
随着可再生能源的大规模并网、需求响应的逐步实现,电网运行方式的复杂性和波动性不断攀升,电力系统的安全运行正面临新的需求与挑战。因此,基于人工智能技术,在广东电网建立了"模型-数据混合驱动的电网安全特征选择和知识发现平台",保证电网安全、稳定、经济运行。文中首先定义了电网安全特征和知识,阐述了模型-数据混合驱动的思想与具体实现方...
为进一步提升信息化电网性能,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)与压缩感知(CS)实现电物理量轻型化方法。将时间序列变化的电物理量采样数据作为LSTM模型的输入量,稳定结果作为输出量,通过时间反向传播(BPTT)算法训练LSTM模型参数,训练后的模型能充分利用循环架构的特征进行模式识别,并根据LSTM模式识别结果,将信号选择原子库进行CS,来确定测量...
对海量负荷数据进行降维聚类处理是提取负荷关键信息,深度挖掘其内在规律的前提。根据负荷曲线的形态特征,文中提出了一种基于可变时间分辨率自适应分段聚合近似方法的曲线形态聚类算法。首先,根据负荷爬坡事件及基于斜率提取的边缘点来衡量负荷曲线的形态特征及其变化趋势,采用自适应分段聚合近似算法对用户日负荷数据集进行可变时间分辨率重构...
已有窃电检测模型的准确率尚无法满足应用需求,是因其均将建模重点放在了分类算法的选择或改进上,而相对地忽视了特征提取过程。因此,提出一种基于深度学习的特征提取方法,即堆叠去相关自编码器。得益于深层结构和高度非线性,其能够从用户用电数据中提取到高度抽象和简明的特征。随后支持向量机将这些特征映射到指示是否窃电的标签。基于真实数...
负荷监测是智能用电的一个重要环节,为了实现非侵入式负荷监测,提出了一种基于深度神经网络的非侵入式负荷分解方法。首先提出了改进的电器状态聚类算法,通过改进终止条件和增加消除冗余类判据使得聚类结果更符合电器实际运行情况。针对目前研究常用的隐马尔可夫模型的弱时间特性问题,提出了电器时间特性模型,综合考虑了电器运行特性和用户使用...
可再生能源发电的随机性、间歇性和低惯性特征导致含可再生能源电力系统的频率安全问题凸显。利用时域仿真进行频率安全评估存在计算量大、耗时长等缺陷,难以满足多重复杂不确定因素"组合数爆炸"下的频率安全快速评估需求。为了实现频率安全的快速分析与预测,提出一种基于多层极限学习机(ML-ELM)的频率安全在线评估方法。该方法通过深层架构建立...
提出一种基于正则化投影孪生支持向量机的暂态稳定评估方法。将基于传统支持向量机进行暂态稳定评估的高维二项式优化问题转化为两个低维二项式优化问题,并在投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则项来改善评估稳定性。首先,构建由系统特征和投影能量函数特征组成的初始样本集,通过特征选择对初始特征进行压缩,获取可有效表征暂态稳定性的最优...
基于数据驱动的暂态稳定评估方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力系统中暂态失稳情况极少,给通过数据挖掘方法判断失稳情况带来了极大困难。针对这个问题,提出了一种用于暂态稳定评估中失稳样本合成的数据增强方法,对条件生成对抗神经网络(CGAN)训练方法的适应性进行改进以提高其学习稳定性,在离线训练时利用改进CGAN交替训练生成器...
随着输变电设备自动化、变电站智能化建设的快速发展,电网信息安全隐患日益凸显。精确可靠的变电站通信网络流量模型建模和异常检测方法已成为预防网络安全问题和识别网络攻击的重要手段。文中在对变电站站控层网络流量行为特性进行分析的基础上,采用分形自回归积分滑动平均(FARIMA)模型对网络流量构建了阈值模型。针对变电站典型的网络攻击模式...
考虑现行电力市场政策下可再生能源所占比重,分析了可再生能源固定电价制和配额制下各厂商经济决策及总效益,提出了一套基于固定电价制与配额制并行的电力市场均衡模型,既切合国情需要,又符合电力市场的运行规律。该模型满足可再生能源深化发展的同时,从经济学角度也实现了卡尔多-希克斯改进。该模型不仅能提升绿色电力强制配额上网环境下的总效...
光热电站利用新型太阳能发电装置实现光-热-电之间的能量转化,可以输出比较稳定的电功率,为解决太阳能发电的消纳问题提供了有效途径。在此背景下,提出在热电联供型微网中引入光热电站以辅助系统运行,并结合风电站、电储能装置、电加热器等能量转换设备构建一种新的微网架构。之后,以零售电价和零售热价为信号引导微网内用户参与需求响应,并基于...
近年来中国屋顶光伏发展迅速,光伏发电置信容量是衡量其对系统可靠性影响的重要指标。以含屋顶光伏发电系统与电动汽车的别墅型小区为研究对象,计算屋顶光伏的置信容量与容量可信度。首先,引入静态合作博弈理论对光伏阵列、电动汽车以及居民负荷三者之间的关系进行分析,将用户用电不足期望值作为目标函数,并采用最小获胜联盟算法求解。然后,通过...
为推进用户侧储能商业化应用,对用户侧储能从规划和运行两方面综合考虑,提出了一种需量管理捆绑峰谷套利的工业大用户储能评估及优化调度方法。首先,在储能评估阶段,以用户的综合成本最小搭建储能评估模型,评估用户加装储能的经济性并优化储能配置;然后,在调度优化方法方面,构建了储能月前和日内两阶段优化模型。在月前优化中,确定用户上报的最...
随着海上风电的规模化发展,其运行过程中造成的海洋生态失衡问题日益显著,研究海洋电磁环境约束下的集电系统规划具有重要意义。文中以大型海上风电场集电系统全寿命周期成本最小作为优化目标,建立经济模型以研究影响海底电磁环境的海缆感应磁场分布特性,并设置约束限值。同时从海洋电磁环境、经济成本、可靠性等方面对规划方案进行多方博弈评估...
针对在有限测点下励磁系统部分参数关联形成隐函数导致辨识结果不稳定的情况,提出一种关联参数的辨识方法。首先,利用奇异值分解选取子列集的方法将励磁系统参数划分为关联参数集和非关联参数集。其次,为降低对关联参数赋经验值消除关联性时,经验值与实际真值存在偏差对系统参数辨识结果精度的影响,选择灵敏度较小的参数作为关联参数代表赋值。...
基于虚拟同步发电机(VSG)控制的逆变器能够为微网提供惯性和阻尼,提出一种VSG参数辨识方法,为微网的优化设计提供基础。首先建立了VSG输出功率对指令功率的二阶传递函数模型,然后根据基于VSG控制的逆变器在响应阶跃指令功率后的输出,利用模型参数与惯性和阻尼系数的关系,并基于递推最小二乘法辨识出逆变器提供的惯性和阻尼系数。进一步分析了稳...
特高压直流输电网受端交流故障诱发的直流换相失败会造成系统短时大量功率短缺,对系统安全稳定性带来巨大威胁。同步调相机因其强大的动态无功支撑能力,在应对多馈入直流换相失败及加快系统暂态恢复过程方面受到了越来越多的关注。从多馈入直流间相互作用角度出发,分析了调相机应对多馈入直流换相失败的优势,结合多馈入交互作用因子、多馈入有效...
谐振接地系统发生单相接地故障时暂态量十分丰富。文中对各线路发生故障后1/4周期零序电流的短窗数据进行小波变换,剔除工频所在频带,按能量和最大的原则选取特征频带,并对特征频带下重构的小波系数进行形态学峰谷检测。故障线路零序电流首波头峰谷形态与各线路零序电流首波头整体的峰谷形态相反,据此构成故障选线判据。仿真分析和实录数据验证...
现有小电流接地故障选线方法均以辐射状线路为基础,特定情况时将出现同母线环路供电情况,接地故障特征将发生变化,已有选线方法需要重新审视。文中建立了含环路配电网单相接地故障复合网络,推导了环路两端出口稳态与暂态零序电流的分布特征,分析了已有选线方法的适应性。结果表明,环路接地时,随线路参数和故障位置不同,环路两端出口电气量并非始...
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