检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：杨霁西南交通大学

学位级别：硕士

电力系统状态估计是电力系统能量管理系统(Energy Management System, EMS)的重要组成部分,在电网调度的智能化分析和决策中发挥着重要的作用。在传统状态估计方法中,仍然面临着一些困难,例如在由于量测缺失而导致冗余度不足时,系统状... 详细信息

电力系统状态估计是电力系统能量管理系统(Energy Management System, EMS)的重要组成部分,在电网调度的智能化分析和决策中发挥着重要的作用。在传统状态估计方法中,仍然面临着一些困难,例如在由于量测缺失而导致冗余度不足时,系统状态估计的效果不理想；或是当关键量测为不良数据,系统因无法对其进行检测并修正而导致状态估计准确性大幅下降；甚至因量测设备或传输系统故障而无法获得关键量测数据时导致系统不可观测,状态估计器不能工作。而基于状态预测的电力系统状态估计可以在一定程度上对上述问题进行解决。本文研究重点如下：1、本文首先对最小二乘支持向量机回归原理进行深入研究。在最小二乘支持向量机回归模型的基础上,对模型参数提出优化方案以提高模型的准确性：本文采用目前比较成熟的粒子群优化算法,以均方误差最小化为目标,对相关模型参数进行寻优,并通过采用系统历史状态数据对回归模型进行训练,从而建立起系统状态预测模型。2、以系统历史状态数据为基础,利用最小二乘支持向量机回归预测模型对系统当前时刻状态量进行预测,并计算获取当前时刻系统量测预测值。针对某些系统存在量测缺失导致冗余度不足以致状态估计效果不理想,以及因关键量测无法获得而导致系统不可观测的问题,本文以量测预测值作为伪量测量加入实际量测中,对系统进行了状态估计。该方法可以恢复系统的量测冗余度,从而保证状态估计工作正常进行。最后进行仿真实验,验证本文方法的有效性。3、在基于最小二乘支持向量机预测模型获取量测预测值的前提下,本文采用标准化新息检测法对不良数据进行了检测与辨识。该方法通过在状态估计前对不良数据进行检测,有效避免残差污染及残差淹没现象。同时,相较于传统估计后残差分析检测方法,该方法可以对为不良数据的关键量测进行有效检测。本文还介绍并对比分析了两种将标准化新息检测法和标准化残差检测法相结合的系统运行状态突变检测方法。最后,通过进行仿真实验,验证了基于状态预测不良数据检测方法及两种突变检测方法的有效性。本文在Matlab平台上,分别以IEEE 14节点和IEEE30节点的输电系统为例进行仿真实验,通过与传统方法的分析比较,验证了本文论证方法的合理性、可行性和有效性。

关键词：状态预测状态估计最小二乘支持向量机新息向量不良数据检测与辨识

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三相状态估计中不良数据检测与辨识的研究

三相状态估计中不良数据检测与辨识的研究

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作者：张云岗河海大学

学位级别：硕士

本文着重分析了配电网状态估计中的不良数据检测与辨识的问题。本文的主要内容如下：首先，介绍了配电系统自动化（DSA）及其发展以及配电网状态估计的作用。并对配电网状态估计的研究现状和常用不良数据的检测与辨识方法进行了描述... 详细信息

本文着重分析了配电网状态估计中的不良数据检测与辨识的问题。本文的主要内容如下：首先，介绍了配电系统自动化（DSA）及其发展以及配电网状态估计的作用。并对配电网状态估计的研究现状和常用不良数据的检测与辨识方法进行了描述。其次，对三相系统的量测设置，分解雅可比三相状态估计算法和伪量测权值的选取进行了阐述。在此基础上，文章先对不良数据的检测与辨识问题进行了阐述，介绍了常用的一些算法。并提出了两种可行的三相状态估计中不良数据辨识的基本算法。首先采用模糊聚类分析中的迭代自组织数据分析技术（Iterative Self- Organizing Data Analysis Technique A），提出了改进ISODATA不良数据辨识法；其次，提出了递推不良数据辨识法。前者算法结构简单，便于编程实现，且计算速度快，主要适用于规模较小的系统；后者算法结构较前者复杂，程序实现困难，但由于采用了稀疏矩阵技术，并用递推法修正因子表，所以可以应用于规模较大的系统。本文用MATLAB构成了仿真系统，用C语言编制基本状态估计计算程序。仿真结果表明这两种算法是高效、可靠的。最后，得到了配电网络不良数据检测与辨识的若干结论。

关键词：配电网络状态估计不良数据检测与辨识模糊理论聚类分析递推法

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新息图法电力系统不良数据检测与辨识

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四川电力技术 2009年第3期32卷 14-15,47页

作者：张永超黄彦全宋廷珍穆亚东西南交通大学电气工程学院四川成都610031

不良数据检测和辨识是电力系统状态估计的重要组成部分;所采用的新息图方法,结合动态和静态两方面理论,将具有具体物理意义的数据(新息向量),转化为虚拟假设条件下的等价表示,并利用基本的电路理论,达到检测和辨识坏数据以及拓扑错误的... 详细信息

不良数据检测和辨识是电力系统状态估计的重要组成部分;所采用的新息图方法,结合动态和静态两方面理论,将具有具体物理意义的数据(新息向量),转化为虚拟假设条件下的等价表示,并利用基本的电路理论,达到检测和辨识坏数据以及拓扑错误的目的。该方法具有模型简单、快速准确等优点。以IEEE-14节点系统算例,初步验证了所提方法的有效性。

关键词：不良数据检测与辨识新息图拓扑错误

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电力系统状态估计中不良数据检测和辨识方法的研究

电力系统状态估计中不良数据检测和辨识方法的研究

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作者：吴加栋华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着电力工业的发展和人民生活水平的提高,电力用户对供电可靠性和电能质量提出了更高的要求。为了提高电网的运行效率和可靠性,现代调度系统需要收集完整且可靠的实时数据进行处理,以利于高级应用软件的在线分析和决策控制。电力系统... 详细信息

随着电力工业的发展和人民生活水平的提高,电力用户对供电可靠性和电能质量提出了更高的要求。为了提高电网的运行效率和可靠性,现代调度系统需要收集完整且可靠的实时数据进行处理,以利于高级应用软件的在线分析和决策控制。电力系统状态估计是电力系统在线监测、分析和控制功能的核心,在电网调度的智能化分析和决策中扮演重要的角色,状态估计的结果直接影响电网运行分析与决策的正确性与有效性,如何提高状态估计的精度是相关研究的重点内容。但由于布局不合理、通道传输不畅和管理操作不严等原因,量测系统必须对量测数据进行不良数据的检测与辨识。不良数据的检测与辨识是电力系统状态估计的重要功能之一,其目的在于排除量测采样数据中偶然出现的少量不良数据,提高状态估计的可靠性,这对电力系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。本文围绕不良数据检测与辨识开展了以下研究:(1)首次提出利用外学生化残差作为判据进行电力系统状态估计不良数据检测与辨识,改进了传统不良数据检测与辨识使用的标准化残差的不足,进行仿真以验证其性能。并且为量测量突变检测法提出两种获取量测量突变检测量的方法。(2)针对使用单一判据检测辨识不良数据的局限性,提出基于减法聚类的FCM算法,综合分析外学生化残差、量测量突变检测量和量测误差的数据特点以进行不良数据检测与辨识,并进行仿真验证。(3)针对基于减法聚类的FCM算法在复杂不良数据情况下无法正确检测辨识不良数据的局限性,提出基于外学生化残差的指数型加权最小二乘法,利用等价权原理改进原算法的计算形式,使用检测辨识不良数据性能更好的外学生化残差代替原算法使用的残差,针对不同不良数据情况对方法进行验证,并将其性能与传统抗差估计方法和基本加权最小二乘法进行分析比较。

关键词：不良数据检测与辨识状态估计外学生化残差 FCM 指数型加权最小二乘法

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数据挖掘在电力负荷坏数据智能辨识与修正中的应用

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重庆大学学报（自然科学版） 2013年第2期36卷 69-74页

作者：张昀周湶任海军孙才新伍科马小敏重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044

负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理。本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法—WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不... 详细信息

负荷历史数据由于各种原因含有一定的坏数据,在进行高精度的电力负荷预测或系统分析前必须对历史数据进行预处理。本文采用基于加权核函数的模糊C均值聚类的改进算法—WKFCM,以核诱导距离的简单两项和替代欧氏距离作为聚类目标公式的不相似性测度函数,减小了计算复杂度。对数据进行聚类之后,采用收敛速度快、模式分类能力强的超圆神经元网络数据辨识模型,并对识别出的坏数据进行修正,实例证明本文提出的数据处理模型具有较好的效果。

关键词：模糊C均值聚类超圆神经网络不良数据检测与辨识电力系统负荷预测

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配电系统运行状态分析研究

配电系统运行状态分析研究

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作者：卫志农河海大学

学位级别：博士

随着电力市场的逐步形成，电力用户对电力供应的要求越来越高，为了向用户提供供电可靠、质量优异、价格合理的电能，实现配电自动化是最重要的手段。为了充分发挥配电自动化系统的作用，提高配电系统运行的安全性和经济性，并能够进行... 详细信息

随着电力市场的逐步形成，电力用户对电力供应的要求越来越高，为了向用户提供供电可靠、质量优异、价格合理的电能，实现配电自动化是最重要的手段。为了充分发挥配电自动化系统的作用，提高配电系统运行的安全性和经济性，并能够进行正确的分析与决策，首先必须正确全面地掌握配电系统的运行状态，并向其它应用软件提供可靠而全面的实时运行方式。本文提出了配电系统运行状态分析的概念，并运用现代数学分析方法和人工智能理论，重点对配电系统运行状态分析进行研究。本文的主要研究工作如下： 1．在研究现有配电系统状态估计的基础上，根据配电系统的特点，提出了基于相坐标系的配电网三相不对称快速解耦状态估计算法。该算法是在等效量测变换的基础上，引入输电网三相不对称潮流计算中的解耦—补偿电流模型，利用状态估计迭代方程的特性，可以实现三相不对称状态估计方程在相坐标下完全解耦，加入旋转变换，可进一步实现法方程的实、虚部严格解耦。该算法既保留了等效电流变换法的优点，同时又改进了其不足，具有良好的应用前景。 2．不良数据检测与辨识是配电系统运行状态分析的主要功能之一。本文针对配电系统中量测数据的不确定性，运用现代模糊数学理论，提出了一种新的辨识不良数据的传递闭包方法。它采用标准残差rN和相邻采样时刻量测值之差△Z作为两个特征值进行模糊聚类分析，用标定公式计算出量测值属于不良数据的相似系数，进而用平方法得到模糊等价矩阵，再根据λ截矩阵准确辨识出不良数据。算例证明，该方法有效可行。 3．在研究现有配电网络故障定位算法的基础上，本文提出了两种配电网故障定位的算法：配电网故障定位的改进统一矩阵算法和配电网故障定位的高级遗传算法。配电网故障定位的统一矩阵算法，针对传统统一矩阵算法的不足，提出采用有向图描述配电网络，从而避免了矩阵相乘和规格化，大大改进了现有算法。高级遗传算法通过构造新的评价函数，建立了一种新的更适合于配电网的数学模型，不仅可以避免误判，准确定位，而且具有更强的容错性能。摘要 4.在研究现有各种配电网络重构算法的基础上，本文提出了基于动态粒子群优化算法的配电网动态重构。它以配电网络电压稳定为目标函数，采用可以动态跟踪环境变化的改进粒子群算法对现有典型的辐射状网络进行动态实时重构，并提出了一种新的编码形式，按照系统的拓扑结构划分粒子种类，从而利用改进粒子群算法的社区特性避免过早收敛。经过与遗传算法进行比较，结果表明该方法步骤简单，操作方便，适合于对计算时间要求更高的工程应用。关键词:配电系统、运行状态分析、状态估计、不良数据检测与辨识、故障区间定位、动态重构、模糊理论、动态粒子群优化算法

关键词：配电系统运行状态分析状态估计不良数据检测与辨识故障区间定位动态重构模糊理论动态粒子群优化算法

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状态估计在能量管理系统中的应用

状态估计在能量管理系统中的应用

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作者：王长永燕山大学

学位级别：硕士

随着电力的不断发展，电力系统的结构变得越来越复杂，人们对电能的要求也越来越高。为了能全面而准确的掌握电网的运行情况，预测和分析电网的运行趋势，因此，我国各级调度中心引入了能量管理系统或者数据采集与监控系统。状态估计是... 详细信息

随着电力的不断发展，电力系统的结构变得越来越复杂，人们对电能的要求也越来越高。为了能全面而准确的掌握电网的运行情况，预测和分析电网的运行趋势，因此，我国各级调度中心引入了能量管理系统或者数据采集与监控系统。状态估计是能量管理系统或者数据采集与监控系统的前提和基础。状态估计可以实现对系统当前运行状态的安全监视，满足电力系统分析与控制所需的数据的要求，提供可靠、准确和完整的实时数据库。电力系统状态估计利用采集回来的实时数据，从软件的角度利用算法自动排除不良数据的影响，推算出完整而精确的电力系统的各种电气量。电力系统状态估计主要包括网络拓扑分析、网络可观测性分析、状态估计计算、简单的不良数据的检测与辨识以及结线辨识。不良数据的检测与辨识影响着调度人员的决定，影响着电力系统的正常运行，甚至影响着电力系统的安全与经济运行。本文在全面了解电力系统状态估计的研究现状的基础上，将状态估计的理论应用于实际能量管理系统中。本文主要工作如下：首先对状态估计进行全面的了解，介绍了状态估计的数学描述，及其状态估计研究的主要内容。在对状态估计计算中常用的方法做了详细介绍的基础上，介绍了状态估计计算的流程。其次，采集数据中偶然会出现不良数据，为了提高状态估计的可靠性，需要对数据进行不良数据检测与辨识。本文介绍了不良数据检测与辨识的方法，并通过在算例IEEE-14模型中选取计算潮流的各注入和支路量测，加入不良数据进行算例仿真和分析，证明了该方法的实用性和准确性。最后，结合电网状态估计的研究成果，参照其它电力系统规划辅助软件，将状态估计应用于能量管理系统，并应用于实际电网中。对该系统的结构和功能作了详细介绍，以及介绍了在该系统中的具体的操作过程。

关键词：状态估计不良数据检测与辨识能量管理系统

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计及光伏发电功率预测的主动配电系统状态估计

计及光伏发电功率预测的主动配电系统状态估计

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作者：程港广西大学

学位级别：硕士

随着化石能源的日益短缺与环境保护的双重压力,可再生能源的开发利用越来越受到人们的关注。近年来,各种分布式电源(Distributed Generation,DG)不断接入电网,使得配电网的潮流由单向变为双向,并且拓扑结构变化也更为频繁。配电系统状... 详细信息

随着化石能源的日益短缺与环境保护的双重压力,可再生能源的开发利用越来越受到人们的关注。近年来,各种分布式电源(Distributed Generation,DG)不断接入电网,使得配电网的潮流由单向变为双向,并且拓扑结构变化也更为频繁。配电系统状态估计(Distribution System State Estimation,DSSE)为配电管理系统提供数据支撑,是配电系统安全、稳定、高效运行的保障。虽然新型电子器件的使用为提高系统的可观测性提供了机会,但是配电网侧仍然存在实时量测冗余度低、调度方式落后、分布式能源消纳能力不足、自动化水平不高等问题,使得分布式能源的高渗透率受限。本文针对主动配电系统面临的实时量测不足问题进行课题研究。主要的工作分为以下四个方面:1)提出基于PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测模型。首先利用主成分分析(PCA)对光伏发电功率预测模型的输入进行降维处理,降低预测模型的复杂度,提高训练效率;其次,利用遗传算法(GA)对极限学习机(ELM)的初始权值和阈值进行优化,提高了预测模型的预测精度和泛化能力;最后,利用澳大利亚实际光伏电站数据对预测模型进行训练和预测,验证模型的预测效果。2)伪量测误差建模。将光伏发电功率预测值作为伪量测,提升了配电系统的量测冗余度。在DSSE过程中,量测权重对于状态估计的精度有着至关重要的影响,量测权重一般是根据量测仪器的量测精度来进行设定,而伪量测数据通常精度不高,其权重设定往往根据经验值。本文将光伏发电功率预测误差利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)进行建模,并将加权后的方差作为伪量测权重设置的依据,合理化伪量测权重3)计及光伏发电功率预测的主动配电系统状态估计。利用IEEE33节点配电系统,将8个光伏电站接入配电系统,设计了三种方案,验证了所提出的伪量测建模方法对于主动配电系统状态估计精度的改善4)不良数据检测与辨识。利用IEEE33节点配电系统,设计两个案例,分别验证所提出的伪量测值模型和伪量测权重模型对于不良数据检测与辨识情况的改善。仿真结果表明,本文提出的基于PCA-GA-ELM的光伏发电功率预测模型预测精度较高且具有较强的泛化能力;伪量测值模型与伪量测误差模型为主动配电系统状态估计提供了更为精确的伪量测值,合理设置了伪量测权重,对于状态估计精度有所提升;并且所提出的伪量测模型在不良数据检测与辨识方面也有帮助,提升了不良数据检测与辨识的能力,使得含有粗差的量测由不可检测变为可检测,由可检测不可辨识变为可检测可辨识。总结来说,本文提出的伪量测建模方法对于主动配电系统状态估计有着实际的工程应用价值。

关键词：主动配电系统状态估计光伏发电功率预测高斯混合模型伪量测不良数据检测与辨识

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基于深度学习的综合能源系统状态估计方法鲁棒性研究

基于深度学习的综合能源系统状态估计方法鲁棒性研究

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作者：牛志亮东南大学

学位级别：硕士

综合能源系统(Integrated Energy System,IES)可通过多种能源的协调互补有效提高能源的利用效率,消纳可再生能源,有显著的低碳效益,是落实“双碳”战略的有效途径。为实现IES的运行调度,需要对其构建能量管理系统(Energy Management Sys... 详细信息

综合能源系统(Integrated Energy System,IES)可通过多种能源的协调互补有效提高能源的利用效率,消纳可再生能源,有显著的低碳效益,是落实“双碳”战略的有效途径。为实现IES的运行调度,需要对其构建能量管理系统(Energy Management System,EMS)。状态估计可根据量测信息实时、准确地估计IES的运行状态,为EMS的分析、决策提供数据基础,是EMS的核心功能之一。鲁棒性代表着状态估计方法对不良数据的抗干扰能力。当状态估计方法的鲁棒性较差时,量测信息中出现的不良数据会使状态估计结果偏离真实情况,误导EMS的决策和调度,危害IES的安全运行。因此,本文针对综合能源系统的状态估计方法及其鲁棒性进行了研究,主要工作如下: (1)对综合能源系统状态估计相关原理和鲁棒性问题进行了论述。首先从IES数学模型入手,介绍IES状态估计的基本概念,分别阐述了基于模型驱动状态估计方法和基于深度学习状态估计方法的相关原理。分析了IES状态估计的鲁棒性影响因素,对基于模型驱动状态估计方法的鲁棒性提升措施进行论述,由此引出深度学习状态估计所面临的鲁棒性问题。结合本章的数学模型介绍了IES运行模拟方法,以确保有足够的训练样本用于构造深度学习状态估计模型。 (2)提出了一种基于DNN-CNN的综合能源系统鲁棒状态估计方法。首先,考虑到IES不良数据的多样性,分别构造随机误差、量测丢失、恶意数据攻击等情况下的不良数据,将其混入训练样本。接着,考虑了热力系统和天然气系统量测配置较少的现状,利用相关性分析提取伪量测的特征,构造DNN综合能源系统伪量测模型。最后,在DNN伪量测模型的基础上,构造CNN状态估计模型,利用卷积层和池化层对伪量测和真实量测进行特征提取和降维,通过全连接层对状态量进行估计。算例仿真结果表明,相比于基于模型驱动的状态估计方法,该方法在保证较高计算效率的同时,有着良好的精度和鲁棒性。 (3)针对深度学习状态估计方法固有的局限性,提出了一种基于AE-GRU-Attention的IES不良数据检测与辨识方法。首先,利用AE对正常量测数据进行学习,构造不良数据检测模型,根据重构误差的大小判断量测数据中是否存在不良数据。接着,利用GRU和Attention机制构造不良数据辨识模型,根据历史量测信息预测当前时刻的量测量,若当前时刻的真实量测与预测值相差较大,则视当前时刻的真实量测为不良数据,使用预测值对其修正。最后将不良数据检测模型与不良数据辨识模型组合,实现IES状态估计的不良数据检测与辨识。算例仿真结果表明,该方法不仅有着良好的计算效率,还可以有效检测出量测信息中存在的不良数据,对其进行准确地辨识和修正,进一步提高深度学习状态估计模型的鲁棒性。

关键词：综合能源系统状态估计深度学习鲁棒性不良数据检测与辨识

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SVG等值建模方法在状态估计模块中的研究与应用

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中文科技期刊数据库(全文版)工程技术 2016年第6期 00269-00269,272页

作者：张蕾张宝英王阳张家口供电公司河北张家口 075000

随着电力系统的发展,电网的结构和运行方式越来越复杂,为了使电力调度部门能够更加准确、全面地掌握电力系统实时运行状态,状态估计功能模块应运而生。以open3000系统和D5000系统为应用平台,简要叙述了电网调度自动化系统中状态估计功... 详细信息

随着电力系统的发展,电网的结构和运行方式越来越复杂,为了使电力调度部门能够更加准确、全面地掌握电力系统实时运行状态,状态估计功能模块应运而生。以open3000系统和D5000系统为应用平台,简要叙述了电网调度自动化系统中状态估计功能模块的概念,分析了在电网运行及维护工作中状态估计模块可实现的功能,提出了一种适应状态估计模块的SVG等值建模方法,并提出了当前状态估计使用中仍存在的问题,对未来的研究方向进行了展望。

关键词： SVG 状态估计模型建立不良数据检测与辨识

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