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主动配电网全资源系统的优化调度

高电压技术 2017年第1期43卷 164-171页

作者：黄媚董文杰林子钊孙英英耿博赵友国栾伟李惠娟深圳供电局有限公司深圳518000 东方电子股份有限公司烟台264000

为了对主动配电网中的可控分布式发电单元、储能以及可切除柔性负荷等单元进行建模和优化控制,通过搭建MATLAB+Open DSS的混合仿真计算平台,提出了一种主动配电网运行优化计算模型及模型求解方法。该方法在每一个计算周期内,以主动配电... 详细信息

为了对主动配电网中的可控分布式发电单元、储能以及可切除柔性负荷等单元进行建模和优化控制,通过搭建MATLAB+Open DSS的混合仿真计算平台,提出了一种主动配电网运行优化计算模型及模型求解方法。该方法在每一个计算周期内,以主动配电网运行费用最低为优化目标,通过网格自适应直接搜索算法与二次序列规划相结合的算法,分步优化并迭代验证储能、微型燃气轮机以及可切除柔性负荷的组合方式与出力计划,实现了主动配电网的优化运行。在保证主动配电网安全运行的基础上,提高主动配电网的运行经济性和可靠性。通过对IEEE37馈线系统进行算例测试,验证了该模型及求解方法的有效性。

关键词：主动配电网分布式发电柔性负荷运行调度混合仿真计算平台全资源协调优化

基于行稀疏同构性的大型电网状态估计Givens旋转策略

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电力系统自动化 2023年第10期47卷 195-204页

作者：刘尚伟赵友国赵勇吴玲王宁宁潘凯岩东方电子股份有限公司技术中心山东省烟台市264000

为满足大型电网状态估计在线计算速度的需求,提出一种基于行稀疏同构性的快速Givens正交变换旋转策略。该策略利用大型电网状态估计量测分布特点以及加权雅可比矩阵的稀疏特性,根据行同构模式动态选择旋转行对以及基于行稀疏度进行旋转... 详细信息

为满足大型电网状态估计在线计算速度的需求,提出一种基于行稀疏同构性的快速Givens正交变换旋转策略。该策略利用大型电网状态估计量测分布特点以及加权雅可比矩阵的稀疏特性,根据行同构模式动态选择旋转行对以及基于行稀疏度进行旋转轴选择和行排序,减少非零注入量及Givens旋转次数的同时,大大降低了计算时间。某大型电网计算结果表明,所提出的策略在不改变计算精度的同时,具有更高的计算效率,在Givens旋转效率以及中间非零注入元个数方面都得到了有效提升,满足大型电网实时状态估计计算的要求。

关键词：电力系统状态估计 Givens正交变换稀疏矩阵加权雅可比矩阵行稀疏同构性

44例进展期胃癌患者围手术期营养支持疗效分析

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中国综合临床 2003年第9期19卷 844-845页

作者：寿铉明边锡良冯品芳赵友国浙江省诸暨市红十字医院外科 311800

进展期胃癌患者多存在营养不良,对这类患者实施根治性或姑息性手术治疗时,在围手术期进行营养支持治疗十分必要.1997年9月～2001年10月,我院对44例进展期胃癌患者在围手术期采用肠外营养(PN)和肠内营养(EN)联合治疗,疗效满意,报告如下.

关键词：胃肿瘤营养支持围手术期

基于神经网络的电网假数据注入攻击检测方法研究

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浙江电力 2020年第11期39卷 45-50页

作者：蒋正威张超孙伟乐赵友国隋向阳国网浙江省电力有限公司杭州310007 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司杭州310009 东方电子股份有限公司山东烟台264000

状态估计是现代电力系统运行与控制的关键环节,假数据注入攻击可以绕过基于残差的传统错误数据检测方法,威胁电网正常运行。针对交流系统状态估计,提出了基于DWT(离散小波变换)和DNN(深度神经网络)的电网假数据注入攻击检测方法。利用... 详细信息

状态估计是现代电力系统运行与控制的关键环节,假数据注入攻击可以绕过基于残差的传统错误数据检测方法,威胁电网正常运行。针对交流系统状态估计,提出了基于DWT(离散小波变换)和DNN(深度神经网络)的电网假数据注入攻击检测方法。利用小波变换提取多时段状态估计结果中的时-频特征,并将时-频特征进一步量化为所有时刻小波变换系数的期望和方差;再将状态估计的时-频特征作为输入,通过经离线训练的DNN在线输出攻击检测结果。算例证明所提方法能够有效提高电网假数据注入攻击检测的准确性。

关键词：状态估计假数据注入攻击小波变换深度神经网络

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利剑在手伏火龙

国防科技工业 2000年第2期 20-22页

作者：赵友国韩新平武警森林指挥部宣传部

结合相似日GA-BP神经网络的光伏发电预测

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电力系统及其自动化学报 2017年第6期29卷 118-123页

作者：耿博高贞彦白恒远何维董文杰赵友国深圳供电局有限公司深圳518000 东方电子股份有限公司烟台264000

为了高精度预测光伏发电,减小并网光伏对电力系统运行的不利影响,本文引入相似日的概念,对预测日的天气信息进行分析,根据天气信息、季节等数据,通过聚类的方法,在历史数据中筛选出与预测日特征相似的历史发电数据和天气数据,作为预测... 详细信息

为了高精度预测光伏发电,减小并网光伏对电力系统运行的不利影响,本文引入相似日的概念,对预测日的天气信息进行分析,根据天气信息、季节等数据,通过聚类的方法,在历史数据中筛选出与预测日特征相似的历史发电数据和天气数据,作为预测模型的训练样本,并采用GA-BP神经网络对系统进行建模以及光伏发电预测。通过对某光伏系统数据验证,计算了预测误差。分析结果表明该方法具有较高的预测精度。

关键词：光伏发电预测相似日神经网络