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事件触发机制下配电网三相动态状态估计

电力系统自动化 2024年第13期48卷 100-108页

作者：黄蔓云徐启颖孙国强卫志农孙康河海大学电气与动力工程学院江苏省南京市211100

随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制... 详细信息

随着高级量测体系的发展和智能电表的广泛应用,为配电网三相状态估计提供了丰富的终端量测信息。与此同时,大量的智能电表数据给配电网通信系统提出了更高的通信带宽和实时存储要求。为了缓解量测拥堵和时延现象,文中引入事件触发机制代替传统量测数据的周期性采样,在保证有效量测信息及时上传的同时减少通信成本和投资。在此基础上,针对配电网实时状态感知问题,提出了基于鲁棒集合卡尔曼滤波的配电网三相动态状态估计方法,在正常运行场景下,能够保持与无偏估计加权最小二乘法相近的估计精度;当含有坏数据时,该方法也拥有较强的鲁棒性。

关键词：配电网状态估计事件触发机制集合卡尔曼滤波加权最小二乘法

基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 60-70页

作者：马尚卫志农黄蔓云郑玉平孙国强河海大学能源与电气学院江苏省南京市211100 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 江苏省南京市211106

在低压配电网中,用户频繁地扩建和改接导致台账存在信息更新滞后、数据缺失等问题,难以获取当前运行状态下的拓扑及线路参数。针对无相角量测信息且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网,提出一种基于智能电表数据的低压配电网... 详细信息

在低压配电网中,用户频繁地扩建和改接导致台账存在信息更新滞后、数据缺失等问题,难以获取当前运行状态下的拓扑及线路参数。针对无相角量测信息且含未知数量零注入功率“隐节点”的低压配电网,提出一种基于智能电表数据的低压配电网拓扑与线路参数联合辨识方法。基于低压配电网的电气特性以及辐射状网络的结构特点,推导出一种功率-电压比形式的线性逆潮流模型。通过线性回归求解得到阻抗距离矩阵,再利用无判定阈值形式的改进分组递归算法实现拓扑与线路参数的联合辨识。最后,在IEEE欧洲低压测试馈线和中国南京市某地区的实际低压配电网中对所提算法进行数值仿真,验证了所提算法的有效性。

关键词：低压配电网智能电表潮流拓扑辨识线路参数辨识

高量测丢包率下基于共享模糊等价关系的配电网状态感知

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太阳能学报 2024年第3期45卷 436-445页

作者：黄蔓云马一达孙国强卫志农河海大学电气与动力工程学院南京211100

配电网分布式新能源渗透率的不断增加,对实时监测的要求不断提高,大量量测数据在集中传输过程中常常出现延迟、丢包等现象导致配电网状态感知精度降低甚至不可观测。针对上述问题,提出基于共享模糊等价关系的状态感知方法。首先,将采集... 详细信息

配电网分布式新能源渗透率的不断增加,对实时监测的要求不断提高,大量量测数据在集中传输过程中常常出现延迟、丢包等现象导致配电网状态感知精度降低甚至不可观测。针对上述问题,提出基于共享模糊等价关系的状态感知方法。首先,将采集得到的多时间断面历史量测数据集作为源数据集,实时采集得到的高量测丢包率下的数据作为目标数据集。利用三角形隶属度函数分别将两组数据集写成模糊集的形式。然后采用一种向量间距离度量方法,分别计算得到两组模糊集的模糊等价关系矩阵。在此基础上,采用共享模糊等价关系的聚类方法,将知识从源数据集转移到目标数据集,减小两组数据集特征分布之间的差异。最后,利用深度神经网络对知识迁移后低维特征空间中高量测丢包率对应的数据进行标记,得到配电网实时状态。通过对IEEE标准算例和某实际地市公司配电网算例进行仿真测试,结果表明所提出的基于共享模糊等价关系的配电网状态估计方法能在高量测丢包率下获得准确的配电网实时运行状态,实现不同量测数据缺失程度下的配电网实时监测。

关键词：新能源状态估计丢包深度学习共享模糊等价关系聚类知识迁移

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基于历史数据挖掘的配电网态势感知方法

电网技术 2017年第4期41卷 1139-1145页

作者：黄蔓云卫志农孙国强臧海祥黄强河海大学能源与电气学院江苏省南京市210098 国网江苏省电力公司电力科学研究院江苏省南京市211103

随着主动配电网的建设与发展,利用大量的历史数据深度挖掘配电网状态信息,快速、准确地获得配电网实时运行状态和未来发展趋势成为目前亟待解决的问题。文章提出一种基于历史数据挖掘的配电网态势感知方法。该方法为传统状态估计器提供... 详细信息

随着主动配电网的建设与发展,利用大量的历史数据深度挖掘配电网状态信息,快速、准确地获得配电网实时运行状态和未来发展趋势成为目前亟待解决的问题。文章提出一种基于历史数据挖掘的配电网态势感知方法。该方法为传统状态估计器提供了新的虚拟量测信息,且对配电网未来趋势进行态势预测。仿真结果表明,该态势感知方法不仅提高了配电网三相状态估计的收敛速度和收敛精度,且为配电网调度提供了准确的预测信息,为自动智能调度体系实现主动、快速、预防控制提供了技术支撑。

关键词：主动配电网历史数据挖掘三相状态估计态势感知

数据挖掘在配电网态势感知中的应用:模型、算法和挑战

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中国电机工程学报 2022年第18期42卷 6588-6598页

作者：黄蔓云卫志农孙国强臧海祥河海大学能源与电气学院江苏省南京市211100

态势感知是实现配电网安全可靠、绿色智能和高效经济运行的基础与保障。近年来,数据挖掘技术获得了快速发展和广泛关注,并且为配电网智能化转型提供了重要的技术支撑。鉴于此,该文分析现有配电网态势感知存在的问题和技术难点;概括数据... 详细信息

态势感知是实现配电网安全可靠、绿色智能和高效经济运行的基础与保障。近年来,数据挖掘技术获得了快速发展和广泛关注,并且为配电网智能化转型提供了重要的技术支撑。鉴于此,该文分析现有配电网态势感知存在的问题和技术难点;概括数据挖掘在配电网态势感知的总体应用框架,综述基于数据挖掘的配电网机理建模、算法实现以及高级应用等方面的技术特征和适用范围;最后,基于配电网态势感知的典型应用场景,总结了数据挖掘技术在未来配电网态势感知理论研究和工程应用所面临的挑战,以期为后续研究工作提供参考与借鉴。

关键词：配电网态势感知数据挖掘状态估计

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基于无迹粒子滤波算法的发电机动态状态估计

电力系统自动化 2017年第14期41卷 133-139页

作者：孙国强王晗雯卫志农黄蔓云陈胜黄强河海大学能源与电气学院江苏省南京市211100 国网江苏省电力公司电力科学研究院江苏省南京市211103

同步相量测量单元(PMU)能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理。提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的发电机动态状态估计新方法... 详细信息

同步相量测量单元(PMU)能够直接获取发电机动态过程中的功角等量测数据,由于实际的量测数据中含有随机噪声,为了得到更精确的发电机状态信息,有必要对量测数据进行滤波处理。提出一种基于无迹粒子滤波(UPF)的发电机动态状态估计新方法。首先,该方法基于发电机四阶动态方程建立了发电机动态状态估计模型,其次,在粒子滤波(PF)的框架下,该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)求解PF的重要性密度函数,且在生成预测粒子的过程中使用了最新的量测信息,使得粒子的分布更加接近真实状态的后验概率分布。最后,通过美国西部系统协调委员会(WSCC)3机9节点系统和某实际电网系统的算例测试,将所提算法与UKF及PF的性能进行了对比。仿真结果表明,UPF在估计精度及对噪声的鲁棒性方面均优于PF与UKF。

关键词：无迹粒子滤波相量测量单元发电机机电暂态动态状态估计鲁棒性

深度学习辅助的区域交直流配电网区间状态估计

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电力系统自动化 2022年第1期46卷 101-109页

作者：费有蝶黄蔓云卫志农孙国强河海大学能源与电气学院江苏省南京市211100

针对区域交直流混合配电网中实时量测覆盖率低、量测误差分布具有不确定性的问题,提出了基于深度神经网络(DNN)伪量测建模的交直流配电网区间状态估计方法。该方法首先对DNN进行离线训练,然后将实时量测数据和电压源换流器控制的变量值... 详细信息

针对区域交直流混合配电网中实时量测覆盖率低、量测误差分布具有不确定性的问题,提出了基于深度神经网络(DNN)伪量测建模的交直流配电网区间状态估计方法。该方法首先对DNN进行离线训练,然后将实时量测数据和电压源换流器控制的变量值作为DNN的输入特征,建立伪量测模型;接着,在实时量测更新时,利用已训练好的DNN快速生成伪量测;最后,对伪量测和实时量测的不确定性采用区间形式建模并进行区间状态估计,进而准确监测交直流系统状态。算例仿真结果表明,所提方法能够避免对量测误差的概率分布进行假设,并且能够在低冗余量测配置或量测缺失时,准确获得交直流配电网状态变量的上下界信息。

关键词：交直流配电网区间状态估计深度神经网络伪量测不确定性

基于长短期记忆网络的UKF动态谐波状态估计

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电力系统保护与控制 2022年第11期50卷 1-11页

作者：黄蔓云王天昊卫志农孙国强河海大学能源与电气学院江苏南京211100

传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记... 详细信息

传统动态谐波状态估计的卡尔曼滤波预测步通常以单位阵构建状态空间模型,同时将系统噪声协方差矩阵假设为常数阵,从而导致动态估计预测精度降低,影响动态状态估计模型的滤波性能。为了准确建立谐波状态的空间模型,提出一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的时序预测方法。通过大量历史数据离线训练模拟复杂的状态转移过程,基于历史时刻的滤波估计值预测当前时刻的谐波状态量,有效提高无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)中预测模型精度。在改进IEEE34节点三相不平衡系统上进行了测试分析。与传统算法进行对比,结果证明所提出的方法在谐波状态估计精度和鲁棒性方面均表现更好。

关键词：动态谐波状态估计无迹卡尔曼滤波长短期记忆网络预测模型鲁棒性

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基于时域模型的电-气综合能源系统分布式鲁棒状态估计

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电力系统自动化 2023年第17期47卷 89-98页

作者：潘浩卫志农黄蔓云孙国强陈胜孙康河海大学能源与电气学院江苏省南京市211100

高效准确的状态估计(SE)技术是电-气综合能源系统(IEGS)安全稳定运行的关键。现有的IEGS-SE方法常采用有限元差分模型描述气网动态特性。该模型需引入冗余的时空微元,难以兼顾SE精度和计算复杂度。为此,提出一种基于时域模型的IEGS分布... 详细信息

高效准确的状态估计(SE)技术是电-气综合能源系统(IEGS)安全稳定运行的关键。现有的IEGS-SE方法常采用有限元差分模型描述气网动态特性。该模型需引入冗余的时空微元,难以兼顾SE精度和计算复杂度。为此,提出一种基于时域模型的IEGS分布式鲁棒SE方法,在保证精度的前提下提升计算效率。首先,基于时域模型推导出以真实节点压强为状态量的气网状态空间模型,实现气网模型的简化和降维。在此基础上,以卡尔曼滤波算法为框架,提出有限边界信息交互的分布式IEGS-SE策略,以解决不同子系统多管理主体之间的信息壁垒问题。最后,利用噪声自适应算法准确跟踪时变噪声参数,提升所提方法的鲁棒性。仿真算例证明,所提方法在保护各子系统隐私的条件下,有效提高了SE精度,抑制了坏数据影响,且计算效率远高于传统有限元差分法。

关键词：综合能源系统状态估计时域模型分布式鲁棒方法