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基于集成学习的新能源发电功率预测

太阳能学报 2024年第6期45卷 412-421页

作者：陈运蓬景超白静波马江海马飞国网大同供电公司大同037008 西安交通大学人工智能学院西安710049

针对现有新能源发电功率预测方法难以深入挖掘多维变量时序数据特征导致预测精度不佳的问题,提出一种基于集成学习的新能源发电功率预测方法。首先结合3种相关系数与Shapley值法筛选高相关度的相关变量;其次使用扩展因果卷积网络捕捉历... 详细信息

针对现有新能源发电功率预测方法难以深入挖掘多维变量时序数据特征导致预测精度不佳的问题,提出一种基于集成学习的新能源发电功率预测方法。首先结合3种相关系数与Shapley值法筛选高相关度的相关变量;其次使用扩展因果卷积网络捕捉历史发电功率时序特征,并使用双向门控循环单元网络结合时间模式注意力提取过去和未来的相关变量特征;最后依照Stacking法对不同网络输出进行集成融合。实验表明,该方法在超短期内具有优秀的预测精度,预测结果均优于其他对比模型。

关键词：新能源预测集成学习神经网络注意力机制

基于CALMET-WRF耦合的复杂地形下导线覆冰的精细化数值模拟研究

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大气科学学报 2024年第3期47卷 509-520页

作者：王帅李劲松原辉芦竹茂胡帆赵倩国网山西省电力公司电力科学研究院山西太原030002 国网山西省电力公司山西太原030002 国网山西省电力公司超高压输电分公司山西太原030002

利用耦合了WRF模式的CALMET模型,对2022年1月5—10日山西省南部中条山区导线覆冰事件的天气背景场进行了数值模拟,在评估了WRF和CALMET对气象要素的模拟效果的基础上,分别利用WRF和CALMET模拟的气象场驱动Makkonen覆冰模型,对本次导线... 详细信息

利用耦合了WRF模式的CALMET模型,对2022年1月5—10日山西省南部中条山区导线覆冰事件的天气背景场进行了数值模拟,在评估了WRF和CALMET对气象要素的模拟效果的基础上,分别利用WRF和CALMET模拟的气象场驱动Makkonen覆冰模型,对本次导线覆冰过程进行了数值模拟,得到了如下结论:1)相比于WRF模式的模拟结果,CALMET降尺度后的气象场能更符合实际地形影响下近地面温度场和风场的分布规律,其模拟的近地面低温区(气温<0℃)范围较WRF模拟范围更大。2)CALMET的气温均方根误差整体较WRF模式减小0.5~1℃,相关系数由0.5~0.8提升至0.6~0.85;风速的均方根误差较WRF减少了1 m/s,相关系数较WRF提升0.2,说明WRF模式结合CALMET模拟气象场更加接近真实观测结果。3)利用CALMET降尺度场驱动覆冰模型能较好地反映微尺度地形下电线积冰的时空分布特征,各杆塔模拟的覆冰厚度偏差较WRF显著减小了2 mm,且降低了模式对覆冰启动的滞后时间。

关键词： WRF模式 CALMET模式复杂地形覆冰厚度动力降尺度

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基于体素化的变电站场景三维目标检测

计算机工程与应用 2024年第11期60卷 328-335页

作者：王大伟胡帆张娜杨罡鲁霁原张兴忠国网山西省电力公司电力科学研究院太原030002 山西鸿顺通科技有限公司太原030024

针对变电站三维场景中目标特征提取不充分引起的检测精度低的问题,提出一种基于体素化的变电站场景三维目标检测模型AugSecond。该模型基于Second网络结构设计,在体素特征编码阶段引入三重注意力机制,关注多维注意力以增强目标关键信息... 详细信息

针对变电站三维场景中目标特征提取不充分引起的检测精度低的问题,提出一种基于体素化的变电站场景三维目标检测模型AugSecond。该模型基于Second网络结构设计,在体素特征编码阶段引入三重注意力机制,关注多维注意力以增强目标关键信息,降低无关特征信息干扰;设计非对称稀疏卷积网络,使用非对称卷积提高卷积核表征能力,并融合多尺度特征以丰富目标几何信息;同时对位置回归损失进行优化,使用CIoU Loss进一步考虑包围框之间的几何相关性以加快网络收敛速度。在自建电力场景数据集和公开数据集实验表明,相比基准模型,Aug-Second模型显著提升识别精度并具备实时性推理速度,证明了所提模型的有效性。

关键词：体素化三维目标检测三重注意力非对称稀疏卷积

基于多源数据驱动的电力系统暂态稳定性分析方法

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太原理工大学学报 2024年第1期55卷 73-83页

作者：曲莹韩肖清刘新元芦晓辉孟涛张颖国网山西省电力公司电力科学研究院太原030001 太原理工大学电气与动力工程学院太原030024

【目的】当前,以深度学习为代表的数据驱动方法已广泛应用于电力暂态稳定性分析中。然而,现有研究数据驱动的暂态稳定模型在面对小样本、弱样本等实际场景时,存在泛化能力有限、模型精度不足等问题。为了提高模型的表达能力,提出一种基... 详细信息

【目的】当前,以深度学习为代表的数据驱动方法已广泛应用于电力暂态稳定性分析中。然而,现有研究数据驱动的暂态稳定模型在面对小样本、弱样本等实际场景时,存在泛化能力有限、模型精度不足等问题。为了提高模型的表达能力,提出一种基于运行数据和故障数据的精细化暂态稳定评估方法。【方法】首先,根据电力系统暂态稳定机理模型构建故障时间、故障位置、受扰线路和负荷水平4个故障信息特征。然后,提出并行融合和串行融合两种特征融合方式,实现运行特征和故障特征的统一表达,并对多源特征融合方式对暂态稳定分析模型的影响进行深入分析。【结果】新英格兰系统算例的实验结果表明,基于多源数据混合驱动的暂态稳定分析方法有利于提高暂态稳定评估模型的准确度,在面对小样本、弱样本等实际场景时仍具有较高的准确率。

关键词：深度学习暂态稳定评估运行信息故障信息多源数据

基于故障序电流幅相特性的含分布式电源配电网纵联保护方案

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太原理工大学学报 2024年第1期55卷 93-101页

作者：杨洋李胜文陈晓乾秦文萍李瑞刘翼肇蔡逸天国网山西省电力公司电力科学研究院太原030001 太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室太原030024

【目的】随着分布式电源(distributed generator,DG)在传统配电网的不断接入,给配电网保护配置带来了严峻的挑战。为应对这一问题,对配电网线路故障时,不同类型DG的故障电流幅相特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于故障序电流幅相... 详细信息

【目的】随着分布式电源(distributed generator,DG)在传统配电网的不断接入,给配电网保护配置带来了严峻的挑战。为应对这一问题,对配电网线路故障时,不同类型DG的故障电流幅相特性进行了分析,在此基础上提出了一种基于故障序电流幅相特性的配电网纵联保护方案。【方法】该方案利用线路两端的各序故障电流幅值和相位差特征,分别构造保护动作量及制动量。通过合理设置保护参数来应对不同类型DG接入下,新型配电网继电保护选择性、灵敏性所面临的问题。【结果】通过RTDS搭建仿真算例进行了方案验证,结果表明,该方案整定简单,无需在运行阶段对保护阈值实时调整,对设备算力要求较低的同时具有良好的动作性能。

关键词：分布式电源配电网故障序电流幅相特性纵联保护

基于改进kShape聚类的谐波污染分区方法

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2024年第3期43卷 342-350页

作者：张敏樊瑞祗会强张世锋李慧蓬赵军国网山西省电力公司电力科学研究院山西太原030001

针对大量电力电子负荷接入后,谐波源数量大幅增加,全网谐波源位置追溯困难的问题,利用电能质量监测数据,提出一种基于双层聚类的谐波分区溯源方案。首先,使用基于波形相似性的kShape时间序列聚类算法,通过计算谐波电压序列的形态距离来... 详细信息

针对大量电力电子负荷接入后,谐波源数量大幅增加,全网谐波源位置追溯困难的问题,利用电能质量监测数据,提出一种基于双层聚类的谐波分区溯源方案。首先,使用基于波形相似性的kShape时间序列聚类算法,通过计算谐波电压序列的形态距离来度量数据波动相似性,挖掘谐波污染关联信息;然后,引入自适应密度峰值聚类改进kShape算法,解决初始聚类中心随机选取导致的局部最小化问题,实现最佳聚类数目的自适应选择。该方法能够有效实现多谐波源的区域化定位,缩小主导谐波源的嫌疑范围,适用于大规模谐波源接入场景的溯源分析。基于IEEE123节点网络和监测平台的实测数据,验证了方法的有效性和实用性。

关键词：谐波溯源谐波污染分区 kShape聚类时间序列相似性自适应密度峰值聚类

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特高压直流换流变压器分接头自动再同步控制策略

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高压电器 2024年第5期60卷 108-116页

作者：时伟光成小胜郝成龙李平伟赵宇亭任春光国网山西省电力公司检修分公司太原030000 太原理工大学太原030024

特高压输电技术承载着新能源远距离输送的重要任务,是助力“双碳目标”达成的有力支撑,然而,受新能源上网功率波动的影响,特高压直流输电系统中送电端换流变压器分接头动作次数频繁,严重影响换流变压器使用寿命。为减少分接头动作次数,... 详细信息

特高压输电技术承载着新能源远距离输送的重要任务,是助力“双碳目标”达成的有力支撑,然而,受新能源上网功率波动的影响,特高压直流输电系统中送电端换流变压器分接头动作次数频繁,严重影响换流变压器使用寿命。为减少分接头动作次数,文中建立了直流输电电流、晶闸管触发角及分接头档位等关键影响因子之间的数学关系,在分析现有分接头控制策略不足的基础上,提出面向特高压直流输电系统的同极换流变压器分接头自动再同步控制策略。以雁淮特高压直流输电系统为例,通过数学推导及MATLAB/Simulink仿真,对传统策略和改进策略进行对比。结果表明所提策略有效降低分接头动作次数,提升特高压直流输电系统运行质效。

关键词：特高压直流输电新能源消纳换流变分接头优化控制

基于改进Transformer的变电站复杂场景下电力设备分割

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太原理工大学学报 2024年第1期55卷 57-65页

作者：李洋朱春山张建亮高伟薛泓林马军伟温志芳国网山西信通公司太原030021

【目的】变电站电力设备种类多设备之间连接关系复杂,普遍存在设备位置和图像对比较为单一,实际应用中只能获得有限数量的目标图像和标记以及传统方式分割带来的电力设备图像分割精度不够的问题,将卷积神经网络(Convolution Neural Netw... 详细信息

【目的】变电站电力设备种类多设备之间连接关系复杂,普遍存在设备位置和图像对比较为单一,实际应用中只能获得有限数量的目标图像和标记以及传统方式分割带来的电力设备图像分割精度不够的问题,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)与Transformmer结合组成新模型进行变电站电力设备的分割,提出了一种基于编解码器结构的新型SE-Transfomer(Substation Equipment Transformer)网络。【方法】为了获取局部上下文信息,编码器首先利用CNN提取空间特征图。同时,对特征图进行了精心改造,多尺度特征输入进行全局特征建模。该解码器利用Transformer提取全局深层特征,并进行逐步上采样来预测详细的分割图。SE-Transfomer在山西省梁家庄变电站数据集上进行广泛实验,其纵向结果的Dice系数(Dice)、召回率(Recall)、特异度(Specificity)和均方根误差(RMSE)分别为89.31%,90.52%,89.62%和11.32.【结果】结果表明,SE-Transfomer在变电站电力设备的扫描上获得了与以往最先进的分割方法相当或更高的结果。

关键词： Transformer CNN 图像分割电力设备变电站

暴雨灾害下考虑多重不确定性的配电系统应急资源韧性规划

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上海交通大学学报 2024年

作者：申泽渊赵海波王超李佳王尧李琦国网山西省电力公司经济技术研究院

近年来，暴雨灾害对配电网可靠供电的影响日益突出，在大范围多点严重故障等情况下，重要负荷保供极具挑战。合理部署应急资源，有助于减少系统重要负荷损失，进而提升配电系统韧性。本文提出了一种暴雨灾害下考虑多重不确定性的配电系... 详细信息

近年来，暴雨灾害对配电网可靠供电的影响日益突出，在大范围多点严重故障等情况下，重要负荷保供极具挑战。合理部署应急资源，有助于减少系统重要负荷损失，进而提升配电系统韧性。本文提出了一种暴雨灾害下考虑多重不确定性的配电系统应急资源韧性规划方法，考虑应急电源和应急储能，建立了配电系统韧性提升的双层规划模型，上层模型以投资成本与负荷损失的净费用最小为目标，下层模型以多种孤岛场景下的综合负荷损失最小为目标。此外，提出了暴雨灾害下配网多孤岛场景的随机模拟生成方法，并基于每个场景的概率和严重程度，提出了基于聚类算法的场景缩减方法，服务于下层优化模型的场景筛选。最后，基于配电网62节点系统进行算例分析，结果表明本文所提方法能够在兼顾投资经济性的同时，有效降低系统在灾中的负荷损失量，提高配电网对重要负荷的保供能力。

关键词：配电系统韧性规划应急资源部署场景生成与削减