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广东省电力局管理信息系统总体规划设计

广东电力科技信息 1997年第4期 9-10页

作者：赵溪张天仁等广东省电力局生技处广东省电力试验研究所

基于Faster R-CNN图像处理的变电站异常设备红外检测方法

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沈阳工业大学学报 2024年第2期46卷 157-164页

作者：蒋健刘年孙超广东省电力公司电力科学研究院变电管理一所广东广州510000

针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并... 详细信息

针对智能变电站内一次设备红外监测图像分析与处理智能化较低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的变电站异常设备红外检测图谱分析方法,并实现了变电站故障设备的智能识别和原因分析。将远程终端单元所采集到的红外图像进行预处理,并对图中的变电站设备进行识别;采用大津算法结合图像灰度值的特殊性对图像进行分割与图像配准;Faster R-CNN则用于对比判断设备是否处于故障状态并分析原因。实验测试结果表明,所提方法对于多种故障设备的识别准确率均在90%以上,具有较优的鲁棒性。

关键词：智能变电站一次设备故障检测红外图谱图像处理 OSTU算法图像灰度值 Faster R-CNN模型

基于MAGAT的风电场功率缺失数据填充方法

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电网技术 2024年第8期48卷 3391-3400,I0112-I0114页

作者：卢冠华余涛吴毓峰潘振宁陈俊斌邓柏荣华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东省广州市510640

风电场功率数据质量对风电预测具有重要意义。然而,由于人为操作、传感器故障、网络故障或通信拥堵等原因,风电场功率数据容易出现大面积缺失问题。因此,结合多头注意力机制(multi-head attention,MA)和图注意力网络(graph attention ne... 详细信息

风电场功率数据质量对风电预测具有重要意义。然而,由于人为操作、传感器故障、网络故障或通信拥堵等原因,风电场功率数据容易出现大面积缺失问题。因此,结合多头注意力机制(multi-head attention,MA)和图注意力网络(graph attention network,GAT)构建了MAGAT模型,其中GAT层以异质图的方式刻画及提取风电场已知数据与缺失数据的关联关系,MA层挖掘风电场数据特征与缺失功率数据之间的映射关系,从而实现风电场功率缺失数据的高精度填充。在以我国江苏某风电场运行监测数据为对象的算例分析中,与其他先进填充算法相比,所提方法在不同缺失类型、不同缺失率等多个场景下均具有更好表现,表明所提方法在风电场缺失数据填充任务上的有效性及稳定性。

关键词：风电场数据填充多头注意力图注意力网络

基于多尺度特征融合的负荷辨识及其可解释交互增强方法

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 105-117页

作者：刘熙鹏罗庆全余涛蓝超凡蔡清淮吴毓峰华南理工大学电力学院广东省广州市510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东省广州市510640

负荷辨识技术可快速辨识电器类型,在家庭能量管理、危险用电预警、响应潜力评估等方面具有重要作用。针对现有负荷辨识方法多关注负荷长期或短期单尺度特征,导致特征表征能力不足而使模型识别精度和泛化性能受限的问题,提出一种基于多... 详细信息

负荷辨识技术可快速辨识电器类型,在家庭能量管理、危险用电预警、响应潜力评估等方面具有重要作用。针对现有负荷辨识方法多关注负荷长期或短期单尺度特征,导致特征表征能力不足而使模型识别精度和泛化性能受限的问题,提出一种基于多尺度特征融合的负荷辨识及其可解释交互增强方法。首先,从负荷采样数据中提取高频尺度的短期特征和中、低频尺度的长期特征,构建双塔结构的深层特征提取网络以利用网络的不同分支高效率挖掘各尺度深层特征。其次,设计自注意力与交叉注意力相结合的特征融合网络以实现负荷长、短期特征融合,提高模型的特征利用程度。然后,采用度量学习的训练方法,拉近同类型样本的特征距离,提升特征融合的效率和效果。最后,利用基于梯度的可解释分析方法量化特征的重要性,实现自适应的特征增强与结合专家交互的模型调优。实验结果说明所提模型识别精度与泛化能力均优于现有模型,且可解释分析验证了其有效性源于多尺度特征的充分利用。

关键词：负荷辨识多尺度特征特征融合度量学习可解释分析

面向电量-调频-容量市场的数据中心园区算力及电力资源规划

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电力系统自动化 2024年第1期48卷 59-66页

作者：丁巧宜王梓耀潘振宁吴毓峰余涛王克英华南理工大学电力学院广东省广州市510641 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东省广州市510641

数据中心广泛建设是智能时代的发展趋势。如何在保证数据中心服务质量的前提下,考虑数据中心负荷转移特性,并对其进行合理规划,对降低数据中心规划总成本及提升新型电力系统灵活性均有显著意义。为此,提出一种考虑多元电力市场引导下的... 详细信息

数据中心广泛建设是智能时代的发展趋势。如何在保证数据中心服务质量的前提下,考虑数据中心负荷转移特性,并对其进行合理规划,对降低数据中心规划总成本及提升新型电力系统灵活性均有显著意义。为此,提出一种考虑多元电力市场引导下的数据中心园区算力及电力资源优化规划方法。首先,通过多面体定界收缩法建立虚拟发电机和虚拟储能模型,描述数据中心园区的聚合可调特性。然后,根据不同电力市场的结算规则,研究了数据中心园区参与电量-调频-容量市场的方式和经济收益。在此基础上,以综合成本最小化为目标,优化数据中心园区发电机、储能的建设容量以及服务器的建设数量。最后,以阿里巴巴公开运行数据为例,证明考虑多元电力市场能够大大降低数据中心规划成本,激励数据中心园区投资建设更多灵活性资源,为电网提供有效的调频服务和容量支撑。

关键词：数据中心规划算力虚拟储能电力市场置信容量

基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法

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中国电机工程学报 2024年第1期44卷 95-104,I0008页

作者：陈鑫沛余涛杨家俊余盛灿广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室(华南理工大学电力学院) 广东省广州市510640

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文... 详细信息

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。

关键词：非侵入式负荷监测能量分解多标签识别设备行为关联图

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光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法

电力自动化设备 2024年第6期44卷 18-25页

作者：陈泽刘文泽王康德余涛黄展鸿华南理工大学电力学院广东广州510641 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东广州510641

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与... 详细信息

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。

关键词：光伏阵列故障诊断 Stacking集成可解释性智能方法沙普利可加性特征解释方法

面向主动配电网实时优化调度的图强化学习方法

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 999-1008页

作者：陈俊斌余涛潘振宁华南理工大学电力学院广东广州510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东广州510640

主动配电网的新能源、储能等能源形式可以有效提高运行的灵活性和可靠性,同时新能源和负荷也给配电网带来了双重不确定性,致使主动配电网的实时优化调度决策维度大、建模精度差.针对这一问题,本文提出结合图神经网络和强化学习的图强化... 详细信息

主动配电网的新能源、储能等能源形式可以有效提高运行的灵活性和可靠性,同时新能源和负荷也给配电网带来了双重不确定性,致使主动配电网的实时优化调度决策维度大、建模精度差.针对这一问题,本文提出结合图神经网络和强化学习的图强化学习方法,避免对复杂系统的精准建模.首先,将实时优化调度问题表述为马尔可夫决策过程,并将其表述为动态序贯决策问题.其次,提出了基于物理连接关系的图表示方法,用以表达状态量的隐含相关性.随后,提出图强化学习来学习将系统状态图映射到决策输出的最优策略.最后,将图强化学习推广到分布式图强化学习.算例结果表明,图强化学习在最优性和效率方面都取得了更好的效果.

关键词：主动配电网实时优化调度图表示学习图强化学习图神经网络

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数据孤岛下基于联邦学习的用户电价响应刻画及其应用

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电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 164-176页

作者：李锦辉吴毓峰余涛潘振宁华南理工大学电力学院广东广州510640 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东广州510640

电价型需求响应离不开对用户价格响应的精准刻画,然而用户对价格的响应大多发生在与聚合商的交互中。并且出于隐私保护需求,这些交互数据往往不被公开,呈现为数据孤岛。针对现阶段用户数据隐私需求和电网调度需求相互冲突的问题,提出了... 详细信息

电价型需求响应离不开对用户价格响应的精准刻画,然而用户对价格的响应大多发生在与聚合商的交互中。并且出于隐私保护需求,这些交互数据往往不被公开,呈现为数据孤岛。针对现阶段用户数据隐私需求和电网调度需求相互冲突的问题,提出了基于联邦学习的用户电价响应行为刻画及其应用方法。首先,构建基于联邦学习的用户电价响应行为刻画的分布式交互框架,将原始数据信息交互转变为特征信息交互。然后,利用差分隐私-联邦近端算法实现不同聚合商电价响应模型的参数聚合,获得区域用户电价响应模型。最后,提出嵌入响应模型的配电网优化运行应用方法,利用改进的策略近端优化算法求解系统实时电价和储能出力。算例表明,所提方法在保障用户用能信息隐私下,能准确刻画区域用户电价响应行为,并改善配电网综合效益。

关键词：电价型需求响应用户隐私联邦学习强化学习