检索结果-南通市图书馆

基于图神经网络与强化学习的配电网电压与无功功率优化方法

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南方电网技术 2024年

作者：朱涛海迪李文云黄伟周胜超吴明贺王逸飞东南大学电气工程学院昆明供电局电力调度控制中心云南电网有限责任公司云南电网有限责任公司红河供电局

高比例分布式光伏的接入改变了配电网的运行方式，并导致配电网出现有功功率损耗过大、调压设备寿命下降、节点电压越限等一系列问题。基于此背景，首先将电压无功优化问题建模为一个马尔科夫决策过程，然后使用无模型的深度强化学习方... 详细信息

高比例分布式光伏的接入改变了配电网的运行方式，并导致配电网出现有功功率损耗过大、调压设备寿命下降、节点电压越限等一系列问题。基于此背景，首先将电压无功优化问题建模为一个马尔科夫决策过程，然后使用无模型的深度强化学习方法进行求解，该方法可以从历史运行数据中捕获光伏发电的间歇性和负荷的波动性。提出了一种图卷积网络的近端策略优化算法（graph convolutional network- proximal policy optimization， GCN-PPO），该算法通过嵌入图卷积网络来提高强化学习智能体对配电网图数据的感知能力。最后以改进的IEEE 33测试系统开展算例分析，验证了所提方法的有效性和相比其他方法的优势，结果表明，基于图卷积网络训练的强化学习智能体在配电网拓扑发生变化和测量数据丢失时仍表现出较好的性能。

关键词：分布式光伏配电网电压无功优化深度强化学习图卷积网络

调度操作票自动校验的CNN-BiLSTM方法

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核电子学与探测技术 2024年第2期44卷 316-322页

作者：吴奇珂程培军钱韦廷姜浩宇胡佳广东电网有限责任公司广州供电局电力调度控制中心广州510620

基于人工经验的核电厂变电站电力调度操作票校验方法具有主观性强、校验效率低、可靠性不高等问题,为解决上述问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量... 详细信息

基于人工经验的核电厂变电站电力调度操作票校验方法具有主观性强、校验效率低、可靠性不高等问题,为解决上述问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量化的基础上,利用CNN-BiLTSM模型实现操作票文本的深度信息挖掘和校验的自动化。实验结果表明,相比单一模型,CNN-BiLSTM模型的校验精度更高,校验评估综合指标可达95.67%,具有一定的优势。

关键词：卷积神经网络操作票自动校验双向长短时记忆网络

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优化堆叠降噪自编码器用于调度操作票自动校验

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核电子学与探测技术 2024年第2期44卷 356-361页

作者：区伟健徐策曾传凯蒋宗祺乐庆丰广东电网有限责任公司广州供电局电力调度控制中心广州510620

为实现核电厂变电站电力调度操作票的自动智能校验,提出了一种基于优化堆叠降噪自编码器(OSDAE)操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量化的基础上,利用优化过的堆叠降噪自编码器实现操作票文本的语义辨析与正误自动化校验... 详细信息

为实现核电厂变电站电力调度操作票的自动智能校验,提出了一种基于优化堆叠降噪自编码器(OSDAE)操作票自动校验方法。该方法在对操作票文本进行向量化的基础上,利用优化过的堆叠降噪自编码器实现操作票文本的语义辨析与正误自动化校验。实验结果表明,所提方法的操作票校验评估综合指标可达94.88%,是几种方法中最高的,具有一定的优势。

关键词：堆叠降噪自编码器金豺狼优化算法操作票自动校验

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考虑光伏出力时变性的配电网短时供电恢复策略

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电测与仪表 2024年第8期61卷 90-96页

作者：侯祖锋丘冠新曹安瑛赵瑞锋李波陈建钿广东电网公司珠海供电局广东珠海519000 广东电网公司电力调度控制中心广州510600

随着配电网的建设和发展,以光伏为代表的分布式电源(distributed generation,DG)的渗透率逐渐提高,能为配电网的供电恢复提供短时支撑。然而,分布式电源出力的随机性给供电恢复的可靠性带来了新的挑战,可能造成已恢复区域出现二次甩负... 详细信息

随着配电网的建设和发展,以光伏为代表的分布式电源(distributed generation,DG)的渗透率逐渐提高,能为配电网的供电恢复提供短时支撑。然而,分布式电源出力的随机性给供电恢复的可靠性带来了新的挑战,可能造成已恢复区域出现二次甩负荷现象。基于此,文章以光伏为例,利用时变性衡量随机性,提出了一种考虑分布式电源出力时变性的配电网短时供电恢复策略。建立考虑SOP的配电网供电恢复模型;以该供电恢复模型为基础,基于光伏出力预测的配电网供电恢复策略的原理,以改进的IEEE-33节点模型为例,验证所提策略能降低光伏出力时变性对供电恢复可靠性的影响。结果表明所提策略能够提高故障后恢复方案的调用速度,对提高配电网供电恢复的可靠性具有积极意义。

关键词：配电网光伏发电时变性智能软开关供电恢复

韧性电网下的时空多图卷积网络恐怖主义事件模型

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哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：高红亮陈宏山侯方迪石侃杨政权何勇军云南电网有限责任公司德宏供电局云南电网有限责任公司红河供电局哈尔滨工业大学计算学部中国南方电网电力调度控制中心

恐怖主义是当今文明面临的最重要威胁之一。恐怖主义不仅扰乱了社会秩序，而且影响了人类的生活质量。人工智能为反恐行动中的数据分析和模式识别提供了有利支持。在此基础上，本文结合韧性电网，提出了一种基于知识图谱和时空多图卷积... 详细信息

恐怖主义是当今文明面临的最重要威胁之一。恐怖主义不仅扰乱了社会秩序，而且影响了人类的生活质量。人工智能为反恐行动中的数据分析和模式识别提供了有利支持。在此基础上，本文结合韧性电网，提出了一种基于知识图谱和时空多图卷积神经网络的电力恐怖主义事件预测方法，该方法有效挖掘全球恐怖主义数据库（GTD）中的数据，构建了一个知识图谱，该知识图谱包含描述恐怖主义事件的节点和关系。然后，利用小波变换得到恐怖主义事件的趋势性和周期性，并采用时空多图卷积神经网络对恐怖主义事件时间序列数据的时空动态相关性进行建模。最终，通过训练好的模型预测恐怖事件的行为。实验结果表明，本文方法在准确性、精确性、召回率和F1-Score方面的性能均超过90%，优于现有方法。

关键词：恐怖主义事件预测知识图谱时空多图卷积网络韧性电网

基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测

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电网技术 2024年

作者：杨雨昕姚伟邓贤哲兰宇田黄伟董诗焘翟苏巍文劲宇强电磁技术全国重点实验室(华中科技大学) 云南电网有限责任公司昆明供电局云南电力调度控制中心

新能源在能源发电结构中的比重大幅提升使得电力系统惯量水平降低，削弱了系统调频能力，导致频率稳定问题日益突出，因此在大扰动后对低惯量系统进行频率稳定指标预测十分关键。然而现有方法在预测精度与时效性之间存在矛盾，为此本文... 详细信息

新能源在能源发电结构中的比重大幅提升使得电力系统惯量水平降低，削弱了系统调频能力，导致频率稳定问题日益突出，因此在大扰动后对低惯量系统进行频率稳定指标预测十分关键。然而现有方法在预测精度与时效性之间存在矛盾，为此本文提出了一种基于Koopman时序延拓和CNN-Transformer模型的频率稳定指标预测方法，以扰动后的暂态信息作为输入，对频率稳定指标进行快速准确地预测。所提方法基于Koopman算子理论对暂态特征序列在时间维度上进行延拓，以此作为CNN-Transformer模型的输入特征进行频率稳定指标的预测，该方法在满足高精度预测的同时提升了预测的时效性。最后以含风电的IEEE-39节点系统为例进行算例分析，测试结果表明频率偏移极值及其到达时间的MAPE误差分别为1.02%和0.11%，均小于当前先进算法，且预测时间仅为一般方法的30%，实验证明所提方法相比现有算法具有更高的准确性和时效性。同时通过对注意力权重分布进行可视化，验证了所提模型具有一定的可解释性。

关键词：频率稳定 CNN-Transformer模型注意力可视化 Koopman算子理论频率在线预测

基于混合遗传算法的有源配电网故障区段自动定位

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电气开关 2024年第3期62卷 78-81页

作者：柳乐怡深圳供电局电力调度控制中心深圳518000

现实配电网通常由大量节点、线路和变压器组成。网络拓扑复杂,进而导致有源配电网故障区段定位精度下降。首先,对配电网故障特征进行了详细分析,包括短路故障和单相接地故障等类型。然后,依据故障特征分析结果,构建了一个适用于有源配... 详细信息

现实配电网通常由大量节点、线路和变压器组成。网络拓扑复杂,进而导致有源配电网故障区段定位精度下降。首先,对配电网故障特征进行了详细分析,包括短路故障和单相接地故障等类型。然后,依据故障特征分析结果,构建了一个适用于有源配电网的故障区段定位模型。最后,采用混合遗传算法来优化求解该定位模型,以获得精确的故障区段定位结果。实验结果表明:所提方法可以有效实现区段故障定位,且故障区段定位时间始终低于10s,最长仅为9s,表明所提方法定位性能较优,具有实用性。

关键词：混合遗传算法配电网故障区段自动定位

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基于改进EKF_LOAM的电缆沟巡检机器人精准定位策略

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中国惯性技术学报 2024年第4期32卷 326-335页

作者：双丰马翰林杨杰李少东广西大学广西电力装备智能控制与运维重点实验室南宁530004 广西电网有限责任公司南宁供电局南宁530021

精确定位和准确构建地图(SLAM)是电缆沟巡检机器人顺利完成巡检任务的基础。传统激光SLAM算法在电缆沟环境中容易产生“长廊效应”,且容易在z轴方向上产生漂移。针对上述问题,提出了一种基于多传感器融合的改进扩展卡尔曼滤波激光雷达... 详细信息

精确定位和准确构建地图(SLAM)是电缆沟巡检机器人顺利完成巡检任务的基础。传统激光SLAM算法在电缆沟环境中容易产生“长廊效应”,且容易在z轴方向上产生漂移。针对上述问题,提出了一种基于多传感器融合的改进扩展卡尔曼滤波激光雷达测距与制图(EKF_LOAM)算法。通过扩展卡尔曼滤波器(EKF)将车轮里程计和惯性里程计融入LeGO_LOAM算法框架中来抑制“长廊效应”,在EKF_LOAM算法的基础上引入IMU的z轴线速度测量值,并设计基于特征点数量的自适应协方差计算方程,约束由面特征点严重缺失引起的z轴漂移。分别在虚拟和真实电缆沟环境中开展实验,结果显示所提算法的最终行进误差比LeGO_LOAM算法的行进误差减小了超过40%,比Cartographer算法的行进误差减小4.57%,z轴方向误差比EKF_LOAM算法减小49%,证明了所提算法在电缆沟环境中优于传统的LeGO_LOAM、Cartographer和EKF_LOAM算法,更适用于电缆沟巡检任务。

关键词：电缆沟巡检 EKF_LOAM 激光SLAM 长廊效应 z轴漂移

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电力信息物理系统故障通信恢复策略

电网技术 2024年

作者：杨挺李浩赵宇明刘亚闯深圳供电局有限公司智能电网教育部重点实验室(天津大学)

极端灾害将导致电力系统与通信系统同时发生大面积瘫痪，基于“保电救灾、通信先行”原则，优先恢复故障通信是支撑保障电力系统安全运行的关键。本文针对灾后电力通信高效恢复问题，提出了一种计及电力侧状态感知需求与运行调控能力保... 详细信息

极端灾害将导致电力系统与通信系统同时发生大面积瘫痪，基于“保电救灾、通信先行”原则，优先恢复故障通信是支撑保障电力系统安全运行的关键。本文针对灾后电力通信高效恢复问题，提出了一种计及电力侧状态感知需求与运行调控能力保障的增广路径最大流电力通信网络恢复算法。首先考虑到电力通信系统与电力物理系统的紧耦合特性，设计了计及电力侧影响的状态感知与运行调控能力量化指标，辨识关键信息节点。然后，通过图论最大流理论，搜寻关键信息节点的增广路径集。在此基础上，引入恢复贡献度，从增广路径集中选择具有大容量、低延时以及少故障链路的通信路径进行优先重建，为灾后电力系统快速恢复过程提供可达、可靠的通信支撑。最后，以IEEE39标准系统作为仿真算例，验证了所提恢复策略下的通信系统具有更高的通信服务质量（quality of service， QoS），避免了在恢复过程中由于带宽容量不足而发生业务频繁掉线风险。

关键词：通信故障电力信息物理系统最大流理论状态感知运行调控