2021年 第43卷 第8期    刊出日期：2021-08-25

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新能源与人工智能

基于光伏系统的动态代理模型最大功率点跟踪算法研究

张孝顺, 谭恬, 蒙蝶, 张桂源, 冯永坤

2021, 43(8):  1-10.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.001

摘要 ( 156 )   HTML ( 5 )   PDF (1896KB) ( 366 )  

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光伏发电系统在部分阴影条件下,其功率-电压输出特性曲线会出现多个峰值点。针对该问题,传统的最大功率点跟踪算法（MPPT）容易陷入局部最优解且稳定性较差的状况而不再适用。为实现部分阴影条件下最大功率点跟踪,设计了一种基于光伏系统的动态代理模型优化（DSMO）方法。该方法为避免盲目搜索,根据光伏系统的实时数据,采用径向基函数（RBF）网络构建输入/输出特征的动态代理模型。在动态代理模型的基础上,采用贪婪搜索加速收敛。通过恒温恒光照启动测试、恒温光照强度阶跃变化测试、变温变光照强度测试3个算例对该方法的实用性和优越性进行了评估。与蚁群算法（ASO）、灰狼算法（GWO）、扰动观察法（P&O）和粒子群算法（PSO）相比,所提方法在部分阴影条件下能快速稳定地使光伏系统产生更多的能量和更小的功率波动。

基于解耦自抗扰控制的光伏并网稳定研究及应用

刘会强, 慕腾, 邢华栋, 武海燕, 刘建强, 雷轲, 郭琪

2021, 43(8):  11-19.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.002

摘要 ( 133 )   HTML ( 3 )   PDF (1231KB) ( 220 )  

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碳中和背景下构建新型能源系统,电网将消纳更多的光伏等可再生能源。为提升分布式光伏电站并网系统的动态频率支撑能力及暂态电压稳定性,静止无功发生器（STATCOM-BESS）因具备快速响应能力现已规模化布局于光伏电站内。STATCOM-BESS附加阻尼控制可以平抑系统功率振荡。在此背景下,研究布局于光伏电站的STATCOM-BESS附加基于粒子群算法的自抗扰控制器（PSO-ADRC）,以提高并网大系统的稳定性。分析了自抗扰控制器原理,推导了STATCOM-BESS附加控制器增强动态稳定性的策略,设计了基于粒子群算法的自抗扰控制器,仿真验证了STATCOM-BESS附加控制器的阻尼振荡作用。

基于AdaBoost算法的多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究

范大千, 刘博嵩, 郭鹏

2021, 43(8):  20-26.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.003

摘要 ( 128 )   HTML ( 4 )   PDF (4438KB) ( 245 )  

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叶片结冰是影响冬季我国部分高海拔高湿度地区风电机组安全运行的因素之一。及早检测出叶片结冰能够及时调整机组运行方式,保证机组安全。分析了叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,将功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量。采用自适应增强（AdaBoost）算法分别建立功率模型和叶轮转速,引入指数加权移动平均（EWMA）方法分析功率和叶轮转速模型的预测残差,从而对叶片结冰时2个参数的异常变化进行监测,当风电机组输出功率和叶轮转速2个参数同时出现异常且环境温度低于0 ℃时发出叶片结冰预警。利用昆明某风场风电机组实际叶片结冰数据验证了该方法的有效性。

一种基于蚁群算法的串联电池组路径规划策略

陈洋, 程乐峰, 邹涛

2021, 43(8):  27-32.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.004

摘要 ( 206 )   HTML ( 3 )   PDF (1728KB) ( 246 )  

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碳达峰、碳中和背景下,电动汽车、电力储能的规模日益扩大,对锂离子电池高效、快速均衡的需求也在不断增长,锂离子电池的均衡电路设计,尤其是路径规划显得尤为重要,为此提出了一种基于蚁群算法的串联电池组路径规划策略。首先采用图模型表示不同电池单元之间的均衡路径;然后建立最佳均衡效率和速度模型,并采用实用的启发式群体智能算法,即蚁群算法求解这2个模型。以13节串联电池均衡系统为例,验证了所提出路径规划策略的有效性。

配电网与人工智能

大数据背景下智能配电网运营管理方法研究

李炜, 严川, 盛庆博, 王建平, 王晓东, 谭嘉

2021, 43(8):  33-40.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.005

摘要 ( 119 )   HTML ( 3 )   PDF (976KB) ( 218 )  

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智能配电网外延发展,具有分布式电源大量接入、支持用户需求互动等新特征,运营管理变得更为复杂。大数据技术蓬勃发展,对提高智能配电网运营管理水平提供了重要的技术支撑。论述了大数据技术在智能配电网中的应用价值,从数据预处理、配电网网损管理、配电网状态估计、配电网健康度评估等4个方面着手,系统分析了大数据技术在智能配电网运营管理中的潜在应用场景,指出了大数据背景下智能配电网网络安全问题及其防护策略,结合实际应用中的问题给出了可行的研究方向,为构建基于大数据技术的智能配电网运营管理体系提供了一种思路。

基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估

陈德, 孟安波, 蔡涌烽

2021, 43(8):  41-47.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.006

摘要 ( 168 )   HTML ( 2 )   PDF (1054KB) ( 183 )  

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国内外对于电缆线路谐波损耗的研究主要是通过电磁物理分析进行计算,等值参数的修正多依赖经验公式,精度方面有所欠缺。为准确评估电缆线路的谐波损耗,提出一种基于纵横交叉优化（CSO）算法-反向传播（BP）神经网络的损耗智能评估模型。谐波影响下的电缆线路普遍是谐波次数多样且各次含有率不定,训练样本的影响因素众多,为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,使用搜索能力更强的CSO算法优化BP神经网络,得到基于CSO-BP神经网络的电缆线路谐波损耗智能评估模型。将该模型的损耗评估值、传统BP模型评估值以及物理公式法计算值进行对比,仿真结果表明,基于CSO-BP神经网络的电缆谐波损耗智能评估模型得出的结果与实际值更为接近,具有较高的准确性和稳定性。

基于KPCA算法的电厂设备在线故障诊断研究

贾志军, 白德龙, 宋燕杰, 王剑飞, 李春新

2021, 43(8):  48-53.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.007

摘要 ( 163 )   HTML ( 7 )   PDF (1260KB) ( 204 )  

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以某600 MW亚临界火电机组凝结水系统为研究对象,以实现基于机器学习算法和专家知识的故障诊断和自动事故处理为目的,通过对其历史运行数据的选取、清洗建立适合数据分析和模型训练的样本集,采用核主成分分析算法搭建凝结水泵运行特性预警模型。通过模型对凝结水泵运行参数偏离正常值进行预警,并将预警结果和相关参数进行逻辑整合作为设备故障诊断的判据,最后再将判据作为自动事故处理的触发条件,实现了凝结水泵的预警、故障诊断和事故自动处理的全过程自动控制,结果表明模型对凝结水泵关键参数重构精度大于95%,能够对凝结水泵进气和出力异常做出准确诊断,提高了凝结水系统自动控制和智能化水平,具备实际工程应用价值。

基于多参数代价敏感系数学习及数据驱动模型的电力能耗预测

施杰, 张安勤

2021, 43(8):  54-60.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.008

摘要 ( 137 )   HTML ( 3 )   PDF (867KB) ( 227 )  

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企业节能减排是我国社会发展的前沿问题和研究热点,对企业用户的电力能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础。阐述了现阶段常用的电力能耗预测方法,分析了分类与回归树（CART）算法作为弱学习器构建预测模型的缺点,针对原始AdaBoost算法只关注预测误差率最小的不足,在算法实质基础上研究并提出一种基于多参数代价敏感系数学习的改进AdaBoost算法。建立基于改进AdaBoost算法的回归预测模型,通过真实数据进行短期电力能耗预测,验证了改进算法对模型性能的提升。

一种基于Hough变换的继电保护自动装置压板定位方法

黄伟豪, 卢泳茵, 罗其锋, 范德和, 袁拓来, 闫超

2021, 43(8):  61-66.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.009

摘要 ( 99 )   HTML ( 2 )   PDF (8748KB) ( 230 )  

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目前用于继电保护自动装置压板智能图像识别方法存在对压板开合状态识别偏差大,受图像多余信息干扰无法准确识别压板开合状态等问题。提出了一种基于图像预处理及Hough变换,通过对压板原始图像进行图像降噪、边缘检测等处理,并使用改进Hough变换对处理后的压板图像进行变换和直线检测,实现继电保护自动装置压板的目标定位。试验结果表明,所提出的方法可裁剪原图像中多余无用的信息,减少了后续智能识别图像处理的数据量,准确定位压板在图像中的位置。

主网运行与人工智能

基于数据驱动的火电机组高压加热系统异常检测研究

韩旭东

2021, 43(8):  67-73.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.010

摘要 ( 149 )   HTML ( 6 )   PDF (3311KB) ( 306 )  

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为保证火电机组高压加热（以下简称高加）系统安全经济运行,开展基于数据驱动的高加系统异常检测研究。首先从高加性能和状态2方面综合考虑,选取上端差、下端差、温升、水位、正常疏水调节阀开度5个参数作为异常检测的特征参数建立异常检测模型。然后以稳态工况下的真实历史运行数据驱动,采用主成分分析法解决高维数据分析中的“维度灾难”问题,基于马氏距离和拉依达准则确定参数阈值,实现高加系统的异常检测。最后选取一组真实历史运行数据验证了模型的有效性,证明了该模型能够捕捉到高加系统的早期异常,效果良好,可为该火电机组提供有效的高加系统异常信息,为机组安全经济运行提供保障。

基于强化学习及纵横交叉粒子群算法的电网最优潮流计算

孟安波, 王鹏, 丁伟锋, 陈顺, 梁濡铎, 张铮

2021, 43(8):  74-82.  doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.011

摘要 ( 248 )   HTML ( 2 )   PDF (1004KB) ( 395 )  

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针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法。改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力。同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系。为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法。IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题。