2024年 第46卷 第11期    刊出日期：2024-11-25

封面下载    目录下载   

上一期    下一期

电力大数据分析与挖掘

基于LightGBM的家庭负荷虚假数据注入攻击检测模型

汪锦, 张啸宇

2024, 46(11):  1-9.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.001

摘要 ( 103 )   HTML ( 8 )   PDF (994KB) ( 142 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着信息技术的不断发展，智能电表被广泛部署在许多家庭中，方便电力公司更好地识别电力消费者的社会人口特征并提供多样化服务。然而，智能电网面临的威胁之一是能源盗窃，尤其是通过虚假数据注入攻击（FDIA）篡改电表数据实现的隐蔽性盗窃，成为影响电力系统安全和稳定运行的严重隐患。针对这一问题，提出了一种基于LightGBM的FDIA检测模型。选取正常用户的用电数据并对部分用户实施不同类型的FDIA，通过滑动窗口方法提取特征，利用LightGBM模型进行多分类检测。试验结果表明，该模型在检测精度和实时性方面表现优异，能够准确识别出不同类型的FDIA，且检测过程快速高效，满足实际应用的实时性要求，可为电力系统的安全运行提供保障。

基于概率TCN-Transformer的短期光伏功率预测模型

盛瑞祥, 张啸宇

2024, 46(11):  10-18.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.002

摘要 ( 173 )   HTML ( 5 )   PDF (1450KB) ( 339 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

提出了一种基于时序卷积网络（TCN）和Transformer结合的短期光伏发电功率预测方法。分析了风速、雨量、太阳辐照度、云量等影响光伏发电功率的主要因素；利用TCN提取序列的全局空间特征并采用Transformer提取序列中的长期依赖关系的时序特征，提出TCN-Transformer复合模型以实现高精度的光伏功率预测，并将其应用于光伏发电的确定性预测与概率预测中；通过澳大利亚沙漠知识太阳能中心（DKASC）数据集进行仿真分析。结果表明，改进后的TCN-Transformer模型在不同天气条件下均表现出优异的预测性能，有效提高了光伏功率的短期预测精度。

基于BERT-BiLSTM-CRF的电力事故信息抽取方法

赵贵中, 黄淼华

2024, 46(11):  19-28.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.003

摘要 ( 106 )   HTML ( 5 )   PDF (1019KB) ( 149 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

为了探究电力事故规律，建立人身安全预警模型，在大规模事故样本中自动精准抽取信息并进行多维分析十分必要。传统中文信息实体特征抽取的精确度较低，因此，基于新型中文处理的命名实体识别技术，结合多种特定机器学习和深度学习模型，提出一种专用于电网事故领域的BERT-BiLSTM-CRF模型。通过基于转换器的双向编码表示预训练模型输出高质量词向量，利用语义增强掩码策略增强模型深入理解文本整体结构的能力。运用双向长短期记忆网络模型同时捕捉上下文信息，完成特征提取。根据条件随机场模型输出最优预测序列。试验结果表明，专用模型优势显著，其准确率、召回率和F₁值均高于3种现有实体识别模型，包括预训练好的基于生成式预训练转换器技术的通用大模型。试验验证了所提方法在处理中文电力事故信息抽取问题时准确度高，具有显著优势。

人工智能赋能的运维与巡检

基于多尺度融合和改进YOLOv8n的光伏缺陷检测方法

张文强, 李加树, 宣洋, 李辰, 钱杭, 张啸宇

2024, 46(11):  29-37.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.004

摘要 ( 112 )   HTML ( 3 )   PDF (5277KB) ( 60 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

光伏发电在新型能源系统中扮演着重要的角色，其稳定运行对于保障能源供应至关重要。然而，光伏板在实际应用中面临着复杂的外部环境，如紫外线辐射、腐蚀、受潮等，可能会导致光伏板组件出现裂纹、断栅等问题，进而影响其功能。针对目前光伏板缺陷检测算法存在的模型复杂度较高、小目标缺陷检测的精度不高等问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的光伏缺陷检测算法。重新设计了一种新的主干网络，减少模型的参数量，提出C2f高效局部注意力（C2f-Efficient Local Attention，C2f-ELA）模块，提高模型对细微特征的定位能力，提出加权双向特征金字塔网络（Weight-Bidirectional Feature Pyramid Network，W-BiFPN）更换原有的网络结构并融合P2小目标检测层，有效提高了模型捕获多尺度特征的能力，同时利用浅层网络的信息来加强局部特征感知，对小目标的识别精度得到显著提升。试验结果表明：该方法相较于基础YOLOv8算法，参数量下降了16.7%，平均精度提升了3.1百分点，验证了改进算法在检测性能上的提升。

基于改进TCN模型的变压器故障诊断方法研究

徐波, 魏艺君, 邓芳明

2024, 46(11):  38-45.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.005

摘要 ( 114 )   HTML ( 1 )   PDF (1419KB) ( 288 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对传统机器学习的变压器诊断方法受限于精度较低、信息数据来源单一和故障样本稀缺等问题，提出一种多源异构数据融合技术和泥环优化算法（MRA）优化时间卷积网络（TCN）的变压器故障诊断模型。通过选择油色谱分析数据、红外高压套管检测图谱、超声波放电检测图谱以及局部放电特高频检测图谱作为变压器故障诊断模型的输入信息，采用Informer网络和残差网络（ResNet）对不同类型的数据分别进行特征提取与学习，同时对多类型数据的特征进行融合，结合MRA算法对TCN网络参数进行优化，综合结果进行故障诊断分类。试验结果表明，本文方法纳什效率系数为0.82且准确率达到了94.83％，收敛速度更快，由此证明本文所提方法可以有效提高变压器故障诊断性能。

面向大规模光伏电站的无人机巡检路径规划策略

吴张宇, 吴池莉, 于慧铭, 政幸男, 张啸宇

2024, 46(11):  46-53.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.006

摘要 ( 139 )   HTML ( 6 )   PDF (1328KB) ( 61 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

随着光伏产业的发展，以人工巡检方式为主的大规模光伏电站日常运维工作成本日益增长。而无人机（UAV）巡检技术的广泛应用有效降低巡检成本，提升巡检效率。针对大规模光伏电站巡检问题，提出一种基于聚类算法和蚁群算法（ACO）的UAV路径规划方法。基于大规模光伏电站光伏组串的规整布局，考虑UAV视野范围和飞行高度，规划拍照点以覆盖所有组串，并构建拍照点的散点图。考虑UAV的续航，提出一种K-means算法将大规模光伏电站划分为多个巡检子区域。针对多个巡检子区域，提出一种覆盖式精英ACO进行路径规划，覆盖巡检区域内全部光伏组串，有效减少UAV巡检路径长度并降低其能耗。在实际光伏电站（30 MWp）场景中验证了所提出算法的有效性。

综合能源系统优化运行与控制

联邦学习在新型电力系统中的应用与展望

吕永升, 张啸宇, 王榕夕, 郭佩乾

2024, 46(11):  54-64.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.007

摘要 ( 206 )   HTML ( 6 )   PDF (1033KB) ( 360 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

新型电力系统的核心目标是实现清洁、低碳、安全、灵活和高效的电力供应，同时是推动“双碳”目标的关键举措。然而，面对新能源的广泛接入、人工智能技术的深度融合以及智能电网和电动汽车等分布式能源的快速发展，传统的集中式数据处理模式在确保数据隐私和实现智能化管理方面显得力不从心。联邦学习（FL）作为一种创新的分布式机器学习技术，以其在数据隐私保护和智能化方面的潜力，为新型电力系统智能化管理、数据隐私保护和效率优化提供了新的解决方案。系统回顾了FL在新型电力系统中的应用，介绍了FL的基本原理和主要算法。重点探讨了FL在隐私保护下的负荷预测与异常数据检测、分布式电源控制与能源管理等方面的应用实例，分析了当前面临的技术挑战。最后，对FL在新型电力系统中的应用前景进行了展望。

考虑储能寿命损耗的楼宇风光储系统储能容量优化

范鹏程, 张一凡, 殷文倩, 石嘉豪, 叶季蕾

2024, 46(11):  65-72.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.008

摘要 ( 91 )   HTML ( 2 )   PDF (1023KB) ( 63 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

在“双碳”目标驱动下，构建含风电、光伏等新能源和储能的智慧楼宇逐渐成为促进分布式新能源消纳的重要途径。基于风、光、荷的互补性可合理配置储能，利用储能“低充高放”的能力可调节楼宇净负荷，有利于提升含楼宇风光储系统的运行经济性。因此，提出一种考虑电池储能寿命损耗的楼宇风光储系统储能容量优化模型。首先，重点考虑电池储能放电深度和循环次数对储能寿命的影响，构建储能日损耗成本模型；其次，以总投资和运维成本最低为目标，建立楼宇风光储系统储能容量优化模型，并满足其在典型日运行的各类约束；然后，针对所建优化模型中由于储能寿命损耗计算带来的非线性项，先后采用分段线性化、二进制扩展方法进行线性化处理，将所建模型最终转换为一个混合整数线性规划问题。基于江苏地区某一楼宇开展算例分析，验证了本文所建计及寿命损耗的储能容量优化模型的有效性。

离网式风光互补制氢合成绿氨系统容量配置优化分析

王海鸣, 张润之, 周家辉, 徐钢, 耿嘉曦

2024, 46(11):  73-82.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.009

摘要 ( 144 )   HTML ( 4 )   PDF (1748KB) ( 55 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

针对可再生能源显著波动性及储运困难的问题，提出一种离网式风光互补制氢合成绿氨系统。比较了风光互补系统与单一风能、光能系统在绿氨平准化成本方面的差异，对系统的绿氨成本进行了敏感性分析。该系统基于真实风光输出数据，将容量设计与运行调度阶段紧密耦合，基于设备运行状态和容量配置的约束，进行逐小时优化调度，采用混合整数线性规划算法求解以最大化系统的经济收益。系统利用风光互补策略，有效降低了可再生能源的波动性。储能设备通过对氢能与电能进行削峰填谷操作，确保能源供应的连续性与稳定性。研究结果为偏远弱电网地区或部分难并网地区实施风光氢氨一体化项目提供了可行性基础，同时为未来示范项目的建设提供参考。

高比例风电接入的送端混合级联直流输电系统无功协调控制策略

时圣尧, 姜明磊, 张贺一, 马克睿, 王自强, 马志强

2024, 46(11):  83-91.  doi:10.3969/j.issn.2097-0706.2024.11.010

摘要 ( 101 )   HTML ( 2 )   PDF (1292KB) ( 22 )  

数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

与传统的基于电网换相换流器的高压直流输电（LCC-HVDC）系统相比，送端混合级联输电系统具有灵活性高、弱网适应性强等特点。但随着新能源占比的不断提高以及新能源基地出力的不确定性，送端系统面临电压质量较差的问题。根据静态电压灵敏度系数分析了送端混合级联输电系统对送端交流母线静态电压稳定性的影响，为提高高比例风电送出场景下送端交流母线的电压质量，设计了基于模块化多电平换流器（MMC）的无功功率附加控制策略与直流电压附加控制策略相配合的混合级联系统无功协调控制策略，可在MMC无功支撑能力有限的情况下进一步稳定交流母线电压。基于PSCAD/EMTDC仿真平台搭建送端混合级联输电系统仿真模型，验证了所提协调控制策略能够有效调控送端交流母线电压，提高送端交流系统电压质量。