一、一种大规模配电网实时重构新方法（论文文献综述）
宋秉睿[1]（2021）在《基于机器学习的配电网故障定位及负荷转供研究》文中研究表明随着城市规模快速扩张以及电能替代的不断推进,各行各业对电力供应的依赖程度越来越高,用户对配电网的可靠性有更高的要求。但近年来配电网节点大量增加,结构更加复杂,实际故障情况复杂多变,接线分支与设备十分复杂,配电网拓扑结构变化不确定性较大,转供路径的开关出现组合爆炸的问题。配电网发生故障时,必须快速对配电网故障准确定位,缩小故障影响区域,隔离故障后对非故障停电区域进行及时的负荷转供,但目前传统配电网故障定位与负荷转供方法难以解决这一问题。因此亟需高效的配电网故障定位与负荷转供方法,可以减小故障损失,降低运维成本,提高供电可靠性与用户满意度。图卷积神经网络、强化学习等前沿机器学习技术的涌现,为解决配电网问题提供了新的方法与思路。本文首先对配电网故障定位与负荷转供技术的背景与现状进行回顾,对目前各种算法的特点对比分析,同时介绍了配电网故障定位与负荷转供的理论,作为后续建立算法模型的基础。基于图卷积神经网络理论,本文提出了解决配电网故障定位问题的新思路。将配电网作为非欧空间图数据进行处理,配电网抽象为图数据后,与配电网节点、边上的特征信息共同作为图卷积神经网络的输入。同时本文对配电网节点、边上不同类型特征数据进行比较,根据自动化程度的不同可以有更多选择。针对配电网节点与边两种形式数据,在节点上设计了合并边特征的输入层;再通过Graph SAGE所搭建的隐藏层传递节点特征,实现从局部到整体的特征抽象;输出层采用了边聚合的设计,将配电网故障定位问题转化为图的边分类问题。最后设计了基于Open DSS的随机故障样本生成实验环境,证明所提算法有较高的准确度与鲁棒性,训练过程中有较好的稳定性与收敛能力。确定并隔离故障后应及时通过转供恢复用户供电,过去的方法都将负荷转供问题视为优化问题或随机搜索问题,难以解决求解速度与转供策略质量的矛盾。本文将转供过程视为一个马尔科夫决策过程,提出基于深度强化学习的配电网负荷转供控制方法。智能体采用了考虑环境影响的Dueling DQN算法,使得学习的目标更为明确。为了提高算法的精度与收敛能力,针对算法的动作策略提出了预模拟-贪婪动作策略改进算法,并调整了动作与学习的比例,采用了自适应优化算法。最后设计了基于Open DSS的动态仿真配电网环境模型,为智能体提供交互式的训练环境,结果表明,本文方法能够应对不同故障下配电网的拓扑变化,即时给出兼顾速度与求解质量的最佳转供策略。
徐彪[2]（2020）在《面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究》文中研究指明多年来,电力系统调度自动化及安稳控制技术取得了长足进步,但系统出现故障等扰动后,调度运行人员的在线决策在事故应急处理中的作用始终不可替代,运行人员必须及时且有效地开展调度应急处置工作,才能最大程度上保障系统安全,避免大范围停电。特别地,故障诊断作为调度应急处置最为关键的依托技术,提高其诊断的快速性、准确性和在线适应性对于提升调度应急处置水平具有重要作用。然而,在面临海量的系统运行监测信息及复杂的故障场景时,如何在短时间内准确分析故障场景及其安全水平,并制定出针对性的应急处置策略是运行人员面临的重要问题。在此背景下,有必要从调度人员的直观需求出发,研究针对性的调度应急处置支持系统及其故障诊断关键技术,通过对各类运行监测信息进行针对性的分析和处理,凝练出运行人员在应急处置过程中所迫切需要的关键信息,为其紧急情况下的调度决策提供辅助支持,提高调度应急处置工作的针对性和有效性。为此,论文围绕面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术展开研究,考虑输、配电网两级调度的需求特点,研究提出电力系统调度应急处置支持系统的功能框架,并重点研究了支持系统所依托的输配电网故障诊断关键技术。继电保护是电力系统安全的第一道防线,只有保护切除故障后,应急处置才有意义,故而应急处置第一时间的故障诊断一般主要考虑保护及其相关系统动作引起的告警信息。鉴于此,论文在输电网故障诊断方面,分别对当前广泛采用的解析模型法和Petri网图形建模法进行性能改进研究,并通过两类方法相互配合印证,提高故障诊断的综合性能;在配电网故障诊断方面,首先对可兼顾时效性和容错性的常规辐射式配电网故障诊断方法开展研究,进而围绕发展中的含分布式电源的主动配电网研究提出改进方案。论文的研究内容具体体现在以下几方面。首先,从输、配电网两级调度应急处置的关注重点出发分析了调度应急处置支持系统的需求目标,并从数据接入、安全预警控制、紧急控制恢复三个方面建立了输、配电网两级调度相配合的电力系统调度应急处置支持系统功能框架,在此基础上,对支持系统所主要涉及的各项关键技术进行了归纳和分析,并特别对支持系统中的输配电网故障诊断的技术目标和总体实现方案进行了论述。输电网故障诊断的基本目标是判定真实的故障场景及其保护切除过程,是调度运行人员进行故障应急处理的重要前提和依据。针对现有基于优化求解的输电网故障诊断解析模型在考虑异常告警信息时需要扩大变量维数,求解难度大且时效性较低的问题,提出一种输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法。模型前一阶段通过分析不同预想故障元件对目标函数的影响,并综合保护动作关联和断路器动作关联两个方面因素建立元件的故障测度指标,无需迭代即可实现可疑元件的快速筛选;模型后一阶段将保护和断路器的实际状态引入故障假说,建立综合反映保护系统动作逻辑错误和信息通信错误的诊断目标函数,并通过智能优化算法求解,可得到故障元件以及保护和断路器的实际状态。通过分阶段解析建模的改进,可以有效降低优化模型的求解维度,提高解析模型故障诊断的时效性。针对现有基于Petri网图形建模的输电网故障诊断方法主要在离线时以单个元件为单位进行独立建模,对硬件存储要求高且难以适应网络拓扑变化的不足,提出一种基于网络拓扑图形建模的输电网故障诊断模型。从电网拓扑结构出发,形成系统各元件、保护和断路器的拓扑关联矩阵,以此为图形单元构建电网故障诊断模型,并根据保护配合逻辑及出口方式,建立了远后备保护的拓扑映射规则及完整的信息融合推理流程,可以充分利用网络的拓扑信息实现诊断模型的在线自动建模,无需遍历推理即可快速判定故障元件,同时可以在故障诊断的过程中更新网络拓扑描述,因此能够适应网络拓扑变化及连锁故障的诊断。针对现有基于Petri网图形建模的故障诊断方法难以实现高效的时序推理且时序信息利用有限的问题,提出一种基于模糊时间Petri网的电网故障诊断方法。变电站中SOE的应用可以为保护和断路器的动作标定统一的时标,充分利用时序信息有利于提高故障诊断的准确性。因此,首先为Petri网模型中库所及变迁引入时间属性以表征电力系统告警信息的时序约束关系,定义了置信概率与时序约束的关联推理运算,并从模型结构出发建立了模糊时间Petri网的分层推理算法,无需对各告警信息进行繁杂的正反向时序推理检查,能够基于Petri网的矩阵描述实现高效的时序推理过程,并同时可以充分利用时序推理的结果提高故障诊断的准确性。此外,研究了输电网故障诊断技术在支持系统中的综合应用方案,并提出了解析模型法与Petri网图形建模法的配合应用模式,可提高输电网故障诊断的综合性能。从调度运行的角度,配电网故障诊断的基本目标是定位到具体的故障区段,便于运行人员准确隔离故障,减小负荷损失和提高供电可靠性。针对现有配电网故障诊断技术难以同时兼顾容错性和时效性的问题,提出一种矩阵算法和优化算法相结合的常规辐射式配电网故障诊断方法。首先,从开关过流告警的因果关联关系出发建立了配电网的矩阵描述,并从因果追溯的角度提出一种新的故障诊断矩阵算法判据,实现过程简单且意义鲜明,能够在告警信息正常时准确定位故障区段;其次,考虑存在告警信息畸变时,根据矩阵判据结果可有效筛选出可疑区段集合,在此基础上利用网络的矩阵描述构建优化模型进行容错判断,可快速实现高容错性故障定位。通过矩阵算法与优化算法在时效性和容错性方面进行优势互补,可有效提高故障诊断性能。针对多电源并列运行主动配电网潮流双向流通,常规配电网的故障诊断方法难以适用的问题,提出一种适用于多电源并列运行主动配电网的故障诊断方法。随着可再生能源发电技术的发展,分布式电源、储能等在部分配电网中接入使得常规配电网转变为多电源并列运行主动配电网,因此,本文在常规配电网故障诊断方法的基础上,从开关过流告警的方向特性出发,为主动配电网定义了各开关电流的参考正方向,并基于因果关联特性建立了考虑方向拓展的主动配电网矩阵描述,在此基础上分别对前面所提的矩阵算法判据及容错优化模型进行建模改进,并重点分析了主动配电网多重故障的特殊性问题,可以在兼顾时效性和容错性的同时,适用于多电源并列运行主动配电网。最后,论文对主要研究工作及有特色的研究成果进行了总结,所研究的调度应急处置支持系统的部分功能模块已在我国某区域电网获得初步应用。同时,论文还讨论了下一步研究工作的展望。
杨壮[3]（2020）在《含分布式电源的配电网重构研究》文中进行了进一步梳理随着分布式电源（Distributed Generation,DG）接入配电网的渗透率不断加大,配电网的网络结构、运行方式都将发生变化,对原有配电网的潮流分布、无功平衡等造成影响。而配电网重构可以通过改变联络开关的位置找到最优运行结构,保证配电网运行的安全、可靠、经济。因此,研究DG并网后通过多目标重构实现含DG配电网的安全可靠经济运行具有重要意义。在本文中,对含DG的配电网多目标重构方法进行研究,给出了用于重构的网格自适应搜索算法（Mesh Adaptive Direct Search,MADS）。首先,在含DG的配电网潮流计算中,用平均电压波动率作为量化指标评价DG接入位置、容量以及类型对电压的影响,计算结果说明DG接入位置、容量对电压的影响程度随接入位置的改变而变化;其次,在重构图生成和辐射性约束判断方法研究中,根据IEC61970中的连接模型构建映射函数、生成简化规则,得到配电网重构图,提出基于独立回路的辐射性约束判断方法,并用于基于MADS算法的配电网重构中,加快了计算速度,验证了所提方法的高效性;然后,在重构求解算法研究中,对MADS算法进行改进,引入Logistic混沌变量,使得算法步长因子实时改变,加快了算法迭代中后期效率,不易错过最优点,通过3种标准数学算例验证了改进方法的正确性与高效性;提出基于独立回路的重构控制变量表示方式,此种变量表示方式过滤了大量不可行解,提高了解空间搜索效率;最后,根据UML和面向对象思想,对重构中的连接模型、重构图、MADS算法等进行软件设计,并编写C++重构程序,验证了设计模型的正确性。以某地区35kV高压配电网为例进行多目标重构,对算法性能进行验证。与初始结构下的各目标值对比,优化了配电网运行相关指标,可以得到一组满足约束的最优重构方案,验证了改进算法的有效性与正确性。
安然[4]（2020）在《基于随机矩阵理论的配电网无功优化方法研究》文中研究表明配电网作为电力系统中面向用户供电的重要环节,合理的无功优化能够提高电压质量,保障电网安全、经济运行。随着电网的规模扩大以及分布式电源、电动汽车的渗透率增加,系统的运行状态表现出强互动、多耦合、高随机性的特征,传统的无功优化方法存在难以获得全局最优、计算速度慢等问题。与此同时,电力系统信息化程度大幅提高,配电网的运行数据呈现指数的增长,利用大数据技术挖掘配电网大数据中的潜在信息,为解决无功优化问题提供了一种新路径。本文基于随机矩阵理论,开展了大数据构架下配电网无功优化技术的研究,主要研究内容如下:（1）基于改进的离散粒子群算法,提出了一种由Open DSS/Matlab联合仿真的传统无功优化方法,并通过算例验证了该方法的正确性和有效性,为后续的研究奠定了基础。（2）提出了配电网无功优化大数据技术架构。随着电网的规模扩大以及信息化发展,运行时产生的海量数据蕴含了大量与无功优化相关的规律和信息,可以利用随机矩阵理论挖掘数据的统计学特性,再建立它们与控制策略之间的映射关系,从数据驱动角度研究配电网无功优化的解决方案。（3）提出了配电网随机矩阵构建方法以及能够反映系统运行状态的特征提取方法。通过统计建模和特征提取的方式来处理配电网状态数据和天气数据,避免了随机性假设,为分析配电网的运行状态提供了重要信息。（4）提出了基于随机矩阵的配电网无功优化方法。首先,分析了利用历史数据和场景匹配法解决无功优化问题的可行性,综合考虑提取的所有特征来衡量场景之间的差异,提出一种基于随机矩阵和历史场景匹配的配电网无功优化方法。接着,为进一步优化无功控制效果,利用支持向量机建立配电网随机矩阵的统计特征到控制策略的映射,提出了一种基于随机矩阵和支持向量机的配电网无功优化方法。最后,通过多个算例对提出的两种方法进行了对比验证。（5）提出了基于随机矩阵的配电网综合优化方法。鉴于配电网的无功控制和网络重构是系统优化运行的两种主要措施,为了取得更好的优化效果,提出了一种考虑重构的基于随机矩阵和支持向量机的两阶段配电网综合优化方法,利用支持向量机分阶段学习系统特征、开关状态以及控制策略之间的映射关系,先确定当前配电网的拓扑结构,再确定无功优化控制策略,并通过多个算例验证了该方法的快速性、可行性和有效性。
王朋飞[5]（2020）在《小电流接地系统单相接地故障非同步区段定位技术研究》文中研究说明小电流接地配电系统发生单相接地故障时,电流信号变化很小,暂态信息幅值小,所以基于工频稳态、暂态信号的故障选线与区段定位均存在着误判。因此,基于暂态信号的故障定位成为科研工作者研究的热点。同时,本文考虑了定位技术所利用的零序电流数据的准确性问题,从三相电流数据的同步出发,将三相电流进行精确同步,进一步研究了故障区段的定位技术,过程中重点研究基于果蝇优化算法的数据同步方法、基于幅频特性和相似度计算的区段定位方法、基于HAUSDORFF距离比较的区段定位方法,取得如下成果:1)针对配网分布式多点测量系统存在的数据不同步问题,为了区段定位所需零序电流的精确提取,提出一种基于果蝇优化算法的故障前稳态信息矫正故障后暂态信息的数据同步技术。首先对三相电流的零序特征进行分析,结合零序电流特征构建粗略同步原理和精细同步启动判据,启动精细同步。精细同步中,根据小波算法控制三相电流同步误差在一周波以内。进一步,利用故障前稳态相电流函数特征构建其三角函数,再者利用零序特征建立最优模型即目标函数,结合果蝇优化算法对目标模型求解得到同步误差。2)针对小电流配电系统故障区段上下游暂态信息频域特征的差异性,提出一种基于幅频特征和相关系数法的区段定位方法。基于S变换实现零序电流的幅频信息解析,并分析传统相关系数法存在的故障区段盲区问题;进一步分析上下游零序电流主谐振频率以及非主谐振频率（由线路分布式参数产生）的信息差异,提出拓展S变换解析零序电流频域以改进相关系数计算,通过上下游频域信息相关系数同阈值的比较,实现区段定位并降低了盲区的影响。3)针对小电流配电系统故障区段上下游暂态信息全频段幅值特征的差异性,提出一种基于Hausdorff距离算法的故障区段定位方法。构建小电流接地配网系统,明确零序电流暂态分量故障特征,分析传统相关系数法区段定位存在的问题,而本文应用小波分解重构零序电流暂态分量,计算健全区段、故障区段上下游零序电流暂态分量幅值比,并引入Hausdorff距离算法,测算馈线区段上下游零序电流暂态分量幅值特征匹配度,进一步通过与设定阈值的比较,有效区分出故障区段。基于PSCAD/EMTDC搭建了配电网混联线路仿真模型,对本文研究内容进行仿真验证:基于果蝇优化算法的录波数据同步方法提供了精确、可靠的零序电流;所提区段定位方法无定位盲区,多类型接地方式下均能够准确定位故障区段。
尚健祎[6]（2020）在《基于RTDS的主动配电网暂态电能质量扰动检测与识别研究》文中进行了进一步梳理随着节能减排和能源效率的要求不断提高,更多的研究集中于可再生清洁能源的发电上,分布式的新能源发电技术得到不断的发展,主动配电网的概念也被提出和逐渐完善。随着主动配电网中大量电力电子设备和非线性敏感负载的应用,更加复杂的电能质量问题影响着主动配电网的安全稳定运行。因此,对主动配电网内的电能质量进行准确有效的检测和识别分析,具有非常重要的理论意义和实践意义。考虑到主动配电网现场操作实验较难进行,本文基于RTDS实时数字仿真平台,搭建了含双馈感应发电机系统的风电并网和单级式并网结构的光伏发电并网的主动配电网仿真模型,获取了主动配电网中分布式电源并网引起的暂态振荡扰动,并网点短路故障时引起的电压暂升、电压暂降、电压中断等扰动数据。在暂态电能质量扰动检测算法的研究中,针对传统经验模态分解在分析时间尺度较大的扰动信号时存在的模态混叠问题,提出基于改进小波阈值去噪和K值预验VMD的暂态电能质量检测。运用基于本文算法的Hilbert谱分析对Matlab仿真信号和主动配电网的电磁暂态扰动信号进行分析和检测,与HHT等其他方法检测结果做对比,本文算法具有更加突出的时频分析性能和检测能力。在暂态电能质量扰动识别算法的研究中,针对现有方法对暂态电能质量扰动识别准确率不高的问题,提出基于VMD多尺度排列熵和QPSO-RVM的电能质量复合扰动分类方法。该方法结合VMD分解,提取扰动的多尺度排列熵作为扰动信号的特征量,使用量子粒子群优化算法对相关向量机的核函数参数寻优,最终将提取的特征向量输入作为分类器的QPSO-RVM进行扰动识别和分类。利用MATLAB仿真对共计12类单一和复合扰动信号进行分类识别,对比不同类型特征向量和分类器的识别方法,仿真验证本文提出的分类识别方法具有识别准确性高、适应性强的优点。为验证本文算法在更为复杂的主动配电网中的普适性,在第二章搭建各分布式电源的基础上,仿真获取DG并网、短路故障、并网与孤岛切换各类情况下对应的扰动数据,进而使用第三章和第四章所述的电能质量扰动检测与识别方法,对仿真数据进行分析,均验证了本文所提算法在更为复杂的系统中的有效性和准确性。该论文有图80幅,表15个,参考文献98篇。
栗安琪[7]（2020）在《大数据背景下配电网可靠性评估建模与应用研究》文中研究表明电力系统的首要任务在于为用户提供连续的且质量良好的电能,并在供电过程中保证其经济性。配电网作为电力系统末端,直接与电力用户相连,是保障电力系统用户连续可靠供电的最重要的一环,随着人们对供电可靠性和电能质量要求的越来越高,配电网可靠性也日益为成为相关研究领域的重点。随着配电网网络规模不断扩大,配电自动化、泛在电力物联网建设的不断推进,配电网多层次、多源的实时运行监测数据呈指数级增长,大数据一方面为配电网可靠性评估和调度规划提供了数据支撑,另一方面也对可靠性评估的计算精度和速度提出了更高的要求。如何从中挖掘对可靠性影响相关性大的因素、更好地利用大数据技术对未来时间尺度内配电网可靠性的变化进行预测是研究的重点。本文以配电网为研究对象,从短期和长期两个方面对其在大数据背景下的可靠性评估方法进行研究。首先,从电力系统内部和外部两个方面汇总分析了配电网大数据来源,对其中各数据源系统的数据、数据格式和之间的关系进行分析,得到配电网大数据来源广泛、结构多样、粒度精细、关系复杂等特点。针对配电网大数据这种多源异构的特点,提出了基于多源数据的数据预处理方法以及一种基于块坐标下降法的真值发现算法,为解决多源监测数据的不一致和冲突问题提供了一个新的思路。在对配电网大数据进行预处理的基础上,分别提出短期和长期视角下的配电网可靠性评估方法。其中,短期配电网运行可靠性评估以分钟、小时级为时间尺度,提出了一种基于多元时间序列聚类的评估方法,采用公共主成分分析对具有高维性、时间序列特点的运行数据降维,通过聚类的方式得到少量典型短期多元时间曲线,从而快速对配电网短期运行可靠性进行评估。长期配电网可靠性评估以月度、年度为时间尺度,提出了 一种基于粗糙集和遗传算法改进极限学习机的评估方法,从装备水平、设备质量、网架结构、运行维护、气象条件等方面建立了较为全面的配电网可靠性影响因素体系,利用粗糙集理论筛选出其中影响性较强且相互间较为独立的因素,以历史样本数据训练遗传算法改进极限学习机,从而得到可靠性评估模型用以预测未来配电网可靠性水平。基于上述研究,本文在配电网可靠性研究的理论和实践上取得了一定成果。研究成果对配电网可靠性评估方法及应用有一定的理论贡献,其结果对配电网实时调度和规划建设具有一定的参考价值。
孟子超[8]（2020）在《迁移学习下基于AutoCNN的配电网故障区域定位》文中研究指明近年来,我国经济飞速发展,配电网数量与规模都日益增大,其安全性问题变得越来越重要。同时,许多地区现有配网结构相对薄弱,易在诸多自然因素和人为因素下发生故障,加之大量分布式能源的接入,使得故障机理的分析变得十分复杂,很多传统的故障区域定位方法难再适用。因此,复杂环境下配电网故障区域的定位方法的研究有待进一步深入。着眼于无模型方法无需进行物理建模的优势,并考虑到配电系统中难以大量采集到故障数据的实际情况,本文从数据驱动的角度出发,结合迁移学习提出了一种适用于少量故障数据采集情况下的配电网故障区域定位新方法。首先,介绍了本文的研究背景,系统综述了现有配电网故障区域定位方法的研究现状与所面临的挑战,介绍了迁移学习相关理论基础,阐明了其在配电网故障区域定位问题中应用的可行性。其次,基于卷积神经网络与去相关自编码器构建了一种能够分析和提取配电系统中所采集的大规模时序数据特性的分类器AutoCNN,并对其设计了应用于配电网故障区域定位任务的可行性验证实验。在该故障区域分类器的基础上,首次在配电网故障诊断领域中引入迁移学习,给出了迁移学习中源域数据的选取策略,通过稳态数据迁移和增量学习的方式建立了一种适用于配电网运行情况改变的实时故障监控框架,包含模型离线训练、模型周期性更新以及在线应用三个阶段。最后,基于IEEE33节点标准配电系统中采集的电压电流时序数据,对本文所提配电网实时故障监控框架的上述三个阶段进行了分析讨论。结果表明,稳态数据知识的迁移很大程度稳定了模型的离线训练过程,基于增量学习的模型周期性更新方式能够在系统运行情况改变时,仅花费较少的计算代价与模型训练时间就能得到满足故障诊断要求的新模型,并且模型具备很快的在线响应速度。此外,该模型框架所需配置的数据测点少,系统采样频率要求低,模型结构鲁棒性强,具有较强的抗噪声能力,在不同的故障类型、过渡电阻、分布式能源出力与负荷波动情况下均能取得较好的故障诊断效果。
肖传亮[9]（2020）在《基于集群划分的主动配电网电压控制与优化调度》文中认为随着传统能源的紧缺与电力需求的不断增长,能源开发结构日益趋向多元化,光伏（photocoltaic,PV）作为一种清洁可再生能源,已成为主要的能源发展方向之一。分布式光伏规模化接入配电网后,促使配电网中光伏发电比例不断提高,改变了传统配电网的单向潮流流向特性,使配电网过电压问题愈发严重,影响配电网的安全稳定与经济运行。此外,高比例分布式光伏规模较大、位置分散、数量众多、出力具有不确定性,这些特点极大地增加了配电网电压控制的复杂程度,对配电网的安全稳定与经济调度提出了新的挑战。本文针对上述问题,开展了相应的电压控制与优化调度研究工作:（1）建立无功/有功平衡度指标与区内节点耦合度指标,结合模块度函数指标,提出了一种基于改进模块度函数的集群划分算法,以此对含高比例分布式光伏的配电网进行无功与有功两个层面的集群划分。在光伏集群划分的基础上,基于光伏逆变器有功与无功的控制能力,提出“先无功后有功”的电压控制策略,在各集群内部通过控制关键光伏节点调节关键负荷节点的电压,从而实时控制电压。（2）提出了一种日前最优调度与实时控制相结合的配电网两层优化调度策略。其中,上层根据光伏出力与负荷需求的预测结果,利用改进的模块度函数对配电网进行集群划分,在此基础上以配电网运行成本最低为目标制定配电网日前最优调度计划。下层在日前调度计划与集群划分的基础上,利用配电网实时运行数据,以最大化追踪日前调度计划为目标制定集群内实时电压控制策略,实现对含高比例分布式光伏的配电网实时电压控制,以此完成实时电压控制与日前最优调度相结合,实现不同时间尺度下调度手段的配合。（3）针对高比例分布式光伏出力的波动性、随机性给电力系统电压控制与优化调度带来的困难与挑战,提出了一种计及光伏出力不确定性与集群划分的配电网双层优化调度策略。在利益主体并行优化层,利用改进的模块度函数对配电网进行集群划分,将光伏所有者分为PV无功、有功利益主体,与电力公司利益主体结合形成配电网多利益主体。针对PV无功/有功利益主体内,分别提出基于博弈论的光伏鲁棒优化调度模型;针对电力公司利益主体,提出基于二阶锥规划的优化调度模型,采用并行计算方法求解各利益主体的调度模型。在利益主体博弈优化层,针对各利益主体建立非合作博弈协调模型,并采用迭代搜索法求解Nash均衡点,实现各利益主体之间协调优化,以此实现考虑光伏出力不确定性条件下的配电网优化调度。（4）针对配电网中存在的多重不确定性对配电网经济调度带来的问题,提出了计及源-荷与集群划分多重不确定性的配电网三层优化调度策略。在集群动态调整层,通过集群动态调整对配电网中各利益主体划分进行更新,并将利益主体划分结果输送至利益主体并行优化层;在利益主体并行优化层,针对PV有功/无功利益主体建立考虑源-荷不确定性的集群内两阶段鲁棒优化模型,针对电力公司利益主体建立考虑网络优化重构的配电网线性优化调度模型,对各利益主体调度模型并行优化,快速得到各利益主体优化结果,并将优化结果输送至利益主体博弈优化层;在利益主体博弈优化层,交换各利益主体的优化结果并返还至集群动态调整层与利益主体并行优化层进行下一代优化计算,当集群划分结果与各利益主体内调节费用不再发生改变时,即为本策略下最优调度方案。所提策略能克服基于博弈论的鲁棒优化模型中只能对单一不确定性建模的局限性,解决源-荷不确定性及网络拓扑变化带来的集群划分不确定性问题,实现配电网中多种调压装置与网络拓扑变化的协调优化,快速地得到配电网的经济调度方案。本文提出的基于集群划分的配电网电压控制与优化调度方法为解决高比例分布式光伏接入配电网后产生的过电压控制以及经济调度问题提供理论参考,对高比例分布式光伏的友好并网、实现电网与光伏的长久协调发展以及未来电力系统的创新型运作管理方式等具有重要参考价值。
徐俊俊[10]（2019）在《有源配电网状态感知与故障恢复方法研究》文中指出配电网直接面向用户,是保证供电质量与用户服务质量、提升电力系统运行效率的关键环节。近几年分布式电源（distributed generation,DG）的高渗透率并网,在促进配电网低碳化运行的同时,也使得传统配电网状态估计、故障定位与恢复等技术面临严峻挑战。因此,基于有源配电网自愈控制架构与目标开展状态感知与故障恢复等相关研究工作,有利于确保有源配电网安全、可靠与经济运行,有利于提高配电网消纳光伏、风电等分布式可再生能源的能力。本文综述了配电网实时量测优化配置、状态估计、故障区段定位与故障恢复技术的国内外研究现状,并分析了当前有源配电网背景下相关研究技术与方法存在的不足之处,在此基础上提出了适合有源配电网安全可靠经济运行的状态感知与故障恢复方法。主要研究工作如下:（1）对有源配电网网络可观测进行了定义,分析了网络可观测与实时量测装置优化配置间的关系;以实时量测配置数量最低为目标函数,以满足网络可观测为约束条件,建立了计及网络可观测的有源配电网实时量测装置优化配置数学模型,并采用了自适应协方差矩阵进化策略（covariance matrix adaptation evolution strategy,CMA-ES）对该有源配电网实时量测优化配置数学模型进行求解,初步获取了实时量测配置方案备选集。其次,分析与量化了故障情况下系统掉电损失与实时量测装置配置点间的关系,以满足系统掉电损失指标要求对备选集中的不同配置方案进行对比与筛选,最终确定了能够同时满足配置数量最少且配置地点最佳的有源配电网实时量测最优配置方案。（2）对分布式光伏发电系统以及风力发电系统出力的不确定性进行了合理分析与区间建模,在此基础上基于量测未知但有界（unknown-but-bounded,UBB）理论,建立了综合考虑DG出力与负荷需求等伪量测数据不确定性,以及实时量测数据不确定性的有源配电网三相区间状态估计模型。为精确求出系统状态估计结果,提出了基于迭代运算的线性规划算法对所建立的有源配电网三相区间状态估计模型进行求解,并结合稀疏矩阵技术进一步提高了算法的求解效率。（3）基于信号相关性理论解决了多采样周期下混合量测数据的同步性问题,并基于混合量测统一变换技术,提出了计及μPMU与FTU多源实时量测数据,同时兼顾DG等新型伪量测数据的有源配电网线性状态估计方法,进一步提高了有源配电网状态估计的计算效率。给出了基于状态估计的有源配电网单相接地故障选线基本原理与具体实施流程,用虚拟节点表征线路上的故障点,并形成对应拓扑下的扩展系统量测矢量、待求状态变量以及节点导纳矩阵,通过评价增广状态估计结果遍历出故障点所在支路。（4）分析了有源配电网鲁棒动态故障恢复的整体思路和框架,并基于区间-仿射数对DG出力和负荷需求等不确定性量进行了建模与分析,在此基础上建立了以最大化恢复全网失电负荷量为目标函数,以网络安全运行为约束条件的有源配电网两阶段鲁棒动态故障恢复模型。为精确求解该数学模型,引入了基于最佳等距思想的分段线性逼近方法将原二次项非线性约束松弛为线性可解形式,并根据对偶定理将原问题进一步等效转化为双层混合整数线性规划问题,在此基础上采用了列约束生成方法（column-andconstraint generation,C&CG）算法将该模型分解为主问题和子问题进行迭代求解。
二、一种大规模配电网实时重构新方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种大规模配电网实时重构新方法（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的配电网故障定位及负荷转供研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网故障定位研究综述 |
| 1.2.2 配电网负荷转供研究综述 |
| 1.3 本论文主要工作 |
| 2 配电网故障定位与负荷转供理论基础 |
| 2.1 配电网故障定位理论基础 |
| 2.1.1 配电网故障定位问题描述 |
| 2.1.2 图的表示与图傅里叶变换 |
| 2.1.3 图卷积神经网络 |
| 2.2 配电网负荷转供理论基础 |
| 2.2.1 配电网负荷转供问题描述 |
| 2.2.2 强化学习与马尔科夫过程 |
| 2.2.3 策略迭代和值迭代算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于图卷积网络的配电网故障定位 |
| 3.1 配电网故障及信息采集 |
| 3.1.1 配电网及其故障简介 |
| 3.1.2 配电网信息采集与控制 |
| 3.2 基于图特性的输入特征选取 |
| 3.3 基于图卷积网络的配电网故障定位模型搭建 |
| 3.3.1 合并边特征的输入层设计 |
| 3.3.2 基于图卷积神经网络的隐藏层设计 |
| 3.3.3 基于边分类的输出设计 |
| 3.3.4 图卷积神经网络的学习 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 实验环境搭建 |
| 3.4.2 实验结果对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于深度强化学习的配电网负荷转供控制方法 |
| 4.1 DQN深度强化学习算法 |
| 4.1.1 Q-learning算法 |
| 4.1.2 DQN算法 |
| 4.2 基于深度强化学习的配电网负荷转供模型 |
| 4.2.1 深度强化学习环境的搭建 |
| 4.2.2 基于Dueling-DQN算法的智能体 |
| 4.2.3 算法的动作策略与收敛性的改进 |
| 4.2.4 算法流程 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 算法实验环境搭建与深度神经网络参数 |
| 4.3.2 实验结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 调度应急处置支持系统的发展情况 |
| 1.3 面向调度应急处置的故障诊断技术研究现状 |
| 1.3.1 输电网故障诊断的研究现状 |
| 1.3.2 配电网故障诊断的研究现状 |
| 1.4 现有研究存在的不足 |
| 1.5 论文主要工作和章节安排 |
| 2 电力系统调度应急处置支持系统的框架及关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统调度应急处置支持系统的需求目标 |
| 2.3 电力系统调度应急处置支持系统的功能框架 |
| 2.4 调度应急处置支持系统的主要关键技术 |
| 2.5 适用于调度应急处置支持系统的故障诊断关键技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 传统解析模型的局限性分析 |
| 3.3 输电网故障诊断的分阶段解析模型及方法 |
| 3.3.1 基于故障测度指标的可疑元件筛选 |
| 3.3.2 基于实际状态的拓展解析建模 |
| 3.4 基于分阶段解析的输电网故障诊断流程 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于网络拓扑图形建模的输电网故障诊断模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 输电网的拓扑描述方法 |
| 4.2.1 基于图论的输电网拓扑描述 |
| 4.2.2 电力元件及保护设备的拓扑关联矩阵 |
| 4.3 基于网络拓扑图形建模的故障诊断模型 |
| 4.3.1 输电网故障诊断模型的整体架构 |
| 4.3.2 故障诊断模型的参数设置 |
| 4.4 拓扑映射转换规则及输电网故障诊断流程 |
| 4.4.1 矩阵推理运算算子定义 |
| 4.4.2 远后备保护的拓扑映射转换规则 |
| 4.4.3 故障诊断模型的推理流程 |
| 4.5 仿真验证分析 |
| 4.5.1 算例仿真 |
| 4.5.2 性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于模糊时间Petri网的输电网故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模糊时间Petri网(FTPN) |
| 5.2.1 时序约束及时序推理 |
| 5.2.2 FTPN定义 |
| 5.3 基于FTPN的输电网故障诊断模型 |
| 5.3.1 FTPN的图形化建模 |
| 5.3.2 模型参数设置 |
| 5.3.3 矩阵推理运算定义 |
| 5.3.4 FTPN模型的分层推理过程 |
| 5.3.5 告警信息的动作评价 |
| 5.4 基于FTPN的输电网故障诊断框架 |
| 5.5 算例仿真及性能分析 |
| 5.5.1 算例仿真 |
| 5.5.2 性能分析 |
| 5.6 输电网故障诊断技术在支持系统中的综合应用方案 |
| 5.6.1 模糊时间Petri网的拓扑建模方法 |
| 5.6.2 解析模型法与Petri网图形建模法的配合应用模式 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 矩阵算法和优化算法相结合的配电网故障诊断 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 常规配电网故障诊断的新型改进矩阵算法 |
| 6.2.1 现有矩阵算法的原理概述 |
| 6.2.2 一种新的改进矩阵算法 |
| 6.3 基于优化算法的容错判断 |
| 6.3.1 告警信息畸变对矩阵算法的影响 |
| 6.3.2 考虑告警信息容错的优化模型 |
| 6.4 常规配电网的故障诊断流程 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 配电网算例 |
| 6.5.2 性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 适用于多电源并列运行主动配电网的故障诊断方法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 多电源并列运行主动配电网故障诊断的改进矩阵算法 |
| 7.3 主动配电网故障诊断的优化建模方法 |
| 7.3.1 基于现有建模方法的信息容错优化模型 |
| 7.3.2 基于网络拆分的主动配电网故障诊断优化建模方法 |
| 7.3.3 多电源并列运行配电网的多重故障诊断测试算例 |
| 7.4 配电网故障诊断技术在支持系统中的应用方案 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 全文总结 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读博士学位期间所取得的科研成果 |
| 附录 B 攻读博士学位期间参与的课题 |
（3）含分布式电源的配电网重构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 DG的研究工作及模型 |
| 1.2.2 配电网重构研究现状 |
| 1.3 配电网重构存在问题 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 2 含分布式电源的配电网潮流计算 |
| 2.1 传统配电网潮流计算方法 |
| 2.1.1 牛顿类潮流算法 |
| 2.1.2 母线类潮流算法 |
| 2.1.3 支路类潮流算法 |
| 2.1.4 传统潮流算法的比较 |
| 2.2 DG在潮流计算中的等值 |
| 2.3 DG在潮流计算中的数学模型 |
| 2.3.1 PI节点模型 |
| 2.3.2 PV节点模型 |
| 2.3.3 PQ节点模型 |
| 2.3.4 PQ(V)节点模型 |
| 2.4 潮流计算流程 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 DG并网位置与接入容量对电压的影响 |
| 2.5.2 DG接入类型对电压的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 配电网重构图生成方法及辐射性网络判断方法 |
| 3.1 配电网重构图 |
| 3.1.1 配电网连接模型 |
| 3.1.2 用于重构的图 |
| 3.2 基于独立回路的辐射性网络判断方法 |
| 3.2.1 建立简化重构图 |
| 3.2.2 简化重构图放射性约束新判据 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 两种方法时间复杂度理论分析 |
| 3.3.2 两种方法实际对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 用于配电网重构的MADS求解算法 |
| 4.1 MADS算法的改进 |
| 4.1.1 基本MADS算法 |
| 4.1.2 改进MADS算法 |
| 4.1.3 算法比较分析 |
| 4.2 含DG的重构数学模型 |
| 4.2.1 静态重构模型 |
| 4.2.2 动态重构模型 |
| 4.3 多目标及约束处理 |
| 4.3.1 多目标处理 |
| 4.3.2 约束处理 |
| 4.4 配电网重构的控制变量表示 |
| 4.4.1 形成独立回路组基本思想 |
| 4.4.2 生成独立回路组 |
| 4.5 含DG的配电网多目标重构流程 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 配电网重构UML设计 |
| 5.1 整体用例分析 |
| 5.2 连接模型建模 |
| 5.3 重构图建模 |
| 5.3.1 生成重构图 |
| 5.3.2 简化重构图生成方法 |
| 5.3.3 独立回路组识别方法 |
| 5.3.4 辐射性约束判断方法 |
| 5.4 MADS算法建模 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 算例分析及应用 |
| 6.1 静态重构算例分析及应用 |
| 6.1.1 算例分析 |
| 6.1.2 某实际配电网静态重构应用 |
| 6.2 动态重构应用 |
| 6.2.1 负荷处理 |
| 6.2.2 动态重构时段划分方法 |
| 6.2.3 某实际配电网动态重构应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）基于随机矩阵理论的配电网无功优化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网无功优化研究现状 |
| 1.2.2 大数据技术在电网中的研究现状 |
| 1.2.3 随机矩阵理论在电网中的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 基于OpenDSS的配电网建模和传统无功优化方法 |
| 2.1 OpenDSS简介 |
| 2.2 OpenDSS配电网模型 |
| 2.2.1 功率转换元件 |
| 2.2.2 功率传输元件 |
| 2.3 含分布式电源和电动汽车的IEEE-37节点配电网建模 |
| 2.4 基于改进离散粒子群算法的传统无功优化 |
| 2.4.1 无功优化的数学模型 |
| 2.4.2 离散粒子群算法的改进 |
| 2.4.3 优化仿真平台OpenDSS/Matlab |
| 2.4.4 优化效果评价指标 |
| 2.4.5 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 配电网无功优化随机矩阵建模与特征提取 |
| 3.1 配电网无功优化大数据技术构架 |
| 3.1.1 大数据研究方法 |
| 3.1.2 配电网无功优化大数据技术架构 |
| 3.2 数据的采集和预处理 |
| 3.3 随机矩阵理论 |
| 3.3.1 单环定理 |
| 3.3.2 线性特征值统计量 |
| 3.4 配电网随机矩阵建模与特征提取 |
| 3.4.1 基于配电网大数据的随机矩阵建模 |
| 3.4.2 基于随机矩阵的配电网特征提取 |
| 3.4.3 基于改进Relief算法的关键特征选择 |
| 3.4.4 历史场景的特征集构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于随机矩阵的配电网无功优化方法 |
| 4.1 基于随机矩阵和历史场景匹配的无功优化方法 |
| 4.1.1 场景匹配与无功优化的关系 |
| 4.1.2 基于随机矩阵的场景匹配法 |
| 4.1.3 算例分析 |
| 4.2 基于随机矩阵和支持向量机的无功优化方法 |
| 4.2.1 支持向量机算法简介 |
| 4.2.2 基于随机矩阵和支持向量机的配电网无功优化模型 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 两种方法优化效果的对比及讨论 |
| 4.3.1 日仿真优化效果对比 |
| 4.3.2 半年仿真优化效果对比 |
| 4.3.3 历史数据量大小的影响 |
| 4.3.4 分布式电源渗透率大小的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于随机矩阵和支持向量机的两阶段配电网综合优化方法 |
| 5.1 输入特征集的构建 |
| 5.2 开关状态的编码与解码 |
| 5.3 基于两阶段SVM的综合优化模型建立 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 日仿真优化效果分析 |
| 5.4.2 半年仿真优化效果分析 |
| 5.4.3 历史数据量大小的影响 |
| 5.4.4 分布式电源渗透率大小的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A IEEE-37节点系统负荷参数 |
| 附录 B 64个特征指标 |
| 附录 C IEEE-37节点测试系统部分算例结果 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）小电流接地系统单相接地故障非同步区段定位技术研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及研究方向分析 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 2 小电流接地系统接地故障分析 |
| 2.1 经消弧线圈接地系统 |
| 2.2 谐振分量频率及幅值分析 |
| 2.3 仿真验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于果蝇优化算法的数据同步方法 |
| 3.1 相电流特征分析 |
| 3.2 粗略同步策略和精细同步启动策略 |
| 3.3 基于果蝇优化算法的精细同步策略 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于幅频特性和相似度计算的区段定位方法 |
| 4.1 现有区段定位影响因素分析 |
| 4.2 S变换原理分析 |
| 4.3 区段幅频特征分析 |
| 4.4 相关系数法原理与判据确定 |
| 4.5 区段定位方法 |
| 4.6 仿真验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于HAUSDORFF距离比较的区段定位方法 |
| 5.1 幅值特征分析 |
| 5.2 Haudorff距离算法匹配度原理 |
| 5.3 区段定位原理 |
| 5.4 架空线路仿真验证 |
| 5.5 混合线路仿真验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 附录 :攻读硕士学位期间发表的部分学术论着 |
（6）基于RTDS的主动配电网暂态电能质量扰动检测与识别研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 2 基于RTDS的主动配电网仿真模型的搭建 |
| 2.1 RTDS/RSCAD软件介绍 |
| 2.2 主动配电网模型搭建 |
| 2.3 主动配电网模型界面及联网运行 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于改进小波阈值去噪和K值预验VMD的暂态电能质量检测 |
| 3.1 HHT原理概述 |
| 3.2 基于改进小波阈值去噪和K值预验VMD的暂态电能质量检测 |
| 3.3 算法仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于VMD多尺度排列熵和QPSO-RVM的暂态电能质量复合扰动识别 |
| 4.1 多尺度排列熵的概念 |
| 4.2 暂态电能质量扰动的特征提取 |
| 4.3 QPSO-RVM分类方法 |
| 4.4 算法仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 主动配电网暂态电能质量问题分析 |
| 5.1 含微电网算例的主动配电网仿真模型 |
| 5.2 主动配电网内暂态电能质量数据仿真获取 |
| 5.3 主动配电网内各暂态电能质量问题分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文完成的工作 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）大数据背景下配电网可靠性评估建模与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网可靠性研究现状 |
| 1.2.2 大数据分析技术在电网中的应用现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 大数据分析相关理论 |
| 2.1.1 大数据分析介绍 |
| 2.1.2 大数据分析流程 |
| 2.1.3 大数据分析技术 |
| 2.2 配电网可靠性评估相关理论 |
| 2.2.1 配电网可靠性评估概述 |
| 2.2.2 配电网可靠性评估指标 |
| 2.2.3 配电网可靠性评估方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 配电网大数据来源及数据处理 |
| 3.1 配电网大数据来源 |
| 3.2 配电网基础数据校核处理 |
| 3.3 配电网多源监测数据真值发现处理 |
| 3.3.1 真值发现问题数学描述 |
| 3.3.2 基于块坐标下降法的真值发现算法设计 |
| 3.3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 大数据背景下短期配电网可靠性评估 |
| 4.1 短期配电网运行可靠性评估指标 |
| 4.2 基于CPCA-MC的配电网可靠性评估模型 |
| 4.2.1 公共主成分分析 |
| 4.2.2 多元时间序列聚类 |
| 4.2.3 CPCA-MC算法流程 |
| 4.2.4 CPCA-MC算法复杂度分析 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 大数据背景下长期配电网可靠性评估 |
| 5.1 长期配电网可靠性指标影响因素体系构建及评估流程 |
| 5.1.1 长期配电网可靠性指标影响因素体系构建 |
| 5.1.2 基于大数据技术的配电网可靠性评估流程 |
| 5.2 基于RS-GA-ELM的配电网可靠性评估模型 |
| 5.2.1 粗糙集理论 |
| 5.2.2 遗传算法优化的极限学习机 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（8）迁移学习下基于AutoCNN的配电网故障区域定位（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配电网故障定位研究方法 |
| 1.2.2 迁移学习理论综述 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 卷积神经网络、去相关自编码器与迁移学习介绍 |
| 2.1 卷积神经网络CNN |
| 2.1.1 卷积层 |
| 2.1.2 池化层 |
| 2.1.3 全连接层 |
| 2.1.4 CNN训练过程 |
| 2.2 自编码器和去相关自编码器 |
| 2.2.1 自编码器 |
| 2.2.2 去相关自编码器 |
| 2.3 迁移学习 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 本文配电网故障区定位框架与模型训练方法 |
| 3.1 数据结构与预处理方法 |
| 3.2 可迁移性评估方法与源域数据选取 |
| 3.3 AUTOCNN分类器设计 |
| 3.4 考虑运行情况改变下的配电网故障区域定位模型 |
| 3.4.1 基于稳态数据迁移的分类器离线训练 |
| 3.4.2 基于增量学习的周期性模型更新方法 |
| 3.4.3 在线应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 仿真分析验证 |
| 4.1 AUTOCNN分类器可行性验证 |
| 4.2 IEEE33节点配电网系统仿真 |
| 4.2.1 样本集生成 |
| 4.2.2 故障诊断结果评价指标 |
| 4.2.3 AutoCNN分类模型离线训练下相关分析 |
| 4.2.4 本文所提周期性更新故障区域定位框架有效性讨论与在线应用分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（9）基于集群划分的主动配电网电压控制与优化调度（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 含分布式电源的配电网过电压控制与调度策略研究现状 |
| 1.2.2 集群及集群划分的发展与研究现状 |
| 1.2.3 基于分布式电源集群划分的配电网电压控制与优化调度研究现状 |
| 1.2.4 考虑不确定性的配电网电压控制与调度研究现状 |
| 1.3 存在问题及研究思路 |
| 1.4 本文工作内容与论文结构 |
| 第二章 基于集群划分的配电网实时电压控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于无功/有功电压灵敏度的配电网动态集群划分方法 |
| 2.2.1 配电网无功、有功集群划分解耦 |
| 2.2.2 基于灵敏度函数的配电网动态集群划分指标 |
| 2.2.3 配电网动态集群划分算法 |
| 2.3 基于无功/有功集群划分的配电网实时电压控制策略 |
| 2.3.1 基于关键节点选取的集群内电压控制策略 |
| 2.3.2 基于“先无功后有功”的光伏逆变器控制策略 |
| 2.4 案例仿真 |
| 2.4.1 案例参数说明 |
| 2.4.2 分析场景选择 |
| 2.4.3 基于分布式光伏集群的配单网实时电压控制实现 |
| 2.4.4 案例比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于集群划分的配电网日前调度与电压实时控制的协调优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 计及光伏集群划分的配电网日前调度策略 |
| 3.2.1 基于集群划分的配电网运行成本模型 |
| 3.2.2 目标函数与问题求解 |
| 3.3 基于日前调度计划修正的实时电压优化控制策略 |
| 3.4 案例仿真 |
| 3.4.1 案例参数说明 |
| 3.4.2 配电网光伏集群划分结果 |
| 3.4.3 本章策略控制下各设备动作分析 |
| 3.4.4 实时电压优化控制 |
| 3.4.5 多调压单元参与电压调节必要性分析 |
| 3.4.6 计算性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 计及光伏出力不确定性与集群划分的配电网两层优化调度 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于集群划分的配电网多利益主体形成方法 |
| 4.3 基于多利益主体的配电网双层优化调度策略 |
| 4.4 利益主体并行优化层调度模型 |
| 4.4.1 PV所有者利益主体调度模型 |
| 4.4.2 电力公司利益主体调度模型 |
| 4.5 利益主体博弈优化层调度模型 |
| 4.6 双层优化求解过程 |
| 4.7 案例仿真 |
| 4.7.1 本章所提方法实现 |
| 4.7.2 集群划分性能分析 |
| 4.7.3 应对不确定性能力分析 |
| 4.7.4 计算性能分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 计及源-荷与集群划分多重不确定性的配电网三层优化调度 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 计及源-荷与集群划分多重不确定性的配电网三层优化调度策略架构 |
| 5.3 PV所有者利益主体内多重不确定性两阶段鲁棒优化模型 |
| 5.3.1 PV无功利益主体内多重不确定性两阶段鲁棒优化模型 |
| 5.3.2 PV有功利益主体内多重不确定性两阶段鲁棒优化模型 |
| 5.3.3 多重不确定性两阶段鲁棒优化模型求解 |
| 5.4 基于配电网优化重构的电力公司利益主体优化调度 |
| 5.5 计及源-荷与集群划分多重不确定性的配电网三层优化调度策略实现过程 |
| 5.6 案例仿真 |
| 5.6.1 案例参数说明 |
| 5.6.2 案例实现 |
| 5.6.3 案例对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）有源配电网状态感知与故障恢复方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实时量测优化配置问题研究现状 |
| 1.2.2 状态估计问题研究现状 |
| 1.2.3 故障选线问题研究现状 |
| 1.2.4 故障恢复问题研究现状 |
| 1.3 本文主要工作与章节安排 |
| 第二章 计及网络可观测的有源配电网实时量测优化配置 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 有源配电网网络可观测定义与分析 |
| 2.3 有源配电网实时量测配置建模与求解 |
| 2.3.1 计及网络可观测的模型建立 |
| 2.3.2 基于CMA-ES的模型求解 |
| 2.4 故障掉电损失与量测布点分析 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 算例介绍 |
| 2.5.2 量测配置数量与网络可观测结果分析 |
| 2.5.3 量测配置位置与掉电损失结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑量测不确定的有源配电网区间状态估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DG出力不确定性分析与建模 |
| 3.2.1 光伏发电系统出力区间建模 |
| 3.2.2 风机发电系统出力区间建模 |
| 3.3 有源配电网区间状态估计建模与求解 |
| 3.3.1 区间状态估计模型建立 |
| 3.3.2 区间状态估计模型求解 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 简单2变量实例 |
| 3.4.2 改进IEEE-123节点测试系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于状态估计的有源配电网单相接地故障选线 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多采样周期混合量测环境下有源配电网线性状态估计 |
| 4.2.1 混合量测数据组成 |
| 4.2.2 混合量测数据同步性解决方案 |
| 4.2.3 有源配电网线性状态估计建模与求解 |
| 4.3 有源配电网单相接地故障选线 |
| 4.3.1 故障选线原理性分析 |
| 4.3.2 故障选线模型建立 |
| 4.3.3 故障选线实施流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 测试系统介绍 |
| 4.4.2 改进IEEE-13节点测试系统 |
| 4.4.3 改进IEEE-123节点测试系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑注入功率不确定的有源配电网鲁棒动态故障恢复 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有源配电网鲁棒动态故障恢复思路 |
| 5.3 有源配电网鲁棒动态故障恢复模型建立 |
| 5.3.1 不确定量区间-仿射数建模与分析 |
| 5.3.2 鲁棒动态故障恢复目标函数 |
| 5.3.3 鲁棒动态故障恢复约束条件 |
| 5.4 有源配电网鲁棒动态故障恢复模型求解 |
| 5.4.1 基于最佳等距线性逼近的线性松弛 |
| 5.4.2 基于C&CG算法的模型求解 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例介绍 |
| 5.5.2 故障恢复策略对比 |
| 5.5.3 不确定性预算分析 |
| 5.5.4 线性逼近误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、一种大规模配电网实时重构新方法（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的配电网故障定位及负荷转供研究[D]. 宋秉睿. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]面向调度应急处置的输配电网故障诊断关键技术研究[D]. 徐彪. 华中科技大学, 2020(01)
- [3]含分布式电源的配电网重构研究[D]. 杨壮. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]基于随机矩阵理论的配电网无功优化方法研究[D]. 安然. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]小电流接地系统单相接地故障非同步区段定位技术研究[D]. 王朋飞. 三峡大学, 2020(06)
- [6]基于RTDS的主动配电网暂态电能质量扰动检测与识别研究[D]. 尚健祎. 中国矿业大学, 2020(03)
- [7]大数据背景下配电网可靠性评估建模与应用研究[D]. 栗安琪. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [8]迁移学习下基于AutoCNN的配电网故障区域定位[D]. 孟子超. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]基于集群划分的主动配电网电压控制与优化调度[D]. 肖传亮. 合肥工业大学, 2020(01)
- [10]有源配电网状态感知与故障恢复方法研究[D]. 徐俊俊. 东南大学, 2019