智能配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)技術(shù)

目錄
“智能電網(wǎng)技術(shù)與裝備叢書”序
前言
第1章 緒論 1
1.1 配電網(wǎng)及同步相量測量技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 1
1.2 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)研究現(xiàn)狀 2
1.3 配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估研究現(xiàn)狀 5
參考文獻(xiàn) 7
**篇 配電網(wǎng)量測環(huán)境分析與測量裝置優(yōu)化配置問題
第2章 配電網(wǎng)混合量測環(huán)境特性分析 11
2.1 考慮同步相量量測的配電網(wǎng)量測環(huán)境分析 11
2.1.1 同步相量量測數(shù)據(jù)特點(diǎn) 11
2.1.2 配電網(wǎng)量測環(huán)境特性 11
2.2 同步相量測量裝置功能及在配電網(wǎng)中的應(yīng)用 12
2.2.1 同步相量測量裝置研究現(xiàn)狀 12
2.2.2 同步相量測量技術(shù)在配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用 12
2.3 基于數(shù)據(jù)差異的混合量測數(shù)據(jù)融合 14
2.4 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的可觀測性 15
2.5 本章小結(jié) 17
參考文獻(xiàn) 17
第3章 配電網(wǎng)同步相量測量裝置優(yōu)化配置 19
3.1 考慮節(jié)點(diǎn)電壓越限特性的配電網(wǎng)同步相量測量裝置優(yōu)化配置 19
3.1.1 配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓越限概率評(píng)估 19
3.1.2 考慮節(jié)點(diǎn)電壓越限特性的配電網(wǎng)同步相量測量裝置多階段**配置 21
3.2 計(jì)及狀態(tài)估計(jì)精度的配電網(wǎng)同步相量測量裝置優(yōu)化配置 22
3.2.1 計(jì)及狀態(tài)估計(jì)精度的配電網(wǎng)同步相量測量裝置優(yōu)化配置模型 22
3.2.2 蝙蝠算法 23
3.2.3 差分進(jìn)化算法 25
3.3 配電網(wǎng)同步相量測量裝置多目標(biāo)優(yōu)化配置 27
3.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化原理與Pareto**解 28
3.3.2 配電網(wǎng)同步相量測量裝置多目標(biāo)**配置模型 28
3.3.3 多目標(biāo)二進(jìn)制蝙蝠算法 29
3.3.4 多目標(biāo)二進(jìn)制差分進(jìn)化算法 30
3.4 算例分析 33
3.4.1 算例系統(tǒng) 33
3.4.2 考慮電壓越限特性的測量裝置配置 34
3.4.3 計(jì)及狀態(tài)估計(jì)精度的測量裝置配置 36
3.4.4 基于多目標(biāo)優(yōu)化的多目標(biāo)優(yōu)化測量裝置配置 37
3.5 本章小結(jié) 40
參考文獻(xiàn) 40
第4章 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的靈敏度分析 42
4.1 靈敏度分析計(jì)算方法 42
4.1.1 局部靈敏度分析 42
4.1.2 全局靈敏度分析 43
4.1.3 基于MCS的全局靈敏度指標(biāo)計(jì)算方法 44
4.1.4 基于SPCE的全局靈敏度指標(biāo)計(jì)算方法 45
4.2 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的全局靈敏度分析及應(yīng)用 48
4.2.1 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)的不確定性因素 48
4.2.2 基于SPCE的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)GSA 49
4.3 算例分析 51
4.3.1 算例系統(tǒng) 51
4.3.2 基于SPCE的GSA 53
4.3.3 系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)變化對(duì)全局靈敏度指標(biāo)的影響 57
4.3.4 基于GSA的測量裝置配置方案 59
4.4 本章小結(jié) 60
參考文獻(xiàn) 61
第二篇 混合量測環(huán)境下配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法
第5章 配電網(wǎng)靜態(tài)狀態(tài)估計(jì) 65
5.1 含同步相量量測的配電網(wǎng)三階段狀態(tài)估計(jì)建模 65
5.1.1 配電網(wǎng)三階段狀態(tài)估計(jì)模型 65
5.1.2 含同步相量量測的三階段狀態(tài)估計(jì)模型 67
5.1.3 交直流混合配電網(wǎng)三階段狀態(tài)估計(jì)模型 68
5.2 基于三階段模型的配電網(wǎng)靜態(tài)狀態(tài)估計(jì)方法 73
5.2.1 基于拉格朗日松弛法的靜態(tài)狀態(tài)估計(jì) 75
5.2.2 基于交替方向乘子法的靜態(tài)狀態(tài)估計(jì) 77
5.2.3 交直流混合配電網(wǎng)分布式狀態(tài)估計(jì)方法 79
5.3 算例分析 83
5.3.1 配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì) 83
5.3.2 交直流混合配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì) 84
5.4 本章小結(jié) 87
參考文獻(xiàn) 88
第6章 配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)與加速策略 89
6.1 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)介紹 89
6.2 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)模型 89
6.2.1 狀態(tài)空間模型 90
6.2.2 配電網(wǎng)潮流計(jì)算方法 92
6.2.3 快速動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)架構(gòu) 93
6.3 動(dòng)態(tài)狀態(tài)估計(jì)計(jì)算的異構(gòu)并行 94
6.3.1 異構(gòu)并行技術(shù)概述 94
6.3.2 稀疏存儲(chǔ)技術(shù) 95
6.3.3 CUDA并行編程模型 96
6.4 異構(gòu)并行加速方法 98
6.5 算例分析 99
6.6 本章小結(jié) 103
參考文獻(xiàn) 103
第7章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法 105
7.1 離線學(xué)習(xí)和在線狀態(tài)估計(jì)的總體框架 105
7.2 基于改進(jìn)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)生成方法 106
7.2.1 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)基本原理 107
7.2.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成 109
7.3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)方法 110
7.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 110
7.3.2 DNN-MMSE狀態(tài)估計(jì)器 114
7.3.3 DNN離線訓(xùn)練 115
7.4 算例分析 116
7.4.1 算例數(shù)據(jù) 116
7.4.2 基于DCGAN的注入功率樣本生成結(jié)果 117
7.4.3 基于深度學(xué)習(xí)的配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果 121
7.5 本章小結(jié) 125
參考文獻(xiàn) 126
第三篇 配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估方法
第8章 配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)不確定性度量 129
8.1 配電網(wǎng)潮流計(jì)算模型 129
8.1.1 DG控制方式及建模 129
8.1.2 常規(guī)配電網(wǎng)的潮流計(jì)算 133
8.1.3 孤島微電網(wǎng)的潮流計(jì)算 134
8.2 配電網(wǎng)概率潮流計(jì)算 136
8.2.1 可再生能源及負(fù)荷概率模型 137
8.2.2 考慮源荷不確定性的配電網(wǎng)概率潮流計(jì)算 139
8.3 算例分析 140
8.3.1 孤島微電網(wǎng)潮流計(jì)算 140
8.3.2 孤島微電網(wǎng)概率潮流計(jì)算 145
8.3.3 孤島微電網(wǎng)潮流的全局靈敏度分析 154
8.4 本章小結(jié) 159
參考文獻(xiàn) 160
第9章 配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)脆弱性及供電能力評(píng)估 161
9.1 考慮變結(jié)構(gòu)特性的配電網(wǎng)安全供電能力分析 161
9.1.1 配電網(wǎng)事故后果嚴(yán)重程度評(píng)估 162
9.1.2 配電系統(tǒng)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)強(qiáng)弱評(píng)估 164
9.1.3 配電系統(tǒng)供電能力評(píng)估 164
9.2 計(jì)及孤島支撐能力的配電網(wǎng)自愈能力分析 165
9.3 算例分析 167
9.3.1 配電網(wǎng)供電能力分析 167
9.3.2 配電網(wǎng)自愈能力分析 169
9.4 本章小結(jié) 173
參考文獻(xiàn) 173
第10章 基于同步相量測量的孤島檢測方法 174
10.1 基于深度學(xué)習(xí)與高階多分辨率奇異譜熵的孤島檢測方法 174
10.1.1 高階奇異譜分析 174
10.1.2 SAE算法 177
10.1.3 有監(jiān)督的微調(diào)過程 178
10.1.4 Softmax分類器 178
10.2 光伏并網(wǎng)與孤島仿真系統(tǒng) 180
10.2.1 仿真環(huán)境及參數(shù)設(shè)定 180
10.2.2 控制策略 180
10.3 算例分析 182
10.3.1 仿真波形分析 182
10.3.2 MSHOSSE計(jì)算結(jié)果分析 185
10.3.3 孤島檢測結(jié)果分析 186
10.3.4 檢測盲區(qū)分析 188
10.3.5 基于深度學(xué)習(xí)孤島檢測方法的可解釋性分析 188
10.4 本章小結(jié) 190
參考文獻(xiàn) 191