题名 数据驱动的电力网络分析与优化研究综述
被引量：54
1
作者
刘羽霄 张宁 康重庆
机构
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期157-167,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100) 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51620105007) 国家电网公司科技项目“基于运行模拟与潮流分析一体化的电网规划关键技术研究”
文摘
数据驱动的电力网络分析与优化近年来受到广泛关注。首先,对比了电力网络分析与优化中数据驱动及基于物理模型方法的思维模式,阐述了数据驱动方法和基于模型方法的区别与联系。进一步,对于电力网络分析与优化研究对象的分类,分别从拓扑辨识、参数—拓扑联合辨识、系统矩阵辨识、潮流计算及最优潮流计算等多个方面总结了现有数据驱动电力网络分析与优化的研究进展,总结了现有研究中采用的数据驱动方法。最后,提出了数据驱动电力网络分析与优化所面临的挑战,展望了该领域未来可能的研究方向。
关键词
数据驱动 大数据潮流 回归 拓扑辨识 最优潮流
Keywords
data -driven big data power flow regression topology identification optimal power flow
分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 智能电网能量流的时空多尺度大数据探讨
被引量：5
2
作者
李泽文 邓拓夫 曾祥君 舒磊 刘水平
机构
长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
北大核心
2015年第1期22-27,共6页
基金
国家自然科学基金(51377012) 湖南省自然科学杰出青年基金(2012FJ1003) +2 种基金 湖南省教育厅重点项目(14A002) 湖南省高校科技成果产业化培育项目(13CY008) 可再生能源电力技术湖南省重点实验室开放基金(2012ZNDL001)
文摘
随着电力业务的飞速发展和大数据应用技术的不断完善,电力大数据时代正式到来。然而现有电力数据尚无法满足智能电网的安全稳定等发展需求,智能电网需要能够反映电力能量流可观性的立体全景信息。为此,分析智能电网能量流时空多尺度大数据的概念,通过广域电网实时宽频带时空多尺度同步测量技术,可准确、可靠获取电网能量流全景数据,该纳秒级宽频数据能精确反映电力能量流特征。能量流时空多尺度大数据可为智能电网科学研究提供更准确的全景数据信息,有助于解决电网动态安全稳定监控、复杂大电网建模降维与解耦、电网能量传递分析和暂态保护控制等电力系统科学技术难题,具有重要的理论价值和工程应用前景。
关键词
电力大数据 智能电网 能量流 时空多尺度
Keywords
power big data smart grid power flow time-space multi-scale
分类号
TM7
[电气工程—电力系统及自动化]
TN964.3
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于云计算的智能电网大数据处理平台
被引量：45
3
作者
李佳 徐胜超
机构
江苏食品药品职业技术学院信息工程学院 钦州学院电子与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第10期3073-3079,共7页
基金
国家自然科学基金重点基金项目(60433040) 国家自然科学基金项目(50577027)
文摘
提出基于云计算的智能电网大数据处理平台SP-DPP(smart power system big data processing platform in cloud environment)。讨论智能电网大数据处理的数学模型与电网大数据的任务划分方式。SP-DPP云平台由大数据存储与管理模块、任务分配与调度模块、大数据执行模块和客户端模块组成。描述SP-DPP云平台处理智能电网大数据的编码方式,以IEEE118节点的电网作为智能电网大数据处理的案例程序。测试结果表明,针对海量的智能电网潮流计算的状态安全大数据的分析需求,SP-DPP平台具有较好的吞吐量与加速比。
关键词
智能电网 大数据 映射-规约 云计算 潮流计算
Keywords
smart power system big data MapReduce cloud computing power flow computation
分类号
TP393.03
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于统一潮流大数据的综合能源系统薄弱点辨识方法
被引量：10
4
作者
王波 王红霞 朱丹蕾 董旭柱 马恒瑞
机构
武汉大学电气与自动化学院 长江勘测规划设计研究有限责任公司 青海大学新能源光伏产业研究中心
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2022年第7期85-93,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51777142)。
文摘
电-热-气不同供能系统间的紧密耦合使得综合能源系统薄弱点辨识困难。从数据驱动的角度,提出一种基于统一潮流模型大数据的综合能源系统薄弱点辨识方法。首先,基于电力、热力、天然气系统及其耦合环节的物理特性,建立综合能源系统的统一潮流模型;然后,利用潮流模型中不平衡量初值的历史和实时数据构建高维状态矩阵;接着,运用M-P律和圆环律定性分析系统运行状况;最后,计算状态矩阵的平均谱半径和最大特征值,并结合熵理论构建节点薄弱性指标。该方法将节点薄弱信息映射至数据变化中,通过对节点薄弱性指标值的排序实现综合能源系统中节点相对薄弱性的辨识,并通过仿真结果验证了所提方法的有效性。
关键词
综合能源系统 统一潮流 大数据 随机矩阵理论 薄弱点辨识 数据驱动 熵理论
Keywords
integrated energy system(IES) unified power flow big data random matrix theory weak node identification data drivenentropy theory
分类号
TK01
[动力工程及工程热物理]
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
题名 基于数据驱动的新型电力系统潮流分析方法
被引量：6
5
作者
龙云 卢有飞 赵宏伟 包涛 陈晨 李更丰
机构
广东电网有限责任公司广州供电局 南方电网数字电网有限公司 西安交通大学电气工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第9期22-30,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB0906000) 中国南方电网公司重点科技项目(GZHKJXM20210041)。
文摘
为满足未来新型电力系统高精度实时潮流分析的需求,提出一种基于数据驱动的新型电力系统潮流分析方法。该方法可充分利用现有的海量数据,并应用数据驱动技术进行电力大数据挖掘。首先,基于传统潮流分析模型与源-网-荷运行特点,构建表征潮流分析的输入和输出特征;其次,根据系统规模及数据复杂度,在传统全连接深度神经网络基础上,选择部分隐含层进行随机失活设计,以提高深度学习的泛化性能;最后,基于某供电局110 kV电网历史运行的15 min级颗粒度数据,对设计的网络进行模型训练,并验证了数据驱动算法的有效性和可行性。
关键词
数据驱动 潮流分析 新型电力系统 大数据挖掘
Keywords
data drivenpower flow analysisnew power system big data mining
分类号
TM732
[电气工程—电力系统及自动化]
