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题名风暴潮灾害下沿海城市变电站断电预警
被引量：3
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作者
尹奕堃
陈厚合
胡枭
高扬
马溯
陈好杰
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机构
东北电力大学电气工程学院
长春工程学院电气与信息工程学院
电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学)
国网淄博供电公司
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出处
《电网技术》
北大核心
2025年第2期481-489,I0029,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(52077028)。
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文摘
风暴潮灾害会导致停电,需要先进的态势感知技术确保风暴潮期间的电网安全。以往的研究都是针对台风灾害而设计的,并没有考虑到风暴潮对变电站的影响。为了解决以上问题,提出一个能够感知风暴潮期间电网安全态势的框架,利用地理、气象数据和电力设备信息,对变电站发出停电警告。首先,采用ArcGIS 10.8地理信息系统收集沿海城市的高分辨率激光雷达数据,从而构建能够实现镜像计算的数字孪生体。然后,将地理、气象数据和电力设备信息输入Stacking模型,实现确定性和概率性的停电预警。最后,将该框架应用于一个中国沿海城市。结果表明,上述框架在不同尺度的数据集上都具备有效性和准确性。
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关键词
镜像计算
人工智能
风暴潮灾害
电网安全
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Keywords
mirror computing
artificial intelligence
storm surge disaster
power grid security
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名风电并网系统数字孪生及故障态势辨识
被引量：11
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作者
陈厚合
杨政
裴玮
叶华
刘丰瑞
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机构
东北电力大学电气工程学院
中国科学院电工研究所
中国科学院大学
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出处
《电工电能新技术》
CSCD
北大核心
2022年第11期43-58,共16页
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基金
国家自然科学基金项目(52177123、52077028)。
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文摘
随着新能源渗透率迅速增长,风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型,基于C++多线程并行计算策略进行风电并网系统的超实时镜像计算(MC);并提出一种面向风电场态势辨识的注意力机制(AM)算法框架。至此,构建了基于机理驱动与数据驱动融合的风电并网系统数字孪生(DT-WPGIS)。为评价数字孪生智能体的辨识性能,本文相应地提出了辨识时延常数(RDC)指标。最后,通过4个算例验证了上述方法在风电并网系统中应用的有效性与可行性。实验结果表明:该方法将传统的离线仿真加速到了超实时高精度仿真,将传统的事后故障分析提速到了微秒级的态势精准辨识,为风电并网系统向数字化与智能化的升级提供了思路。
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关键词
数字孪生
双馈风力发电机
超实时镜像计算
注意力机制
态势辨识
辨识时延常数
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Keywords
digital twin
double-fed induction generator
mirror computing of faster than real time
attention mechanism
situation awareness
recognition delay constant
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分类号
TM343
[电气工程—电机]
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