针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首...针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。展开更多
电力系统作为实时信息与能源高度融合的电力信息物理融合系统(cyber-physical power system,CPPS),虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIAs)的准确辨识将有效保证CPPS安全稳定运行。为准确、高效地完成日前负荷预测,首先...电力系统作为实时信息与能源高度融合的电力信息物理融合系统(cyber-physical power system,CPPS),虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIAs)的准确辨识将有效保证CPPS安全稳定运行。为准确、高效地完成日前负荷预测,首先使用肯德尔相关系数(Kendall's tau-b)量化日期类型的取值,引入加权灰色关联分析选取相似日,再建立基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的日前负荷预测模型。将预测负荷通过潮流计算求解的系统节点状态量与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)动态状态估计得到的状态量进行自适应加权混合,最后基于混合预测值和静态估计值间的偏差变量提出了攻击检测指数(attack detection index,ADI),根据ADI的分布检测FDIAs。若检测到FDIAs,使用混合预测状态量对该时刻的量测量进行修正。使用IEEE-14和IEEE-39节点系统进行仿真,结果验证了所提方法的有效性与可行性。展开更多
为了破解低气压下动力锂离子电池热失控预警指标不精准与预警等级不科学的问题,搭建了预警试验平台,试验装置选取UL9540A支持的82 L定容燃烧弹。结果表明,相同荷电状态(State of Charge,SOC)条件下,高SOC电池在低气压环境下的开阀时刻...为了破解低气压下动力锂离子电池热失控预警指标不精准与预警等级不科学的问题,搭建了预警试验平台,试验装置选取UL9540A支持的82 L定容燃烧弹。结果表明,相同荷电状态(State of Charge,SOC)条件下,高SOC电池在低气压环境下的开阀时刻早于常气压。根据锂离子电池灾变过程的紧急程度,提出综合温度(θ_(C))超过自产热隔膜融化、电池正极分解和开阀放气温度以及电压(U)第一次骤降10%作为热失控预警的判定条件。通过皮尔逊相关系数法,筛选出池体安全阀口温度(θ_(2))、池体正极侧中心温度(θ_(4))、电压(U)和气压(p)四个预警指标构建多元动态预警方法,可科学预测单体三元动力锂离子电池热失控从自产热到热失控的危险过程,为低气压下动力锂离子电池安全应用提供理论和技术支撑。展开更多
文摘针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据,且需基于等值电路模型划分谐波责任,工程应用较为复杂等不足,采用现有谐波监测装置非同步测量数据,提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先,对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理,利用形状动态时间规整算法(shape dynamic time warping,ShapeDTW)实现数据匹配对齐;然后,利用点排序识别聚类结构的聚类算法(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化;最后,基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标,在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证,该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分,可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。
文摘电力系统作为实时信息与能源高度融合的电力信息物理融合系统(cyber-physical power system,CPPS),虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIAs)的准确辨识将有效保证CPPS安全稳定运行。为准确、高效地完成日前负荷预测,首先使用肯德尔相关系数(Kendall's tau-b)量化日期类型的取值,引入加权灰色关联分析选取相似日,再建立基于最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的日前负荷预测模型。将预测负荷通过潮流计算求解的系统节点状态量与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)动态状态估计得到的状态量进行自适应加权混合,最后基于混合预测值和静态估计值间的偏差变量提出了攻击检测指数(attack detection index,ADI),根据ADI的分布检测FDIAs。若检测到FDIAs,使用混合预测状态量对该时刻的量测量进行修正。使用IEEE-14和IEEE-39节点系统进行仿真,结果验证了所提方法的有效性与可行性。
文摘为了破解低气压下动力锂离子电池热失控预警指标不精准与预警等级不科学的问题,搭建了预警试验平台,试验装置选取UL9540A支持的82 L定容燃烧弹。结果表明,相同荷电状态(State of Charge,SOC)条件下,高SOC电池在低气压环境下的开阀时刻早于常气压。根据锂离子电池灾变过程的紧急程度,提出综合温度(θ_(C))超过自产热隔膜融化、电池正极分解和开阀放气温度以及电压(U)第一次骤降10%作为热失控预警的判定条件。通过皮尔逊相关系数法,筛选出池体安全阀口温度(θ_(2))、池体正极侧中心温度(θ_(4))、电压(U)和气压(p)四个预警指标构建多元动态预警方法,可科学预测单体三元动力锂离子电池热失控从自产热到热失控的危险过程,为低气压下动力锂离子电池安全应用提供理论和技术支撑。
