《基于大数据技术的电力系统智能在线安全稳定分析及应用》

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该项目所属电力系统及其自动化技术领域,以程时杰院士任主任委员的评价委员会评价结论为项目科技成果整体达到国际领先水平。

随着全国电网规模的不断扩大,电网特性和控制策略日益复杂,发生多重故障时难以采取人工经验或现有的离线仿真手段及时给出控制策略,确保电网运行在安全稳定范围内。一直以来,电力系统在线安全稳定分析及应用是电力行业多年的技术难题之一。项目组采用全新思维角度,开创性提出了电网分析思路从“模型驱动”到“数据驱动”的创新,利用大数据技术在处理海量数据和不准确物理模型方面的优势,对电力系统安全稳定进行在线分析与评估。

主要创新点为:

(1)提出了基于自组织特征映射算法的大数据智能检测方法和基于密度的一维孤立点初筛异常数据检测技术,实现了对在线海量数据的精准辨识。

(2)提出了基于信息熵和互信息的电力系统关键特征选择算法,将人工经验与经典特征选择算法结合,通过对电网特征量与电力系统稳定性的互信息进行量化评估,有效提取电网运行关键特征量。

(3)提出了基于K-means聚类算法的电力系统运行模式智能识别方法,通过拓扑相似度与潮流距离指标,实现了电网运行模式的智能识别。

(4)提出了基于决策树的电网安全稳定规则智能提取方法,通过数据匹配与盲点挖掘,实现规则库的建模与智能学习,为稳定规则的在线应用提供支撑。

(5)提出了基于大数据深度学习技术的电力系统在线暂态稳定评估方法,构建了交直流混联大电网稳定控制在线分析系统,实现关键特征量提取、规则库自动学习、在线规则匹配等。

该项目发表国内外EI/SCI论文27篇,申请专利8项(其中2项已授权)。项目成果在国网湖北省电力有限公司、国家电网公司华中分部和国网湖北省电力有限公司检修公司运维检修部成功应用,能够快速为调度人员提供故障应急控制规则建议,保证电网安全稳定运行,避免大停电事故造成工业生产、居民生活的巨大损失,经济和社会效益巨大。

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