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多直流馈入输电系统中高压柔性直流高频风险评估计算方法

本文针对单个高压柔性直流与外部系统高频谐振风险评估问题，引入衡量系统中各换流站间相互作用的强弱多馈入直流相互作用因子(multi-infeed interactiMIIF)指标。 2)本文所引入的MIF指标通过评估计算柔直外部系统谐波阻抗时需要详细考能够快速且较准确计算柔直外部系统谐波阻抗。

  • 2024-11-19
  • 阅读192

基于气象耦合特征分析及改进XGBoost算法的用户分布式光伏短期出力预测模型

本文利用互信息及主成分分析进行特征选取与降维，得到高相关性和去耦合的气象特征变量，降低了后续参与模型预测的数据复杂度。 2)本文提出了一种考虑基于气象耦合特性及改进极端梯度提升树(extreme gradientboosting，XGBoost)算法的用户分布式光伏短期预测模型，改善了模型的泛化能力，相比传统BP神经网络和随机森林预测模型拥有更小的误差，具有良好实际应用能力。

  • 2024-11-19
  • 阅读202

存储方式对可交联聚乙烯料介电性能的影响

电缆绝缘用可交联聚乙烯料在存储过程中的性能变化及作用机理至今尚不明确，本文着眼于可交联聚乙烯绝缘料的存储环节，通过对比新出厂的可交联聚乙烯粒料及以上两种储料方式下搁置两年后的同品牌可交联聚乙烯粒料制得的XLPE材料的介电性能及晶态结构，研究了存储方式对可交联聚乙烯料性能的影响及作用机理。本文研究结果对可交联聚乙烯料的存储周期评估、可交联聚乙烯料的存储方式和使用规范等具有工业应用参考价值。

  • 2024-11-19
  • 阅读141

数字化基础知识【118页PPT】

数字化是指将现实世界中的事物、信息、数据等转化为数字形式的过程，以便于计算机和电子设备进行处理、存储、传输和分析。数字化的过程包括数字化采集数字化处理和数字化输出。

  • 2024-11-25
  • 阅读139

知识图谱构建实践

知识图谱构建过程是一个人机结合的不断迭代过程，以机器自动学习为主、专家定义与修正结合。需要人工介入的工作包括Schema定义、部分结构化知识准备、机器学习结果校验，依据用户的反馈、语料的增加与更新，不断进行模型的更新与迭代。

  • 2024-11-25
  • 阅读130

徐钰涵：基于深度强化学习的微电网日前日内协调优化调度

由于可再生能源发电的随机性和储能系统的时间序列耦合特性，在构建微电网经济调度模型时需要适当模拟不确定变量并相应地开发可高效处理多目标问题的优化算法。在此背景下提出了一种能够计及不确定性因素且高效的基于深度强化学习与启发式算法的微电网多时间尺度调度方法，以实现经济环保运行。所提方法从日前、日内两个时间尺度对微电网进行优化。日前优化阶段利用短期预测数据进行初步决策，以最小化运营成本。日内调度阶段以日前优化方案为参考，必要时对日前运行方案进行修正，以应对可再生能源的实时波动。将日内优化过程解耦为全局和局部两阶段，全局阶段被建模为一个非凸的非线性优化问题并采用启发式算法进行求解，局部阶段被建模为一个马尔可夫决策过程采用深度强化学习方法求解，将深度强化学习与启发式算法相结合提高了强化学习的训练速度和收敛性能，避免在复杂环境下的奖励函数设计困难问题。最后，算例分析验证了所提出的方案实现了调度成本和计算速度的优化，并且适用于微电网的实时调度。

  • 2024-11-15
  • 阅读507

李付存高工：计及输配电网双向协同的有源配电网多目标分层主动优化

配电网中分布式电源渗透率不断提高，使得输电网与配电网之间的互济需求日益增强。针对输配协同框架内有源配电网（active distribution network，ADN）运行优化不能充分调度配置资源以满足区域自治需求的问题，提出了计及输配电网双向协同的有源配电网多目标分层主动优化模型。该模型以输配电网整体运行的经济性和安全性为目标，以联络线功率为耦合变量，通过机组组合调整输电网火电机组出力，并以配电网重构（distribution network reconfiguration，DNR）为主要策略配置拓扑结构，决策出支撑系统最优运行方式的调度策略。基于目标级联分析法（analytical target cascading，ATC）对输配双向协同的有源配电网多目标主、子问题进行解耦并分层求解。最后，以T6D2及T118D5测试系统为例验证了所提方法的有效性。结果表明，所构建模型能有效应对输配间的“双向流”现象，进一步提升系统全局的可再生能源消纳率，使输配电网整体获得最大经济效益。

  • 2024-11-15
  • 阅读177

王栋高工：基于深度PCA与贝叶斯优化的区块链异常交易检测

区块链复杂的交易场景与丰富的交易模式使其交易频繁受到匿名攻击、庞氏骗局、钓鱼攻击等违法行为的威胁，给基于区块链技术的智能电网发展带来巨大经济风险。针对区块链异常交易检测综合性能差的问题，分析了交易数据维度高、正负样本不均衡的特点，提出了一种基于深度主成分分析（principal component analysis，PCA）与贝叶斯优化的区块链异常交易检测方法。该方法设计深度PCA模型实现区块链交易数据线性与非线性降维，通过贝叶斯优化算法解决随机森林超参数优化问题，运用优化后的随机森林分类器有效应对正负样本不均衡问题，最终实现区块链异常交易检测。基于Elliptic数据集与电网区块链交易数据集的实验结果表明，所提方法有效提升了区块链异常交易检测的综合性能。

  • 2024-11-15
  • 阅读310