【摘要】：為了保障電力系統(tǒng)的安全運行、資源優(yōu)化配置和電力用戶響應(yīng)需求,智能電網(wǎng)已成為當(dāng)前的研究熱點。智能電網(wǎng)從發(fā)電側(cè)到用電側(cè)進行全方位的實時采集、傳輸和存儲,形成了電力供給、用戶需求、設(shè)備狀態(tài)等海量數(shù)據(jù)。電力海量數(shù)據(jù)中蘊含著用戶用能、用戶需求行為、設(shè)備故障發(fā)生發(fā)展等演變規(guī)律,如何利用數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律是智能電網(wǎng)研究的關(guān)鍵問題。電氣設(shè)備的故障會嚴(yán)重威脅電網(wǎng)的安全運行,選擇變壓器和高壓斷路器,研究智能化故障診斷技術(shù)。采用人工智能技術(shù)對特征樣本進行自動分析和學(xué)習(xí),有效地提高電氣設(shè)備故障診斷的準(zhǔn)確性與可靠性,同時促進電網(wǎng)診斷的智能化。用戶負荷管理可以保障電網(wǎng)運行的平穩(wěn)性和經(jīng)濟性。商業(yè)負荷是電網(wǎng)負荷的重要組成部分,商業(yè)樓宇擁有大量室內(nèi)電器,并且是樓宇型分布式能源的主要安裝對象。采用數(shù)據(jù)分析技術(shù),建立負荷區(qū)間預(yù)測模型,研究商業(yè)負荷調(diào)度策略與需求響應(yīng)技術(shù),推動電力資源的智能配置。本文的具體工作如下:為解決IEC三比值法在變壓器故障診斷的局限性問題,本文提出一種基于SVM多分類概率輸出與證據(jù)理論的變壓器故障診斷方法。SVM多分類概率輸出可將硬判決轉(zhuǎn)化為軟判決,為證據(jù)融合提供客觀的基本概率分配函數(shù),證據(jù)理論的證據(jù)融合將多種判據(jù)結(jié)果歸納為統(tǒng)一的結(jié)論。油中溶解氣體的實例分析結(jié)果證明該方法具有較高的可靠性、普適性和識別率。當(dāng)前高壓斷路器的故障診斷方法少有未知故障辨識和模型分類邊界動態(tài)響應(yīng)的研究,本文結(jié)合粒子群算法(PSO)、支持向量域(SVDD)和核模糊聚類算法(KFCM),提出一種基于P-SVDD和P-KFCM的高壓斷路器自適應(yīng)故障診斷方法。P-SVDD對樣本進行異常識別;P-KFCM判斷故障類型,克服對初始參數(shù)的依賴;P-KFCM聯(lián)立改進劃分系數(shù)聚類有效性分析學(xué)習(xí)新故障。本文采用線圈電流樣本進行故障模擬實驗,通過與常用算法的比較證明本文方法的有效性。當(dāng)前短期負荷預(yù)測方法多數(shù)屬于點預(yù)測范疇,缺乏對預(yù)測負荷波動范圍的描述,同時對居民、商業(yè)、工業(yè)的負荷預(yù)測研究相對偏少。本文提出的基于相似日和核密度估計的日前商業(yè)負荷區(qū)間預(yù)測,為區(qū)域電網(wǎng)的負荷調(diào)度、需求響應(yīng)策略提供決策依據(jù)。基于商業(yè)負荷特征的分析,相似日單元將負荷點預(yù)測過程分解為相互獨立的日平均負荷預(yù)測與標(biāo)幺曲線搜索。核密度估計單元將各時間節(jié)點的預(yù)測值集組成負荷預(yù)測區(qū)間,核密度估計憑借其函數(shù)形式自由和不依賴樣本分布,更能反映商業(yè)負荷變化的隨機性和波動性。選擇北卡羅萊納州立大學(xué)實例分析,仿真結(jié)果表明該算法具有普適性、強魯棒性等優(yōu)點。當(dāng)前商業(yè)負荷月度用電方案的經(jīng)濟性優(yōu)化研究偏少,本文在分布式能源和樓宇用戶終端的基礎(chǔ)上,提出一種計及即插即用型需求響應(yīng)(PP-DR)算法的商業(yè)樓宇月度負荷經(jīng)濟調(diào)度方法�；谠露蓉摵蛇\行分析,月度負荷經(jīng)濟調(diào)度策略由日負荷峰值最小化模式、日用量電費最小化模式及兼顧日負荷峰值和日用量電費最優(yōu)的模式組成,并據(jù)此構(gòu)建一種外層-內(nèi)層嵌套優(yōu)化算法。外層選擇優(yōu)先滿足約束條件并計算出可行解的日優(yōu)化模式;內(nèi)層結(jié)合光伏、能儲等分布式能源和PP-DR算法優(yōu)化商業(yè)負荷的可行解。PP-DR算法憑借懲罰函數(shù)決定轉(zhuǎn)移負荷的操作,無需考慮樓宇的可控負荷配置,憑借其互通性和易實施性,可適用于任何商業(yè)樓宇。實驗仿真以北卡羅萊納州立大學(xué)為例(其電價模式來自Duke Energy公司的商業(yè)樓宇TOU機制),實驗結(jié)果表明該算法的可行性和有效性。
【圖文】：

求響應(yīng)算法兩方面進行了全新的探索，，為商業(yè)樓宇控制策略提供新的研宄思路。逡逑１．３．２論文章節(jié)安排逡逑本文邏輯框架如圖１－１所示，各章節(jié)的內(nèi)容安排如下：逡逑智能電網(wǎng)環(huán)境下電力數(shù)據(jù)挖掘研宄逡逑Ｖ邐＊逡逑三比值法邐未知故朿檢測與邐商業(yè)負荷邐商業(yè)樓宇月度逡逑局限性問題邐模型更新問題邐區(qū)間預(yù)測問題邐電費優(yōu)化問題逡逑＿ｘｚ邋ｚｉｚ：逡逑ＳＶＭ概率輸出邐ＳＶＤＤ、ＫＦＣＭ

中的／Ｖ和／＞？；邋６）根據(jù)所有ｑ和／＞，按照式（２．７）完成兩兩配對概率到多類概率的轉(zhuǎn)化，逡逑輸出測試樣本屬于每個故障類型的概率（即后續(xù)的ＢＰＡ），可作為該證據(jù)體對測試樣本逡逑屬于每個故障類型概率的判斷。圖２－４是基于ＳＶＭ的多分類概率輸出的流程圖。逡逑２３逡逑
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM73

【參考文獻】

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本文編號：2608637