基于改进RBFNN的配电网停电时间自动识别模型
2024年配电网停电计划优化分析精编(三篇)
2024年配电网停电计划优化分析精编摘要配电网的停电计划优化分析对于确保电力供应的稳定性和配电系统的安全运行至关重要。
本文通过对2024年配电网停电计划进行优化分析, 从提高停电计划的效率和减小停电对用户影响两方面进行了深入研究。
首先, 通过建立停电计划优化模型, 考虑了用户供电质量要求、电网负荷平衡、设备维护需求等多个因素。
然后, 使用遗传算法和模拟退火算法等优化方法对停电计划进行了求解, 并对比分析了不同算法的优缺点。
最后, 通过实际案例分析验证了停电计划优化分析的可行性和有效性。
一、引言电力是现代社会不可或缺的基础设施, 而配电网作为电力系统的最后一道关口, 其安全稳定运行对于保障用户用电需求至关重要。
然而, 由于设备老化、负荷不均衡等原因, 配电网停电事件时有发生, 给用户带来不便和损失。
因此, 对配电网停电计划进行优化分析, 对于提高停电计划的效率和减小停电对用户影响具有重要意义。
二、停电计划优化模型建立1.用户供电质量要求建模2.电网负荷平衡约束建模3.设备维护需求约束建模4.停电计划优化模型建立三、停电计划优化方法探讨1.遗传算法2.模拟退火算法3.对比分析不同算法的优缺点四、实例分析通过一个实际的停电计划优化案例, 验证停电计划优化分析的可行性和有效性。
五、结论通过对2024年配电网停电计划优化分析的研究, 可以优化停电计划, 提高停电计划的效率和减小停电对用户的影响。
同时, 本文提出的停电计划优化模型和优化方法在实际应用中具有一定的指导意义。
关键词: 配电网停电计划；优化分析；用户供电质量；电网负荷平衡；设备维护需求；遗传算法；模拟退火算法2024年配电网停电计划优化分析精编（二）2024年配电网停电计划是一个重要的能源管理决策问题, 需要进行优化分析以确保电力供应的稳定和高效。
本文将通过对问题的描述、目标的设定、数据的收集、模型的建立与求解以及结果的分析, 对2024年配电网停电计划进行优化分析。
基于机器学习的电力系统暂态故障事件智能识别方法
基于机器学习的电力系统暂态故障事件智能识别方法
彭静;王军;亓富军;满丽;刘聪
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2024(40)1
【摘要】为了在电力系统不同故障位置、故障时刻和噪声环境中准确识别暂态故障类型,提出基于机器学习的电力系统暂态故障事件智能识别方法。
将暂态故障结构特征值作为量子粒子群优化径向基神经网络模型的输入向量,通过选取合适的参数编码策略、适应度函数以及终止条件,输出优化后径向基神经网络最优参数,完成故障事件智能识别。
仿真实验结果表明,该方法采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化径向基函数(RBF)神经网络可以获取最佳训练参数,训练时间为3.561s,训练误差为0.000 257 7,可在不同故障位置、故障时刻和噪声环境下正确识别暂态故障类型,且识别效率优势显著。
【总页数】4页(P134-137)
【作者】彭静;王军;亓富军;满丽;刘聪
【作者单位】国网山东省电力公司临沂供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM743
【相关文献】
1.基于暂态波形特征的输电线路雷击干扰与故障识别方法
2.一种基于机器学习的LTE高铁故障识别方法与实例
3.一种智能电表电路暂态故障实时识别方法
4.基于知识库与规则库的电力系统暂态故障事件诊断方法
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基于改进决策树的停电敏感度分析
基于改进决策树的停电敏感度分析作者：程慧张瑞张世科史冬妮付凤平来源：《微型电脑应用》2020年第03期摘要：当重要用户或敏感用户发生停电事件时，电网企业将面临较大压力，所以对用电敏感用户进行准确辨识，降低停电对其带来的损失具有重要意义。
提出了采用蚁群算法优化决策树算法，主要从属性离散化，启发信息，信息素更新等方面进行优化。
通过UCI数据库的分类数据建立仿真对比实验，与传统的SVM和决策树方法进行实验对比，验证了本文所提方法具有更高的分类准确性。
将所提方法与传统的SVM和Logistic算法进行仿真对比，验证所提方法更适用于用户停电敏感度的分析。
关键词：蚁群算法; 决策树; 停电敏感度; 分类中图分类号： TM7文献标志码： AAbstract：If the power failure happens to important or sensitive users， the power grid enterprises will face on great pressure. Therefore， it is of great significance to accurately identify sensitive users and reduce the loss caused by power failure. An ant colony optimization decision tree algorithm is proposed， which is mainly optimized from the aspects of attribute discretization，heuristic information and pheromone updating. The simulation comparison experiment was established through the classification data of UCI database， and compared with the traditional SVM and decision tree methods， which verifies the higher classification accuracy of the proposed method in this paper. The proposed method in this paper is compared with the traditional SVM and Logistic algorithm to verify that it is more suitable for the analysis of user's power failure sensitivity.Key words：Ant colony algorithm; Decision tree; Power failure sensitivity; Classification0 引言降低由停電导致的投诉可以大大压缩工单受理次数，对供电质量提升影响比较大[1-2]。
电力低压台区下基于特征微电流识别的自动拓扑识别技术
电力低压台区下基于特征微电流识别的自动拓扑识别技术发布时间：2022-05-12T06:53:22.836Z 来源：《福光技术》2022年10期作者：刘晓湘蒋宏烨王力超吴铭辉[导读] 由于分布式网络结构电源的间歇性变化与波动，及其中微电网分布式接入城市配电网将会导致中微电网拓扑结构的变化。
国网福建省电力有限公司福州供电公司福州 350004摘要：微电流因其具有的灵敏度大、机动性强和传输平稳安全的优点，在战时具有很大的不可替代性，所以对微电流网络自动拓扑识别研究具有很重要的现实意义。
本文采用自动拓扑识别技术可以迅速地找到电路中的重要节点，对网路中重要节点实施网络攻击或采用大功率破坏等，可实现截断与目标方通信链路的目的。
关键词：电力低压台区；微电流识别；自动拓扑识别技术引言：由于分布式网络结构电源的间歇性变化与波动，及其中微电网分布式接入城市配电网将会导致中微电网拓扑结构的变化。
这些复杂的拓扑结构改变导致了拓扑结构识别时间的增长，干扰了供电故障诊断和修复。
目前的研究主要是以集中式的方法，全面地对全配电网的设施加以模型，从而得到了全网的结构拓扑。
1 电力低压台区下自动拓扑识别研究现状低压配电网的自动拓扑识别基本上可以分为两类：低压用户站区的识别，即户变关系的识别；低压用户的分支标识和级别标识。
在配电网自动拓扑识别方面，国内外已有研究，但由于缺乏大量且全面的低压配电网的相关信息，因此实用性较差。
目前，配电网中的实时测量设备仍然非常有限。
通常只在馈线的根节点上进行电压测量和功率测量，这导致在分析低压台区配电网自动拓扑时需要使用其他测量信息。
目前，国内外对低压侧配电站区域自动拓扑识别的研究才刚刚开始，相关文献还比较有限。
然而，在输变电网络自动拓扑识别和配电网中压侧自动拓扑识别方面的研究已经取得了一些成果，可以作为研究过程中的参考。
2 自动拓扑识别基本流程2.1 对数据信息的检索和分析对在实际链路信息的特定频段内的检索，信息的出现时刻、持续时间、信息源地址、工作频率、调制形式、信息频率范围等信息，通过所获取的数据，即信息的特征参数，对信息进行了分类、鉴定与解调。
基于Attention-RBF神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法
配电4摘 要：配电网台区低压侧开关跳闸会导致变压器电流的骤降，故准确辨识变压器电流骤降信息能感知台区的运行状态，进而实现台区故障后的主动抢修。
首先分析了实际工程应用领域的传统电流骤降点辨识方法，进而考虑工程优化的便捷性，提出了一种基于逐步回归和分类决策树的骤降点辨识方法，筛选重要表现特征参量，进而构建分时段辨识模型，提高精确率。
然后，针对高精确率需求的运行环境，提出了基于Attention-RBF 神经网络的骤降辨识模型，引入Attention 机制加强关键信息的影响，进一步提升了辨识精确度。
最后，通过仿真及应用案例分析，验证了所提方法的有效性。
关键词：电流骤降；逐步回归；分类决策树；Attention 机制；RBF 神经网络中图分类号：TM421 文献标志码：A DOI ：10.19421/ki.1006-6357.2020.12.005基于Attention-RBF 神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法段炼1，黄锦增1，唐娴1，孙毅2，王伟超1（1．广州供电局有限公司，广东 广州 510000；2．华北电力大学，北京 102206）［引文信息］段炼，黄锦增，唐娴，等．基于Attention-RBF 神经网络的配电变压器电流骤降点辨识方法［J ］．供用电，2020，37（12）：31-39．DUAN Lian ，HUANG Jinzeng ，TANG Xian ，et al ．Identification model of distribution transformer current sag point based on Attention-RBF neural network ［J ］．Distribution & Utilization ，2020，37（12）：31-39．0 引言配电台区的稳定运行对保障供电质量具有重要意义，由于配电网元件众多、户变关系变动频繁等原因，台区低压侧数据采集和状态监测未能全面覆盖［1］。
一种适用于低压配电台区的自动拓扑识别方法
一种适用于低压配电台区的自动拓扑识别方法摘要：低压配电台区是配电系统中的末端环节，对用电人民提供直接性的服务，其自身的稳定运行是整个电网正常供电的重要基础。
运维人员可以在自动拓扑识别的帮助下全面了解台区运行实时状况，对于实现快速明确故障定位和台区线路管理等具有重大意义。
基于此，本文主要根据低压配电台区的自动拓扑识别方法展开深入探讨，供以参考。
关键词：低压配电台区；自动拓扑识别方法引言：在城市化建设的发展进程中，居民小区的数量逐渐增多，城市居民的生活质量也不断提高，用电的需求也随着时间的推移出现急剧上升的趋势，同时对供电质量的要求也越来越高。
自动拓扑识别技术可以有效提升低压配电台区的配电管理能力以及供电质量，还可以大幅提高低压配电网的故障定位分析以及问题处理效率。
一自动拓扑识别的基本概述低压配电台区自动拓扑识别主要涵盖管理主站系统、无线通讯设备和配电台区，主要用于将其电能合理配送至用户层级，其中配电台区安装有第一测量单元并在其中包括多个主干线，第一测量单元包含智能配变终端、智能总保开关等，每个主干线位置安置第二测量单元和第三测量单元，第二测量单元包含用户总表、低压线路分支箱终端等，第三测量单元包括低压线路末端识别终端、用户计量表等。
自动拓扑识别以智能配变终端为中心，通过智能配变终端与其他测量单元设备实现通信，并通过遍历搜索算法明确上层等级和下层等级之间的并行关系。
低压配电台区的自动拓扑识别方法主要依靠载波通信技术，并在此技术的优势特点帮助下，即在同一电力线路中的载波设备可以实现相互通讯，进而完成低压设备的自动拓扑关系的识别。
二自动拓扑识别在低压配电台区中的应用方法（一）低压设备自动拓扑识别原理低压设备自动拓扑识别需要结合配电自动化主站，配合智能配变终端与低压线路分支箱终端、低压线路末端识别终端实现，智能配变终端作为边缘计算单元，是主要的分析和流程处理节点。
整体结构如下图所示。
图1拓扑电气结构图智能配变终端接收到配电主站启动拓扑识别命令，通过CCO(中央协调器)下发拓扑触发指令至指定测量单元的STA(站点)，测量单元STA依据协议设定控制拓扑信号调制单元产生拓扑信号。
基于改进PSO-RBF神经网络的变压器故障诊断
Value Engineering基于改进神经网络的变压器故障诊断Transformer Fault Diagnosis Based on Improved PSO-RBF Neural Network刘锐①LIU Rui ;胡宗义①HU Zong-yi ;殷嘉伟②YIN Jia-wei ;杨彪①YANG Biao（①国电南瑞南京控制系统有限公司，南京211111；②南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司），南京210000）（①NARI-TECH Nanjing Control Systems Limited ，Nanjing 211111，China ；②NARI Group Corporation （State Grid Electric Power Research Institute ），Nanjing 210000，China ）摘要:针对电力变压器故障多发且类型多样等问题，文章通过改进传统粒子群算法，来训练径向基函数神经网络，构建了IPSO-RBF 神经网络模型。
又依据电力变压器油内气体含量关系，对其故障类型进行分类，并通过文章中的网络模型进行仿真测试。
仿真结果表明，IPSO-RBF 神经网络对各类故障类型的诊断正确率高达94.6%。
相较于PSO-RBF 神经网络模型，输出误差、运行时间和检测正确率均得到提升，有较好的效果，能满足实际应用中对电力变压器的故障检测需求。
Abstract:In order to solve the problem of power transformer faults occurring frequently and of various types,this paper improves the traditional particle swarm optimization algorithm to train the Radial basis function neural network,and constructs the IPSO-RBF neural network model.Based on the relationship between the gas content in the oil of power transformers,their fault types are classified and simulated using the network model in the article.Simulation shows that the IPSO-RBF neural network has a diagnostic accuracy of up to 94.6%for various types of pared with the PSO -RBF neural network model,the output error,running time,and detection accuracy have all been improved,with good results,which can meet the fault detection needs of power transformers in practical applications.关键词:电力变压器；神经网络；粒子群算法；仿真测试；故障检测Key words:power transformer ；neural network ；particle swarm optimization algorithm ；simulation testing ；fault detection 中图分类号:TM41文献标识码:A 文章编号:1006-4311（2023）21-149-03doi:10.3969/j.issn.1006-4311.2023.21.045———————————————————————基金项目:国网吉林省电力有限公司智慧变电站建设关键技术科技基金项目（522371210003）资助。
配网停电计划智能化时间管理系统构建
现代科学仪器 Modern Scientific Instruments
第1期2019年1 月 No.1 Jan. 2019
配网停电计划智能化时间管理系统构建
辛平野 （广州供电局有限公司番禺供电局 广州 511400）
摘 要 针对传统电网管理方法存在配网停电时间缺乏管理、容易给居民生活带来损失的问题，文章从配网停电计划的研 究现状出发，找出目前制定停电计划过程中的缺点，并基于 GIS 软件设计了配网停电计划智能化时间管理系统，该系统利用对数
Xin Pingye （Guangzhou Power Supply Bureau Co.,Ltd. Panyu Power Supply Bureau, Guangzhou, 511400, China） Abstract In view of the problem of lack of management of power outage time in traditional power grid management method, which is easy to cause loss to residents' lives, this paper starts from the research status of power outage plan of distribution network, finds out the shortcomings in the process of making power outage plan, and designs an intelligent time management system of power outage plan of distribution network based on GIS software. The system uses logarithmic regression analysis to construct the power outage time management model of distribution network to realize intelligent time management. Through practical application, the error rate of outage operation in intelligent practical management system is obviously reduced. Key words Power outage planning of distribution network; GIS software; intelligent time management system; logarithmic regression analysis
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基于改进RBFNN的配电网停电时间自动识别模型陈敬春1，田泉1，王聪
2
（1．广西电网有限责任公司北海供电局，北海536000；2．广西博联信息通信技术有限责任公司，南宁530000）
摘要：针对配电网监控终端系统计划停电、停电告警和计量点负荷等相关数据，提出基于RBFNN的停电时间自动识
别模型，研究了配网停电时间的识别、诊断的问题。利用基于遗传思想的粒子群优化算法对模型的参数进行识别和优化，并进行了模型计算和模型验证。研究结果显示，模型计算的误差都很小（误差波动范围为[0，0.0146]），且具有较高的识别精度（94.12%），最后对模型的运用和计算结果进行了讨论。关键词：径向基函数神经网络；停电时间；自动识别模型；粒子群优化算法；参数识别中图分类号：TM41；TM711文献标志码：A文章编号：1003-8930（2016）增刊-0111-04DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.增刊.022
AutomaticIdentificationModelofOutageTimeinDistributionNetworkBasedon
ModifiedRBFNN
CHENJingchun1，TIANQuan1，WANGCong2
（1．BeihaiPowerSupplyBureau，GuangxiPowerGridCo.，Ltd，Beihai536000，China；2．GuangxiBolianInformationCommunicationTechnologyCo.，Ltd，Nanning530000，China）
Abstract：Accordingtothedataobtainedfromthemonitoringterminalsystemofdistributionnetworksuchasscheduledoutage，
outagealarmandtheloadatmeasurementpoints，anautomaticidentificationmodelisproposedbasedonimprovedradialbasisfunctionneuralnetworktostudytheproblemsintheidentificationanddiagnosisofoutagetime．Themodelparametersareidenti-fiedandoptimizedbyparticleswarmoptimizationalgorithmbasedongeneticalgorithm，andthecalculationandverificationare
carriedout．Resultsshowthatthecalculationerrorissmall（i.e.within[0，0.0146]），andtheidentificationaccuracyisashighas94.12%.Finally，theapplicationsandcalculationresultsoftheproposedmodelarediscussed.Keywords：radialbasisfunctionneuralnetwork（RBFNN）；outagetime；automaticidentificationmodel；particleswarmopti-mizationalgorithm；parameteridentification
收稿日期：2016-11-08；修回日期：2016-12-05
第28卷增刊2016年12月电力系统及其自动化学报ProceedingsoftheCSU-EPSAVol.28Suppl.Dec.2016
大规模停电事故或停电事件[1]的发生会给一个国家或者规模以上工业企业造成巨额损失，而影响停电事故的主要指标有停电范围（区域）、停电损失、停电风险和停电时间。配电网的停电包括计划停电[2]
和故障停电。计划停电是人为控制的，故障停电则主要由配电网复杂电力系统中的元件故障引起。目前对于配电网或电力系统的研究，主要是基于智能算法的模型计算的开发、基于概率统计理论的可靠性分析和系统辨识[3]等。
对停电时间进行自动识别建模是预防和控制停电事故的基础。针对监测终端计划停电、停电告警和计量点负荷等数据进行实时动态识别，构建合理实用的数学模型来刻画数据特征，在现实生产生活中，具有非常重要的意义，而模型的准确与否直接影响
决策者的控制决策方案。探究配电网停电时间的识别模型，为决策者提供理论指导和技术支撑，以减少不必要的额外损失，进而提高配电网现场应急工作效率。基于此，本文从计算智能的角度出发，构建基于改进RBFNN的配电网停电时间自动识别模型。利用基于遗传思想的PSO算法[4]
对模型参数进行优化，使模型更加适用于
实际数据，提高了停电时间识别的准确性和有效性。该模型能够对配电网实时运行状态的参数进行估计和修正，模型具有计算误差小和计算精度高的特点。
1配电网停电时间随着现代科技和国民经济的快速发展，如今各行各业的运作，尤其是大规模工业企业的正常运行电力系统及其自动化学报
第28卷
都离不开电能（电力系统），在某种程度上也促使客户对配电网的电力供应提出更高的要求，如实时供电能力等。由于配电网是一种复杂网络系统，存在脆弱性以及电力系统元件老化等自然因素，大范围停电事故或停电事件也时有发生，供电的中断可能给大客户带来巨大的损失。因此，在停电事故或停电事件发生后尽快复电以减小对客户造成的危害，准确、实时地对配电网的停电时间进行智能监控和自动识别，并根据分析分析结果实施恰当的现场应急处置方案就显得非常重要。配电网停电主要分为预安排停电（包括计划停电、临时停电、限电）和故障停电（包括内部故障停电、外部故障停电），而计划停电是有正式计划安排的停电。配电网计划停电的管理是供电企业的一项重要业务，关系到电网的安全可靠运行以及供电企业的经济效益和社会效益[2]。本文主要研究故障停电
时间的自动识别等关键问题。由于停电时间综合评价是停电事故或停电事件影响的重要指标之一，对其进行建模分析和自动识别，对停电现场应急工作的开展起到至关重要的作用。停电时间包括停电发生的时间、停电持续的时间和复电时间。现有关于配电网停电事件的研究中，主要集中于故障诊断方法研究[5-7]、配电网可靠性研究[8-9]和配
电网电力系统辨识及其应用等方面。较少文献涉及配电网停电时间的研究[10]。
2自动识别模型的构建基于配电网停电时间研究的重要性，从智能计算的角度出发，结合实际情况，在合理的假设条件下，建立实用的数学模型并将其应用于实际配电网业务数据中，对数据建模的进一步开展具有深刻的理论指导意义和现实意义。2.1数据采集在进行数据建模之前，需要进行数据采集，而采集的数据包括计划停电、停电告警和计量点负荷数据等。大多数配电网自动化系统都采用分层分布式体系结构，系统主要有3部分组成：主站层、配网子站层和配网测控终端设备层。其中配网主站主要实现配电网系统的实时监控和管理，包括配网监视控制和数据采集SCADA（supervisorycontrolanddataacquisition）功能，各种数据信息的采集、传输、加工和控制操作、事件报告等基本功能。建模中采用的实时数据主要来源于配网主站中的数据采集模块，采集的数据分为实时数据、历史数据、状态量和统计量等。
历史数据包括每15min电压和电流、每15min有功功率和无功功率、每15min功率因数、每15min变压器油温度、每15min频率和整点有功电量和无功电量；状态量包括开关的状态、事故跳闸的信号、保护动作的信号和异常信号、有载调压变压器分接头位置开关的储能信号、通道的状态信号终端状态信号、蓄电池状态等。2.2停电时间指标体系配电网停电时间指标体系的构建是一个系统工程。需要考虑停电时间的性质等因素，建立合理的停电时间综合评价指标体系。基于指标体系的统一性和合理性，将停电时间分为计划停电时间、停掉告警时间、停电发生时间和停电持续时间4个二级指标。如图1所示。
2.3模型构建2.3.1改进粒子群优化算法改进的粒子群优化PSO（particleswarmoptimization）算法有基于改进进化方程的PSO算法、基于遗传思想改进的PSO算法、利用收敛性分析的改进PSO算法等。利用保证全局收敛的改进随机PSO算法能够避免早熟收敛或过早陷入局部极值等缺点，改进后的PSO算法能够扩大全局搜索能力并提高局部搜索精度。基于遗传思想改进PSO算法的具体步骤如下。步骤1初始化。包括给进化方程中的各参数赋初值，产生初始种群，确定扰动参数和变异概率。步骤2使用进化方程使种群进化。保留当前最优个体。步骤3给经过进化的种群按适应度的优劣进行排序，选出种群中较好的那一半，将这一半加入扰动后把较差的那一半覆盖掉。步骤4变异。种群中每个个体中的每一维以一个较低的概率随机地变异。步骤5检查终止条件，比如是否达到最大迭代次数、全局最优位值是否满足最小界限，如果满足条
图1配电网停电时间指标体系Fig.1Indicatorsystemofoutagetimein
distributionnetwork
配电网停电时间计划停电时间停电告警时间配电网停电发生时间配电网停电持续时间
112··