构建大电网安全防御体系——欧洲大停电事故的分析及思考

欧洲电网2006年11月4日大面积停电事故起源于德国电网内一条线路的停运。文中简要介绍了线路停运前系统的运行状态及事故的发展过程，多方面分析了产生事故的原因，指出了欧洲电网暴露的问题，总结了经验和教训，探讨了构建大电网安全防御体系的几个方面。     

基于PP-AHP的混凝土坝安全综合评价模型

针对混凝土坝实际监测项目和测点布置情况,在现有综合评价模型的基础上,提出综合考虑客观实际与系统专家意见大坝安全综合评价PP-AHP模型。在计算得到加权权重后,进一步考虑指标间的相关性,根据Gram-Schmidt的思想,对指标作正交化处理消除了指标信息重叠对评价结果的干扰。工程实例验证了PP-AHP模型对混凝土坝进行安全综合评价的优越性。     

有源滤波器非线性行为分析及其电磁干扰的抑制

对具有结构不稳定性的有源滤波器的非线性问题进行了研究，通过对绝缘栅双极型晶体管（IGBT）器件开关过程产生的瞬态电流脉冲的传播过程进行分析，将IGBT器件的控制电压引起的结构稳定问题的抑制转化为该瞬态电流脉冲传播通路的阻断。利用仿真和实验对正激式与反激式开关变换器进行抗干扰能力的研究，说明反激式开关变换器用于有源电力滤波器(APF)的辅助开关电源，更有利于APF对非线性问题的抑制。     

输电线路故障定位的最小二乘法实现

当输电线路发生故障时，要求尽快查找到故障并进行处理后恢复供电。这就要求定位装置有尽可能高的精度。故障定位精度的高低除了受所采用的算法原理影响外，还受对所采集的数据的处理方法的影响。文中输电线路故障定位采用R-L模型的微分方程算法。由最小二乘法获得的估计在高斯白噪声条件下具有最佳的统计特性，辅助变量法在噪声系统模型未知情况下具有一致性的估计，故用最小二乘法进行估计后，再运用辅助变量法进行修正。经过数字仿真和静模试验，结果比较稳定。说明该算法抗干扰能力较强，精度满足工程要求。     

基于小波变换的边际电价神经网络预测新模型

提出了一种基于小波变换和群智能演化的神经网络集成预测新模型，对日前交易边际电价进行预测。首先利用小波变换将历史边际电价序列分解为高频和低频部分，并分别构造学习样本作为神经网络集成的输入;然后将边际电价预测问题转化为神经网络实际输出与预测输出误差最小化问题，其寻优过程采用粗 — 细二阶段学习算法。在第1阶段，采用粒子群优化算法把神经网络的结构和权重映射成问题空间中的粒子，通过粒子速度和位置更新方程进行粗学习，获得多个相对占优的神经网络结构和初始权重并构成神经网络集成单元;在第2阶段，采用梯度学习算法和交叉验证对神经网络集成单元的权重进行细学习，并以误差最小的神经网络集成单元的输出作为神经网络集成预测模型的输出。美国加州日前交易电力市场边际电价预测算例表明，该预测方法可以获得较高的预测精度，且优于BP神经网络方法和ARIMA预测方法。     

智能型自适应单相重合闸的应用研究

根据自适应单相重合闸的电压判据在判别瞬时性故障与永久性故障时存在的缺陷，提出了智能型自适应单相重合闸方案，将人工神经网络用于其中，建立了一个3层前向网络模型。利用EMTP及MATLAB进行了大量的仿真实验，验证了其无论在长线路还是短线路的故障区分中都具有良好的可行性，克服了传统判据的缺陷。同时还提出了基于模糊神经网络的自适应单相重合闸方案，作为下一步的研究方向。     

自组织映射神经网络用于暂态稳定性分析的研究

对几种形式的自组织映射神经网络进行了集中介绍，并对自组织特征映射（SOFM）神经网络和学习矢量量化（LVQ）神经网络在电力系统暂态稳定模式识别中的应用性能进行比较。利用SOFM网络输出层聚类信息对不同ANN输入特征量的选取效果进行了直观的比较。在这些比较的基础上，利用Kohonen网络“无监督聚类、有监督学习”的工作方式，给出一种基于Kohonen网络的复杂系统在线事故筛选和发电机功角预测方法。利用华中电网的数据对这种网络进行了大量的计算，计算证实了该方法的有效性。     

大坝安全实时监控和预警系统的研制和开发

为适应新形势下水库大坝安全运行和科学管理的需要,根据国内外水利水电工程建设和管理的发展趋势,研制和开发了水利水电行业的专业管理软件系统——大坝安全实时监控和预警系统。简要介绍系统的主要功能、总体结构设计、数据库设计,以及实时监控和分析预警2个核心子系统的功能。阐述实时监控和分析预警的技术路线以及系统数据流结构,并给出了系统应用实例。应用结果表明,该系统通用性强,实用可靠,使用效果良好。     

基于最小生成树编码的配电网恢复遗传算法

建立了大停电事故后配电网恢复的数学优化模型。通过改变目标函数参数，可以适应不同的系统恢复方案中各种可用电源容量的情况。遗传算法求解采用实数编码、最小生成树Prim算法解码，避免了不可行解的产生，大大提高了算法的计算效率。配电网潮流采用前推回代法计算，并利用Prim算法的中间结果直接得到各节点间的父子关系，减少了计算量。算例表明文中的算法稳定性好，收敛迅速。