【摘 要】
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在非侵入式负荷识别中基于原始电压-电流(V-I)轨迹特征的识别方法,难以对相似轨迹特征的负荷做出有效辨识.因此,提出了一种基于V-I轨迹特征的颜色编码方法,并利用K-means聚类算法和AlexNet神经网络进行负荷特征的辨识.首先,运用K-means聚类算法对负荷的有功和无功功率特征进行初步分类.然后,对未分类成功的负荷进行V-I轨迹构建和颜色编码处理,生成带有颜色特征的V-I轨迹.最后,运用AlexNet神经网络对负荷进行训练和分类,达到快速精细化的分类效果.针对公共数据集PLAID和WHITED,运
【机 构】
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东南大学网络空间安全学院,江苏省南京市 211102;河海大学能源与电气学院,江苏省南京市 211100;东南大学网络空间安全学院,江苏省南京市 211102;东南大学电气工程学院,江苏省南京市 21
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在非侵入式负荷识别中基于原始电压-电流(V-I)轨迹特征的识别方法,难以对相似轨迹特征的负荷做出有效辨识.因此,提出了一种基于V-I轨迹特征的颜色编码方法,并利用K-means聚类算法和AlexNet神经网络进行负荷特征的辨识.首先,运用K-means聚类算法对负荷的有功和无功功率特征进行初步分类.然后,对未分类成功的负荷进行V-I轨迹构建和颜色编码处理,生成带有颜色特征的V-I轨迹.最后,运用AlexNet神经网络对负荷进行训练和分类,达到快速精细化的分类效果.针对公共数据集PLAID和WHITED,运用原始V-I轨迹特征和进行颜色编码后V-I轨迹的识别效果做对比分析,可知所提方法在节省计算时间的同时也提高了识别的准确度,提升效果明显.
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针对采用传统矢量控制的模块化多电平变换器(MMC)在电网发生单相短路时易发生系统运行失稳的问题,从能量角度出发,提出形式简单、稳定性较好的无源一致性控制方法.以电网不平衡情形下正序电流期望轨迹快速跟踪与负序电流快速抑制为第1目标,通过建立MMC端口受控耗散哈密顿模型,求取不影响全局能量耗散的“无功力”,简化无源性控制器设计,实现全局能量在期望平衡点处达到最小,闭环控制系统全局渐近稳定.以提升正、负序dq轴电流期望轨迹跟踪的同步性为第2目标,将当前相与相邻相的并网电流期望轨迹跟踪误差作为状态误差引入无源性控
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近年来,同调等值方法被广泛应用于大型系统的动态等值中,得到的降阶模型能够准确反映系统的动态响应,其中,代表性的慢同调算法具有对故障位置和严重程度不敏感等优点.然而,由于模型限制及准确性差的问题,使得传统慢同调算法难以应用于分布式发电网络中.为此,提出了一种适用于下垂控制并网逆变器网络的慢同调与聚合方法,依据奇异摄动理论建立慢同调模型并分析阻尼的影响,以解决下垂控制逆变器网络的适用性问题.同时,将模糊C均值空间聚类算法用于模态矩阵的空间向量,以达到准确识别同调电源的目的.最后,应用聚合方法建立降阶模型,并通
随着电网不断扩大与发展,电力系统出现了水电经高压直流输电系统外送的结构,为保障电网的安全稳定运行,有必要探索该系统是否存在多频段振荡风险.首先,文中建立了水电机组和高压直流输电2个系统的独立模型,并推导了其接口动态方程,进而建立了全系统状态空间模型,并验证了模型的正确性.在此模型基础上,采用特征根分析法对系统进行多频段振荡模态特征识别和影响分析.分析结果表明,外送系统存在超低频、低频、次同步振荡模态.其中,超低频振荡模态除了与水电机组调速器强相关以外,还与整流站定电流控制器弱相关,在高比例水电出力的场景易
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相比于传统的集中式控制,微电网的分布式控制具有更高的灵活性和可拓展性.但是,分布式控制缺少用于监视发电单元运行的中央控制器.当攻击者对测量数据进行恶意篡改并输入控制器时,系统并不能有效地检测,其仍以错误控制信号进行系统控制,这将影响控制精度,甚至破坏系统的稳定性.为解决上述问题,文中提出了一种基于中间观测器的分布式弹性二次电压恢复控制方法.当孤岛直流微电网控制器受到虚假数据注入攻击时,该控制方法能对攻击信号进行有效观测并对系统进行补偿.实验结果表明,在系统受到时变虚假数据注入攻击时,该方法能够实现电压恢复
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