摘要：随着分布式电源大量接入微电网群,微电网群故障检测面临传统就地检测方法难适应拓扑变化、多地信息检测数据质量和网络通讯要求高、数据驱动方法样本需求量大等问题。为此,提出了一种基于消息传递网络的故障检测方法,该方法将故障检测建模为微电网群节点的故障概率预测问题,建立从微电网群故障波形到各节点故障类型的映射。模型利用卷积神经网络对各节点故障波形进行特征提取,所得局部节点特征经消息传递网络在邻近节点之间传播,更新节点特征用于故障定位和故障类型识别。针对拓扑变化的复杂故障场景,设计根据微电网群运行状态变化的拓扑特征,构造增强样本数据集以抵抗数据丢失,减小总样本需求量。最后,在Cloud PSS平台搭建了实际微电网群仿真算例,算例测试结果表明所提方法故障定位精度高,故障类型识别准,抗数据丢失能力强,样本需求量较低,且可以适应微电网群多变的运行状态和拓扑结构。

摘要：针对配电网中量测布局不均、精度不足等问题,提出了一种基于图注意力网络的配电网超分辨率量测生成方法。该方法可提高配电网状态量时空分辨率,且具有拓扑泛化能力,可适应配电网重构拓扑工况,以最小化量测采集实现配电网高精度状态感知。所提方法通过注意力机制学习节点电气状态量之间的关联关系,将潮流约束加入模型训练中并设计了模型训练所需的最小拓扑集,避免对训练样本数据的过拟合,提高生成模型泛化能力。最后,通过IEEE 33节点和IEEE 123节点标准配电网算例验证了所提方法的有效性。

摘要：为满足大规模交直流电网多时间尺度动态过程的准确、高效仿真需求,已有研究结合不同仿真建模理论深入讨论了多时间尺度分区仿真方法。对于多时间尺度分区仿真,不同分区间的仿真接口是决定仿真成败的关键。首先,分析了交直流电网的多时间尺度特性及分区多时间尺度仿真的分类。然后,梳理了机电-电磁暂态离线仿真接口设计的关键问题。进一步,归纳了多速率电磁暂态仿真接口和移频-常规电磁暂态混合仿真接口的研究现状。最后,对多时间尺度分区协同仿真接口设计的未来研究方向进行了展望。