/oa /oa/darticle.aspx?type=view&id=20190500 2019年09月20 00:00 2019年05期 0 00 1365535 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201810018 能源与电力系统是现代社会人类生存和发展的基础，在发电、热转换等能源传输和转化过程中 存在着极大的低效和浪费，造成日益严重的环境污染与资源消耗.针对能源电力系统中的经济性、环保 性及社会友好性等多个目标进行全面、综合的优化设计和运行调度，是创造低碳智慧能源的必要途径. 基于启发式多目标优化算法具有灵活性高、适用范围广、求解效率高等特点，经过数十年的发展，现已成 为工程优化领域的重要求解工具.本文旨在系统地整理启发式多目标优化算法在求解电力和能源系统 中典型问题的应用，重点对6个典型问题的求解应用进行探讨、分析，结合现阶段存在的问题，指出该领 域未来亟待研究和探索的方向. 2019年09月20 00:00 2019年05期 1 11 15503129 朱晓东，王颖，杨之乐，郭媛君 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201809037 摘要：在综合能源系统和能源互联网的高速发展中，电力负荷预测对电力系统的经济安全运行具有 重要的作用.传统的负荷预测模型方法已在电力系统中取得了广泛应用，传统方法的简单计算模型对于 高随机性、大数据背景下的动态负荷预测精度无法保证.近年来，在计算工具不断升级和训练数据量大 规模提升的背景下，深度学习方法在电力负荷预测领域的应用得到了广泛重视.对多种深度学习方法在 负荷预测领域中的应用进行了叙述分析，回顾了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、深度 置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)等不同深度学习方法预测模型.对比于传统的负荷预测方法，深 度学习方法具有更高的预测精度，对于各种外部影响因素具有更好的鲁棒性. 2019年09月20 00:00 2019年05期 12 21 12810994 朱俊丞，杨之乐，郭媛君，于坤杰，张建康，穆晓敏 /oa/darticle.aspx?type=view&id=05-0022-09 电力系统的发展程度是一个国家经济水平的重要评判指标.随着分布式可再生能源的不断接入 与电网规模的不断扩大，电力系统正逐渐趋于复杂化，电力数据呈现出多源、异构、大量等典型的大数据 特性，这对电力问题的分析处理方法提出了更高的要求.人工智能(artificial intelligence, AI)是未来科技 进步的关键，我国已将推进人工智能发展提升为国家战略并将电力系统定为人工智能主要应用领域之 一，人工智能的发展也为电力系统规划设计、仿真模拟、协调控制、预测估计、诊断识别等问题提供了强 有力的工具.本文从近几年世界各国人工智能政策需求入手，主要讨论了以感知预测、管理控制、安全维 护为主的人工智能在电力系统中的主要应用方向；以人工智能自身应用短板为基础，剖析了人工智能技 术在电力应用领域的不足之处，深入挖掘了人工智能在不同电力应用方向的问题所在；并着眼于人工智 能大局发展趋势，对电力智能化发展提出建议与展望. 2019年09月20 00:00 2019年05期 22 30 12259993 马民,秦佳,杨东升,周博文,庞永恒,汉焕英 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201811039 针对分布式发电及大量接入电动汽车对有源配电网功率和电压质量影响日益严峻的问题，首 先从储能容量及功率、日负荷曲线特性和单位时间角度分析了影响区间控制的因素，提出了一种改进区 间控制的储能出力模型来解决蓄电池储能电站一个周期内多次充放电问题进一步，基于随机变量相关 性的点估计概率潮流算法以分析分布式发电、电动汽车及储能电站接入配电网对电压水平的影响；最 后，针对含蓄电池储能电站的改进IEEE-33节点有源配电网系统进行仿真分析，实验结果验证了接入储 能电站可以有效地降低系统功率及电压波动. 2019年09月20 00:00 2019年05期 31 37 9435504 李雪,宋彦龙 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201811043 配电网故障数量的多少直接影响配电网的运行维护与用户的用电体验，目前业界关于配电网 故障数量等级预测的研究较少.给出了一种基于GRU网络的配电网故障数据分析与故障数量等级预测 方法.通过条件嫡来衡量配电网故障数量等级的历史依赖性，采用距离相关系数对诸多气象特征因素进 行相关性强弱考察，筛选出最优特征子集，最后通过训练GRU网络实现了配电网故障数量等级的预测. 算例结果证明了预测方法的有效性. 2019年09月20 00:00 2019年05期 38 43 6664172 高金峰,庞昊,杜耀恒 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201811040 主轴承是风电机组能量传递的关键设备，本文以双馈风力发电机组主轴承为研究对象，首先采 用高斯混合模型(gaussian mixture model, GMM)对机组工况进行辨识；其次在各个子工况空间内建立基 于双向循环神经网络(bi-directional recurrent neural network, Bi-RNN )的风电机组主轴承温度模型；然 后，采用随机森林算法对主轴承温度模型残差进行建模与预测，从而实现机组主轴承故障预警；最后以 某大型风电场机组为对象建模并开展仿真研究.结果表明，基于工况辨识的Bi-RNN神经网络算法结合 随机森林算法对主轴承故障预警具有较强的实用性和较高的准确率. 2019年09月20 00:00 2019年05期 44 50 7851388 尹 诗,侯国莲,于晓东,李 宁,王其乐,弓林 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201812001 随着互联电力系统的快速发展和可再生能源的大规模介入，电力系统呈现出互联和多源的特 点.基于这一情况，从多源互联电力系统的实际需求出发，首先建立含有火、水、气以及可再生能源参与 的四区域多源互联电力系统，然后针对可再生能源发电过程的随机性和波动性，采用基于灰狼优化算法 的PID控制器进行负荷频率控制，以快速抑制频率波动.仿真结果表明，在不同的扰动情况下，无论是对 于互联系统的频率偏差还是联络线的交换功率偏差，本文所采取的控制器均能取得良好的控制效果和鲁棒性. 2019年09月20 00:00 2019年05期 51 57 7999284 侯国莲,郭雅迪,弓林娟 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201812004 提出了 一种兼顾径向功率分配系统(RDS)的可靠性和效率的优化方案，目的是在网络重构 (DNR)的过程中使有功功率的损耗降低到最小.本文实质上是基于改进后遗传算法的网络分支故障分 析，即在暂态过程中重点分析保护系统对故障和恢复系统的响应.具体方法是首先采用基于分支可靠性 的非连续蒙特卡罗仿真方法对网络结构的可靠性进行预测，然后利用遗传算法，进行可实现的结构重构 和高效搜索.此外，本文在无投资的情况下分析了 RDS,将这种算法应用在一个69条线路的网络上，实 验结果证明了改进遗传算法的优越性. 2019年09月20 00:00 2019年05期 58 63 5826716 樊一娜,梁伟,黄渝清,赵东初,陈圣博,李明 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201807048 针对分布式储能参与电网电压暂降补偿的补偿服务，提出了分布式储能优化配置模型、分布式 储能与动态电压补偿器联合补偿的控制策略.首先，以最小化分布式储能安装成本与敏感负荷的电压越 限成本为目标，建立了分布式储能双层优化配置模型.然后，以分布式储能、动态电压补偿器的补偿成本 和敏感负荷的电压满意度为目标，建立了分布式储能与电压动态补偿器联合补偿的控制模型.采用随机 变异的粒子群算法求解分布式储能优化配置模型与联合补偿的控制模型.最后以IEEE 33节点系统进行 算例仿真.仿真结果表明，所提方法能减少储能容量的配置，同时联合补偿策略能提高补偿效果和减少 补偿设备的投资. 2019年09月20 00:00 2019年05期 64 71 8588210 马兴,李俊杰,黎 博,谢 巍,高盟凯,陈民铀 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201811002 针对孤岛微电网中间歇式能源出力的不确定性问题，基于可调节风电的不确定代价，考虑蓄电 池储能系统和柴油发电机组的控制特性.在系统稳定供电的前提下，以系统运维成本、污染物排放量为 目标，引入可调负荷充放电等相关约束，建立孤岛微电网能量优化调度模型，优化储能充放电与柴油机 组出力.并在此基础上，利用改进粒子群算法对模型进行求解,根据所建模型三种情景对比，进一步分析 9个不同调度区间系数对调度结果的影响机理，算例仿真验证了可调节风电不确定代价优化模型和优 化方法的有效性和可行性. 2019年09月20 00:00 2019年05期 72 78 8657622 薛金花,王德顺,郁正纲,李红,朱信舜,窦春霞 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201810023 BN_Inception网络作为基础架构，采用不同分辨率的神经网络互补学习复杂场景中火焰的多尺度视觉特征，同时该算法重点关注检测目标场景的背景环境、局部目标和整体布局等特征。本文还构造了一个涵盖大多数真实场景的火焰数据集，并在该数据集上进行了相应测试，实验结果表明该论文提出的算法相较于其他方法能够取得更好的检测效果，并在实际场景中得到了有效验证。 2019年09月20 00:00 2019年05期 79 83 9252219 黄文锋，徐珊珊,孙燚,周兵 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201807045 为了准确、高效地预测港口物流需求量，提出一种基于BP-RBF神经网络的组合预测模型.考虑 到物流需求的非线性变化特点，在建模过程中首先釆用BP与RBF两种神经网络方法分别建立单项预 测子模型，然后依据各子模型预测结果赋予不同权重进一步构建加权组合预测模型.再以汕头港为例， 通过MATLAB软件对港口物流需求量进行仿真预测.结果表明，组合预测模型较单一预测模型具有更高 的预测精度，能有效减少出现较大误差的概率，使预测结果更接近于实际情况，可为港口今后物流发展 规划提供参考. 2019年09月20 00:00 2019年05期 84 90 11647647 蔡婉贞,黄 翰 /oa/darticle.aspx?type=view&id=201806008 通过深入研究高斯混合模型.H0G+SVM分类器和Haar+AdaBoost分类器的算法原理，提出了 一种基于前景提取和模式识别的行人检测算法，首先使用高斯混合模型进行背景建模，通过前景提取的 方法提取出运动物体，对运动物体进行行人检测，最后对判断为行人的对象进行人脸检测，分类区分出 蒙面的可疑行人，解决基于背景建模方法的误判问题和基于统计学习方法的效率问题.实验结果表明， 相对于单独使用模式识别算法，新算法显著降低了漏检率，且在运行速度和检测率方面表现良好. 2019年09月20 00:00 2019年05期 91 96 6556926 杨忠明,李子龙,胡音文,黄翰,蔡昭权