研究电网可靠性评估中考虑最优负荷削减的问题。针对大电网系统，先在系统分析中将系统状态分为4种不同情形，对可能产生负荷削减的系统状态引入其最优负荷削减模型，在模型的目标函数中设置使负荷削减自动满足按临近原则和按负荷重要程度进行削减的加权因子，并在可靠性评估中的程序编制中予以实现。该最优模型与实际的负荷削减策略保持一致，能够得到反映电网真实可靠性水平的母线节点指标。文章给出了该最优负荷削减模型，以及相应算法，程序流程图。通过具体算例验证了该模型的有效性和实用性。

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主要讲述物联网与智能电网的结合以及有关应用

智能电网与物联网ppt课件.ppt

以可再生能源为核心的分布式发电(Distributed Generation，DG)易受天气、季节、气候等条件的影响，具有间歇性、随机性发电的特点。当大规模接入配电网后会影响电能的质量，降低电网的稳定性，从而会使电网电压产生波动。针对传统的电压调节方法存在的不足，提出了一种利用电池储能系统(Battery Energy Storage Systems，BESSs)来进行电网电压调节的策略，对电网电压进行调节的同时，对电池的电荷状态(State of Charge，SOC)也进行实时监控，避免电池在充放电时发生过充过放。

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针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79

基于谐波注入的电网阻抗检测技术研究，卞江铜，肖华锋，本文研究一种基于并网逆变器的阻抗检测方法，具有实现简单、成本低、对电能质量影响小的优点。具体思路是通过在电网电压过零期间