冗余

该成果彻底解决了输电线路长期无法全线路实时在线覆冰监测的问题，并实现了监测范围由点到面的突破。提出了基于光纤传感的分布式覆冰监测技术，利用电力通信光缆内部一芯冗余光纤做传感器，解析装置安装在变电站内，有效规避传统技术“电源、通信、环境”问题，实现了全线路覆冰监测，且装置安装无需登杆或停电。提出了多路复用技术，使用一台解析装置同时监测多条线路的覆冰状态，实现监测装置利用效率最大化。搭建了北京电网覆冰监测系统，实时获取电网覆冰监测数据，在北京电网尚属首次。该成果获得奖励情况该项目成果获得国网北京市电力公司2016年科技进步二等奖。

采用以柔直配电为核心的新型分布式智能电网，实现“源网荷”协调优化运行，提高油田新能源消纳率、降低线路损耗。通过电机功率动态跟踪调节，实现抽油机馈能共享。通过多台抽油机分时优化、协调群控，避免大电流峰值叠加，错峰填谷，将分散的变压器冗余容量集中共享，降低网电变压器和其他发电机组的供电容量，实现负荷动态均衡。

配网侧分布式资源的规模化发展加大了配网安全可靠供电保障难度。合理规划自治单元能以最小经济成本提升自治单元灵活性、供电安全可靠性以及消纳能力。然而现有的规划方法大多只考虑供电可靠性和经济性约束，未考虑资源相关性、调控模式以及电力市场因素，造成规划结果冗余及资源浪费。从自治单元的物理范围、容量规划影响因素、建模方法及求解算法4个方面进行综述分析，明晰自治单元的物理含义，分析源荷随机不确定性及相关性、调控模式、电力市场政策等因素对自治单元容量规划的影响，讨论考虑多因素的自治单元建模方法，比较不同规划求解算法的适用条件。最后，总结当前自治单元容量规划的不足，并提出相应建议及展望。

针对交流接触器各状态样本不均衡导致故障状态识别精度低和特征冗余度高的问题，文中提出一种基于嵌入式随机森林(embedded random forest，ERF)和贝叶斯优化非线性支持向量机(Bayesian optimization-support vector classification，BO-SVC)的复合识别方法。首先，通过交流接触器全寿命试验平台提取接触器状态特征，并针对各状态样本间不均衡导致识别精度低现象，提出一种基于权重法的样本均衡处理策略。然后，使用ERF对均衡后样本进行特征选择和降维，提取最能表征触头状态变化规律的最优特征。最后，将最优特征输入到BO-SVC识别模型，与另外2种代表性模型作为对比，以精确率、召回率和F1-分数3个指标对各模型性能进行评估。在3个指标上，文中方法的结果分别达到95.22%、98.91%和97.01%，均高于对比模型。以F1-分数为指标，在4组样本上对各模型性能进行测试，结果表明文中方法的F1-分数平均高出对比模型0.56%和27.28%，验证文中研究有效解决了交流接触器特征冗余和故障识别精度低的问题。

该技术采用配电链路和整流模块拓扑两个维度对传统不间断电源系统架构进行优化，减少功率变换环节，实现中压10kV交流电输入后直接转化为240V（或336VC）直流电并输出，降低供配电系统冗余。

针对220 kV及以上电压等级智能变电站双套录波通道同源匹配问题，提出一种基于正则表达式和Jaccard系数的智能变电站录波通道同源匹配方法。首先，针对录波通道命名不规范的问题，使用正则表达式对通道名称文本进行预处理，统一通道名称的表达形式；同时，使用jieba分词算法和去停用词操作，去除通道名称文本中可能存在的冗余信息。然后，使用Jaccard相似系数匹配算法计算录波通道名称文本之间的相似度，依据相似度大小筛选出同源通道。最后，基于电网实际的录波文件数据进行仿真分析。仿真结果表明：所提方法可有效实现智能变电站录波通道同源匹配。

针对沼-风-光乡村综合能源系统协同优化问题，构建了综合能源系统能量枢纽模型，并提出沼-风-光综合能源系统配置-运行协同优化双层规划模型，上层以年化总成本最小和碳排放量最小为目标，采用NSGA-II算法获取配置方案Pareto最优解集；下层以运行成本（包括碳排放成本）最小为目标获取最优运行方案，引入启发性规则，排除上层输入配置方案可能存在的设备冗余，加速上层优化配置。通过对福建某乡村沼-风-光综合能源系统进行算例验证，结果证明了所提优化配置和运行方案的多元性和优越性。

输电走廊错综复杂，大量线路处于高海拔、高寒地区，人工巡视故障排查难且耗时耗力，在无信号地区开展线路维护、检修、抢修、改造工作难度极大。为提高运检质效，保障电网设备安全运行，解决“信息孤岛”现象，以先进通信技术为支撑，搭建稳定可靠的通信桥梁，实现输电线路实时在线监测及智慧应用是解决痛点的关键。本报告首先对无人区密集输电通道面临的形势和传统通信解决方案进行分析，在此基础上，对动态链路切换的双主站“点对多点+链状”高冗余新型组网方式应用成效进行介绍，并提出以“一平台”、“一链路”、“一终端”、“一天线”、“一体系”为创新思路的无信号区“新链”通信技术方案，并对“新链”通信技术应用进行了展望。

为提高电力负荷的预测精度，提出一种基于VMD-SE的电力负荷分量的多特征短期预测方法。首先采用变分模态分解（VMD）将原始负荷分解为一系列模态分量与残差，VMD的分解层数由样本熵值（sample entropy，SE）确定；然后对比原始负荷与模态分量的SE值，重构为平稳分量和波动分量，来降低运算规模；同时利用皮尔逊相关系数来筛选特征变量，删除特征冗余，建立灰狼算法优化后的支持向量回归模型（GWO-SVR）和长短期记忆神经网络（LSTM）分别对平稳分量和波动分量预测；最后以某地区2018—2020年用电负荷为例进行实验。实验证明：此模型精准度高达94.7%，平均绝对百分误差降低到2.98%，具有更好的精准性和适用性。

该技术采用模块化设计和控制器局域网（CAN）通信链路冗余设计，新型碳化硅（SiC）器件和低磁导率材质电感器件，交错并联结构功率因数校正（PFC）电路和中性点钳位（NPC）三电平逆变电路，可提高产品扩展性能和系统供电可靠性，降低器件及电路损耗，结合高散热设计及合理器件布局。