通过研究智能电网脆弱性评价方案,发现评价过程中不需要任何人工介入和干预。同时,利用模糊神经网络算法,分析4个不同数据来源,编制对应的数据模糊方案,主要包括采用10个神经网络模块和7个相同算法,最终得到7个[0,1]区间上的解模糊输出值。其中,ERP和OA系统的输入数据采用模糊方案流程运行统计结果,设备节点的录波图数据以及电网拓扑量化数据采用基于TOPSIS的归一化模糊方案,输出解模糊方案采用去量纲线性投影方案将数据高保真地投影到[0,1]区间。相较以往涉及到诸多主观评价的评价方案,该方法的客观性和实时性更强,与其他大数据挖掘系统的数据整合效果更好。

采集终端是智能电网电力远程抄表的重要组成部分。本文描述了运用AVR单片机为核心，结合RS485现场总线技术及Lonworks控制网络技术，实现低压的电力数据的实时或定时的在线自动化采集、数据的存储、信息上传与获取、电能历史数据自动计算等功能的新型智能采集终端。该产品已在南京大学能源管理系统得到成功的运用。

风能、太阳能等间歇式新能源大规模并网发电给电力系统的安全稳定运行带来了严峻的挑战,规模化的电能存储是解决这一问题的重要手段之一。抽水蓄能和压缩空气储能技术是被国内外广泛应用和关注的大规模储能技术。本文在对这2种储能技术优势和缺陷分析的基础上,提出了一种具有效率高、响应快、一次性投资少、发电成本低的无水坝抽水压缩空气储能系统,重点介绍了非补燃式无水坝抽水压缩空气储能技术,并给出了基于大型地下洞库的应用设计实例,提出了发展大规模压缩空气储能尚需研究的关键技术,以期推动该技术在智能电网建设中的大规模应用。