基于PSD-BPA的暂态稳定控制批处理计算方法的实现

为了应对暂态稳定性分析、暂态稳定控制策略研究、稳控定值计算等工作量大、效率低的问题,以PSD-BPA的暂态稳定仿真程序（SWNT）为基础,通过自定义相关数据卡和故障文件,采用工程-方式的数据管理模式,结合系统稳定性的自动判别方法,实现了多方式、多故障的暂态稳定控制批处理计算功能.该实现方法能明显提高工作效率.     

基于EEAC的考虑暂态安全稳定约束的最优潮流计算

基于扩展等面积准则(EEAC)这一稳定性量化分析理论和算法,提出了求解含暂态安全稳定约束的最优潮流(OTS)计算方法.该方法将OTS分解为最优潮流(OPF)和暂态安全稳定预防控制2个子问题.基于安全稳定模式的预防控制在OPF运行点上求取满足暂态安全稳定约束的优化经济调整方案,据此将暂态安全稳定约束转化成相应控制变量的不等式约束,并以此作为OPF计算的附加约束条件,通过OPF和预防控制2个子问题的"相互解耦,交互迭代"得到OTS的解.以广东电网为仿真算例验证了算法的有效性.     

一种基于EEAC和轨迹灵敏度的暂态稳定约束 最优潮流模型与方法

暂态稳定约束最优潮流问题是当前电力系统的研究热点之一。将该问题分解为暂态稳定评估、灵敏度分析和最优潮流等三个子问题交替迭代求解。采用EEAC法进行多预想故障的暂态稳定评估,并给出各不同稳定情况下的裕度表达式;通过轨迹灵敏度法得到稳定裕度关于控制变量的灵敏度,由此构造线性不等式约束;采用非线性原对偶内点法求解含简单稳定约束的OPF问题,并通过增加校正因子的方法避免过度调整问题,通过迭代求解使系统能够满足稳定裕度要求。该方法不仅能考虑多摆失稳问题,也能处理不同失稳模式的多故障问题。通过IEEE-39算例的仿真计算,验证了该方法的有效性。     

一种基于EEAC和轨迹灵敏度的暂态稳定约束最优潮流模型与方法

暂态稳定约束最优潮流问题是当前电力系统的研究热点之一。将该问题分解为暂态稳定评估、灵敏度分析和最优潮流等三个子问题交替迭代求解。采用EEAC法进行多预想故障的暂态稳定评估,并给出各不同稳定情况下的裕度表达式;通过轨迹灵敏度法得到稳定裕度关于控制变量的灵敏度,由此构造线性不等式约束;采用非线性原对偶内点法求解含简单稳定约束的OPF问题,并通过增加校正因子的方法避免过度调整问题,通过迭代求解使系统能够满足稳定裕度要求。该方法不仅能考虑多摆失稳问题,也能处理不同失稳模式的多故障问题。通过IEEE-39算例的仿真计算,验证了该方法的有效性。     

基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定预防控制方法

为了更好地实现电力系统暂态稳定预防控制,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的电力系统暂态稳定预防控制方法。通过CNN模型输出变量灵敏度选择控制发电机并确定控制量,然后采用CNN和时域仿真相结合的暂态稳定评估方法进行控制方案校核,得到使系统在预想故障下稳定的控制方案。采用某省级电网算例进行预防控制效果验证。结果表明,采用所提出的预防控制方法,可以找到使系统恢复稳定的预防控制策略。     

基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制

针对电力系统暂态稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制方法。通过将暂态稳定预防控制建模为样本空间映射问题,该方法利用数据驱动方法训练生成模型,建立从暂态失稳运行空间到暂态稳定运行空间的映射。模型通过调整电网中发电机的有功出力,提高电网的暂态稳定裕度,使电网运行点满足暂态稳定校核的要求。与传统优化建模方法相比,所提方法通过神经网络的前馈推断求解控制策略,无需迭代求解,极大地提高了求解效率。基于新英格兰39节点系统的测试结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于单机无穷大母线等值和轨迹灵敏度的暂态稳定约束最优潮流

在分析多故障暂态稳定约束最优潮流(transient stability constrained optimal power flow,TSCOPF)轨迹灵敏度法存在问题的基础上,提出基于单机无穷大母线等值和轨迹灵敏度的暂态稳定度约束最优潮流计算方法.根据单机无穷大母线等值,在暂态稳定约束最优潮流模型中引入严格的暂态稳定判据,并应用轨迹灵敏技术提高计算效率.将故障分为稳定故障、极度稳定故障、一般不稳定故障和极度不稳定故障,分别在暂念稳定约束中分别加以处理,可快速地进行放障筛选.同时,对于小稳定故障不需要寻找临界稳定轨迹,可节省大量的仿真时间.在3机、10机和20机系统上的仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

基于XGBoost和ASPSO的电力系统暂态稳定预防控制方法

该文提出了一种极限梯度提升（extreme gradient boosting,XGBoost）和基于蚁群算法的自适应参数粒子群优化算法（particle swarm optimization algorithm of self-adaptive parameter based on ant colony algorithm,ASPSO）相结合的方法,以实现电力系统暂态稳定预防控制。首先,通过XGBoost模型快速学习系统运行特征与暂态稳定性间的映射关系,给出特征重要性排序,提供一定的模型可解释性。其次,将训练好的XGBoost嵌入暂态稳定约束最优潮流模型作为暂态稳定约束。之后,利用ASPSO算法迭代求解,保证系统暂态稳定的同时,考虑发电机有功出力调整最小化,制定相应预防控制策略。最后,在PSS/E提供的IEEE 39节点系统中进行算例仿真,证明了所提方法的有效性。     

基于支持向量回归预测模型考虑天气因素和分时电价因素的短期电力负荷预测

该文提出了一种极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）和基于蚁群算法的自适应参数粒子群优化算法（particle swarm optimization algorithm of self-adaptive parameter based on ant colony algorithm，ASPSO）相结合的方法，以实现电力系统暂态稳定预防控制。首先，通过XGBoost模型快速学习系统运行特征与暂态稳定性间的映射关系，给出特征重要性排序，提供一定的模型可解释性。其次，将训练好的XGBoost嵌入暂态稳定约束最优潮流模型作为暂态稳定约束。之后，利用ASPSO算法迭代求解，保证系统暂态稳定的同时，考虑发电机有功出力调整最小化，制定相应预防控制策略。最后，在PSS/E提供的IEEE 39节点系统中进行算例仿真，证明了所提方法的有效性。     

基于BCU法的多故障暂态稳定约束最优潮流计算

基于稳定域边界的主导不稳定平衡点（BCU）方法,求解暂态能量裕度对发电机有功和无功出力的解析灵敏度,再将暂态能量裕度约束直接加入最优潮流模型中,建立含多故障暂态能量裕度约束的最优潮流逐次线性规划模型。通过常规潮流计算、基于BCU法的暂态稳定及暂态能量裕度灵敏度计算、基于单纯形法的线性规划算法的交替求解,获得最优解。并对BCU方法和故障模式法进行了比较,在上述的交替求解过程中,故障模式法并不能保证能求出主导不稳定平衡点,但BCU方法能够给出可靠结果。新英格兰10机39节点系统的计算结果验证了所提方法的有效性。     

考虑暂态稳定约束的最大输电能力计算

基于最优潮流技术和稳定性量化分析理论的扩展等面积准则(EEAC),提出了在预想故障集下求解互联电力系统暂态稳定约束下的最大输电能力计算方法。基于最优潮流技术建立了最大输电能力的数学模型,采用EEAC量化分析算法获取预想故障集的暂态稳定裕度,针对不安全的预想故障,采用基于安全稳定模式的预防控制技术将非线性的暂态稳定约束转化成临界群机组出力的线性约束,并最终通过内点算法求解。广东电网仿真算例验证了算法的有效性和实用性。     

暂态功角弱稳定模式辨识及其协调紧急控制策略

针对电网发展过程中可能出现的复杂暂态功角失稳现象,提出了用于系统安全稳定分析和控制的暂态功角弱稳定模式的概念及其辨识方法,解析了紧急控制导致弱稳定模式演化为主导失稳模式的机理及其近似必要条件。在理论分析的基础上,提出了基于系统暂态稳定约束转化的紧急控制数学模型,进而设计了基于动态灵敏度指标的启发式协调紧急控制策略计算方法,提升了紧急控制算法对于处理复杂暂态失稳情况的适应性,实现了统筹系统暂态功角多个弱稳定模式的自动协调控制。基于实际电网的算例验证了所提紧急控制负效应机理及策略搜索算法的有效性。     

基于BCU法的多故障暂态稳定约束最优潮流计算

基于稳定域边界的主导不稳定平衡点(BCU)方法,求解暂态能量裕度对发电机有功和无功出力的解析灵敏度,再将暂态能量裕度约束直接加入最优潮流模型中,建立含多故障暂态能量裕度约束的最优潮流逐次线性规划模型.通过常规潮流计算、基于BCU法的暂态稳定及暂态能量裕度灵敏度计算、基于单纯形法的线性规划算法的交替求解,获得最优解.并对BCU方法和故障模式法进行了比较,在上述的交替求解过程中,故障模式法并不能保证能求出主导不稳定平衡点,但BCU方法能够给出可靠结果.新英格兰10机39节点系统的计算结果验证了所提方法的有效性.     

含暂态能量裕度约束多故障最优潮流计算

借助暂态能量裕度对发电机有功和无功出力的解析灵敏度，将暂态能量裕度约束直接加入最优潮流模型中，建立含暂态能量裕度约束多故障最优潮流逐次线性规划模型，采用单纯形法求解，取得了较好的效果。此外，还提出了根据大步长单故障最优潮流近似计算获得的暂态能量裕度进行故障扫描方法，并寻找到同一失稳模式下影响系统稳定的关键故障，验证了满足关键故障稳定性要求的最优潮流解可以同时满足同失稳模式下的其它故障的稳定约束。新英格兰10机39节点系统的最优潮流及暂态稳定计算验证了所提方法的有效性。所有优化结果均用一个在电力系统中广泛使用的暂态稳定仿真程序进行了验证。     

融合智能代理模型和改进微分进化算法的电力系统暂态稳定预防控制

电力系统暂态稳定预防控制可看作含微分方程的非线性规划优化模型,开发一种寻优能力强、计算速度快的优化求解方法非常关键。考虑暂态稳定预防控制问题的特点,提出一种融合智能代理模型和改进微分进化算法优化求解算法。在微分进化算法的基础上,引入扩展变异操作及参数自适应调整策略,提高微分进化算法的寻优能力,并利用改进微分进化算法求解预防控制优化模型。同时,为提高求解速度,利用潮流特征和集成极限学习机建立暂态稳定裕度预测的智能代理模型,在迭代优化过程中快速估计稳定裕度水平,避免反复进行时域仿真计算。仿真结果表明,所提方法不仅增强了传统智能优化算法的寻优能力,并能大幅度减少预防控制策略的求解时间。     

基于变参数追踪的暂态稳定分析与预防控制方法

采用了一种基于变参数追踪的电力系统暂态仿真算法。该算法将时间维作为微分代数-差分方程组的一个普通参数来处理,通过预估-校正的计算环节,连续求解得到系统在暂态过程中的轨迹。从该算法出发,提出了一类状态变量限值和约束函数对控制参数的灵敏度并推导了其公式。基于该灵敏度,提出了一种暂态稳定预防控制方法。该方法以控制总成本最小为目标,综合考虑多故障的协调。通过新英格兰10机39节点系统的算例,验证了文中方法的有效性。     

基于变参数追踪的暂态稳定分析与预防控制方法

采用了一种基于变参数追踪的电力系统暂态仿真算法.该算法将时间维作为微分代数-差分方程组的一个普通参数来处理,通过预估-校正的计算环节,连续求解得到系统在暂态过程中的轨迹.从该算法出发,提出了一类状态变量限值和约束函数对控制参数的灵敏度并推导了其公式.基于该灵敏度,提出了一种暂态稳定预防控制方法.该方法以控制总成本最小为目标,综合考虑多故障的协调.通过新英格兰10机39节点系统的算例,验证了文中方法的有效性.     

投影能量函数在天津电网在线安全分析的应用

介绍了投影能量函数理论在天津电网在线安全分析系统中的应用.利用投影变换,将复杂的故障后电力系统动态过程转化为相点在一维空间中的简单运动进行研究.通过研究故障后系统最小投影动能与失稳发电机组有功出力之间的关系,提出一种计算暂态稳定约束下发电极限的方法.该方法已应用于天津电网在线安全分析系统中,对有危害故障提供预防控制调整方案.在华北2007年方式计算电网上的分析结果表明了该算法的有效性.     

求解暂态稳定约束最优潮流的混合算法

借助单机无穷大母线等值建立严格稳定判据,将轨迹灵敏度和微分进化技术结合起来求解暂态稳定约束最优潮流问题。以临界稳定功角作为暂态稳定约束功角阈值,并用预测失稳时刻修正功角阈值,提高了功角阈值的准确性和优化精度。按照单机无穷大母线等值,将故障分为稳定故障、极度稳定故障、一般不稳定故障和极度不稳定故障,将极度稳定故障从暂态稳定约束中剔除,省略相应灵敏度计算。为充分发挥改进轨迹灵敏度法的快速收敛特性和微分进化算法较强的全局搜索能力,提出将两者适当结合构造求解多故障暂态稳定约束最优潮流问题的混合算法。所提微分进化种群规模和计算量大大减小;含不稳定故障规格化稳定度的评价函数值更能综合反映种子的安全经济指标。在3机和10机试验系统上验证了所提算法的高效性和实用性。     

基于XGBOOST-PSO提高受端电网电压暂态稳定的发电机无功优化方法

考虑发电机稳态输出无功对其支撑暂态电压恢复稳定能力的影响,基于机器学习研究优化发电机稳态输出无功提高电压对故障扰动保持暂态稳定能力的预防控制方法。该方法采用加权多二元表暂态稳定裕度指标量化母线暂态电压对不同预想故障扰动的综合稳定裕度,并基于指标排序确定稳定裕度薄弱母线。同时基于发电机无功调节对预想故障下各薄弱母线电压暂态稳定裕度综合作用灵敏度排序,选择作用灵敏发电机。在利用XGBoost建立根据系统稳态特征向量预测薄弱母线暂态电压稳定的分类模型基础上,以系统对预想故障扰动保持暂态电压稳定为约束、以减小发电机稳态无功调节对网损产生影响为目标,基于潮流计算寻优灵敏发电机稳态输出无功,以提高薄弱母线的暂态电压稳定性。最后采用雅湖直流接入江西电网的PSASP计算模型验证了所提方法的有效性。