基于功角受扰轨迹拟合的暂态稳定快速预测

基于相量测量单元（PMU）上传的功角实时量测数据,利用发电机功角受扰轨迹的分布知识,提出了一种基于功角受扰轨迹拟合的暂态稳定快速预测方法。该方法首先对系统进行离线仿真,记录发电机在受扰情况下相对于参考机的功角轨迹变化情况,并对轨迹集合进行聚类分析,从中提取特征轨迹,生成发电机的受扰轨迹标准模式库（PTSPD）;然后计算功角实时量测数据与发电机PTSPD中各个模式的欧氏距离,并利用某种修正方案来预测发电机功角的运行轨迹,从而快速判断出系统的稳定性。以新英格兰节点测试系统为例,证明了该方法的有效性和合理性。     

基于改进灰色Verhulst模型的受扰轨迹实时预测方法

提出了一种基于改进灰色Verhulst模型的受扰轨迹拟合外推预测方法。发电机角度的受扰轨迹在每一个摇摆过程中,呈现S形走势,与灰色Verhulst模型变化规律相符。采用无偏模型来消除灰色模型的自身误差,并通过采集最新的两个数据补偿误差,进一步提高预测精度。该方法易于实现,所需要量测数据少,计算简单,对于多摆过程中波峰与波谷的预测有很高的精度。应用该方法对IEEE39节点系统与中国南方电网实际系统的不同故障情形进行了仿真计算,结果表明,该方法具有好的预测效果。     

基于长短期记忆网络的电网动态轨迹趋势预测方法

为满足大电网主动防御对算法速度和精度的要求,提出基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络的电网动态轨迹趋势预测方法。首先,针对电压时序相轨迹的几何特征,提取节点状态的时序演进规律,快速辨识系统发电机运动的同趋性;其次,基于LSTM快速预测等值机系统的受扰轨迹;最后依据扩展等面积准则计算切机量,实现暂态功角稳定的紧急控制。IEEE 39系统算例验证了方法的有效性,该方法无需复杂计算、耗时短,具有较好的工程应用价值。     

基于实测响应轨迹的电力系统暂态不稳定判别

电力系统是一个复杂的多机时变非自治系统。通过广域测量系统获取的响应轨迹中包含了受扰系统全部的非线性时变因素,能够为系统暂态不稳定的准确识别提供依据。该文从扩展相轨迹表征受扰系统暂态稳定性的基本原理出发,分析了系统非自治因素对扩展相轨迹的影响;针对轨迹上可能导致判据误判的关键点,详细分析了非自治因素对暂态稳定判据的影响;利用实时测量的机组功角及不平衡功率,构建辅助判据识别可能导致误判的非自治因素,增强受扰系统暂态失稳判别的可靠性;通过定义复合功角确定受扰系统的失稳模式,形成了基于实测响应轨迹的系统暂态失稳判别流程。最后,该文针对IEEE39节点系统与复杂交直流混联电网进行了仿真测试,算例验证了辅助判据的有效性,并证实了该方法判别电力系统暂态失稳的准确性和预测性。     

基于受扰电压轨迹的电力系统暂态失稳判别（一）机理与方法

随着相量测量单元/广域测量系统技术的广泛应用,基于实际响应的安全稳定控制技术成为研究热点。文中首先分析了振荡中心电压与系统暂态稳定性的关系,进而提出一种基于受扰电压轨迹的暂态失稳实时判别方法。根据扰动后电压轨迹进行复合积分运算,由系统振荡中心的电压映射区域发电机群的相对运动信息,实时量化评估全网的暂态稳定性。与基于扰动后功角轨迹的判别技术不同,所提方法无需进行发电机快速分群,不需要计算系统惯量中心,可用于功角多摆稳定性评估,具备计算量小、容错性高的特点。     

基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略

随着新能源渗透率的提升,电网环境日益复杂,电力系统安全稳定运行也面临着新的挑战。为了满足电力系统暂态功角失稳后的实时紧急控制决策,采用深度学习与紧急控制相结合的方法,提出一种基于改进AlexNet网络的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略。首先基于改进AlexNet对失稳发电机功角轨迹进行预测,识别临界机群;然后定义紧急控制动作灵敏度指标,建立改进AlexNet灵敏度预测模型,拟合发电机功角特征与紧急控制动作灵敏度的映射关系,从而确定紧急控制的动作母线;最后以切除发电机和负荷容量最小为目标,建立紧急控制优化模型并求解最优策略,并在新英格兰10机39节点系统进行算例验证。结果表明,针对电力系统暂态功角失稳问题提出的基于深度学习的功角轨迹预测模型和紧急控制灵敏度预测模型,均有较高的预测精度。在此基础上制定的紧急控制策略能使失稳系统快速恢复稳定运行,加强电网安全稳定防御体系。     

基于广域量测信息的快速暂态功角失稳判据比较

实时暂态稳定分析需要有快速暂态稳定性判据。从发电机转子运动方程出发,研究了基于轨迹信息的快速暂态稳定性判据的特点,分析了不同类型判据所使用的关键动态特征信息。在基于功率–相位–频率的快速暂态功角稳定性判据的研究基础上,对基于相图几何特性和基于受扰电压轨迹积分的暂态功角稳定性判据进行了比较,揭示了几种判据内在的联系与区别,并结合具体算例进行了仿真验证。     

发电机运动轨迹预测理论的研究

广域测量系统的发展,为根据实测电力系统轨迹进行暂态不稳定性的紧急控制提供了可能。利用实时数据进行超实时预测能尽早投入控制措施,阻止失步的发生。因此,研究高精度长时间的轨迹预测具有重要意义。从发电机运动方程出发,导出了适用于电力系统的滚动自记忆预测方法。该方法先用三角函数拟合不平衡功率,然后由不平衡功率预测角速度,最后由自记忆公式预测功角。IEEE9节点系统的仿真计算结果表明,该方法可以很准确地预测未来至少0.5 s的功角轨迹,同三角函数、自回归预测相比,具有预测精度高、预测时间长的优点。     

基于最优控制原理的暂态稳定预防控制模型

基于时域仿真得到系统受扰轨迹,给出了暂态稳定预防控制的非线性规划模型。该模型把功角在末端时刻不大于预先设定的门槛值作为暂态稳定约束条件。通过引入最优控制原理,把微分-代数方程所描述的电力系统预防控制转化为以各发电机有功输出为控制量的最优控制问题:重新调整控制量控制各发电机的转子相对角度,使其在末端时刻都不大于设定的门槛值,从而实现了非线性系统的状态转移。所提出的暂态稳定预防控制模型与时域仿真具有同等的模型适应性。经IEEE 39节点测试系统的数值分析结果表明该算法的有效性,估计的精度能够满足实际工程的需要。     

基于最优控制原理的暂态稳定预防控制模型

基于时域仿真得到系统受扰轨迹，给出了暂态稳定预防控制的非线性规划模型。该模型把功角在末端时刻不大于预先设定的门槛值作为暂态稳定约束条件。通过引入最优控制原理，把微分-代数方程所描述的电力系统预防控制转化为以各发电机有功输出为控制量的最优控制问题：重新调整控制量控制各发电机的转子相对角度，使其在末端时刻都不大于设定的门槛值，从而实现了非线性系统的状态转移。所提出的暂态稳定预防控制模型与时域仿真具有同等的模型适应性。经IEEE 39节点测试系统的数值分析结果表明该算法的有效性，估计的精度能够满足实际工程的需要。     

基于关键支路受扰轨迹凹凸性的暂态稳定判别及紧急控制

基于局部受扰信息,判别大扰动冲击下互联电网暂态功角稳定性,具有本地量测信息量少、实时响应实时判别、稳定判别计算量小等突出技术优点。该文首先分析了稳定与失稳两种情况下,发电机相轨迹与网络交流支路相轨迹几何特征的一致性;提出了基于临界断面中交流关键支路受扰相轨迹凹凸性的暂态稳定判别新方法;通过与快速失步解列装置整定参数的协调配合,获得了具备工程实施条件的时间裕度,在防控暂态稳定的第二道防线失效时,可作为避免失稳的紧急追加控制措施;交直流混联外送电网和特高压跨大区互联电网仿真结果,均验证了稳定判别方法和紧急追加控制的有效性。     

基于WAMS的电力系统受扰轨迹预测

基于相量测量单元（PMU）上传的实时功角数据,应用曲线拟合理论,提出了一种电力系统事故后功角轨迹快速预测的新方法。该方法从一个简单电力系统调速控制模型出发,推导出了功角与时间关系的数学模型,即功角随时间呈正弦衰减变化。由此提出了利用三角函数曲线拟合技术,对功角受扰轨迹进行预测。对IEEE 9节点系统与华北电网进行了仿真计算,结果验证了该方法的有效性。此外,与多项式曲线拟合法的对比分析表明,该方法优于传统的多项式曲线拟合法,具有更好的预测效果。     

基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法

为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。     

基于2阶轨迹灵敏度的暂态稳定约束最优潮流计算

针对现有基于轨迹灵敏度技术的暂态稳定约束潮流计算中存在的问题,计算出发电机转角对控制变量的2阶轨迹灵敏度,并利用1阶和2阶轨迹灵敏度更精确地描述发电机转角与所有发电机有功和无功出力之间的2阶泰勒展开表达式。此外,根据时域仿真,将多机系统等值为单机无穷大母线系统,并根据等值系统的临界功角轨迹建立严格的暂态稳定判据。据此可建立更为合理的暂态稳定约束最优潮流模型。新英格兰10机39节点和英国20机100节点系统的仿真结果验证了该方法的准确性和有效性。     

基于WAMS的电力系统暂态稳定预测

通过分析速度控制系统的模型得到功角的变化趋势,以广域测量系统实时量测的功角为基础,采用三角函数组合算法,预测电力系统故障后发电机的功角变化,以预测电力系统暂态稳定性。在预测算法中,采用非线性最小二乘法计算三角函数系数,以线性化和线性最小二乘法计算求解包络线方程,提高了计算的精度。本文提出一个快速判断暂态稳定的指标。在EPRI鄄36节点系统上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别

基于实时获取的广域测量信息,提出一种利用功角响应时间序列最大Lyapunov指数指标(largestLyapunov exponent index,LLEI)与角速度偏差相结合的暂态功角稳定判别方法。基于无需系统模型的LLEI估算方法,建立LLEI与角速度偏差的数学关系,并利用相轨迹稳定性动态特征,提出一种基于LLEI与角速度偏差特征的暂态功角稳定判据。该判据无需寻找最优计算时间窗口且所需计算窗口很短,并能给出确切的稳定性判别时间,克服了传统LLEI分析方法的不足,能够准确、快速地判别暂态稳定性。为节省计算时间和计算成本,提出基于最严重受扰机组对的多机电力系统暂态稳定在线判别方案。通过IEEE 10机39节点系统算例,验证了所提方法的准确性及快速性。计算仅利用少量WAMS量测数据,算法简单快速、计算成本低,能够实现在线判别,具有良好的应用前景。     

计及负荷特性的电力系统暂态受扰轨迹预测

针对电网规模的扩大,系统受扰后更易产生功角摇摆和振荡,负荷特性对电网动态的影响更为敏感,提出一种计及负荷特性的发电机暂态功角曲线预测方法。采用IEEE-9节点系统进行仿真验证,结果表明了所提算法的有效性。     

暂态稳定视角下的重合时序整定策略

结合电力系统中普遍应用的离线计算和准实时控制方案,以及超实时预测和控制方案,提出了暂态功角稳定和暂态电压稳定视角下的离线、准实时和超实时重合时序整定策略.超实时整定策略根据广域测量系统(WAMS)提供的故障线路两端断路器跳闸后的实测受扰轨迹,采用最小二乘法对导纳参数进行在线辨识,实现对导纳阵的实时跟踪,用其来预测重合闸的功角和母线电压变化轨迹,提高预测精度,从而得到优化的重合时序方案.数字试验表明该策略正确、有效.     

一种利用机端电压幅值轨迹MLE指标的暂态功角稳定在线辨识方法

在实时获取电网动态响应信息的基础上,为更有效地评估系统的暂态稳定性,文中从动态系统最大李雅普诺夫指数(maximum Lyapunov exponent,MLE)定义及其稳定分析机理出发,提出一种数据驱动的暂态功角稳定在线辨识方法。方法首先基于相空间重构理论、暂态功角稳定与机端节点电压幅值变化率-电压幅值偏差(Vmagcr-?Vmag)特性曲线的关系,将暂态功角稳定问题转变为受扰严重机组端节点?Vmag曲线的MLE轨迹分析问题;进而,利用递推最小二乘算法对MLE计算进行改进,并提出相关参数选取方法;最终,结合MLE曲线,给出了系统暂态稳定性的判断依据。方法无需对系统进行等值、简化及同调机组辨识,并克服了现有基于MLE暂态功角稳定评估方法需要预设MLE符号观测窗口的缺陷,具有较强的通用性与实用性。仿真算例验证了方法的正确性与有效性。     

基于引入虚拟负荷的发电机暂态稳定预测

提出了基于引入虚拟负荷的发电机暂态稳定预测方法,当系统受到扰动时,将系统降阶化简成仅仅含有发电机机端相量测量单元(PMU)测点的系统,在每个保留节点引入简化的虚拟负荷模型,来反映系统降阶过程中除保留节点外其他各个元件模型参数改变和网络拓扑变化对降阶后网络的影响,并利用毫秒级PMU量测来对各个虚拟负荷模型的参数进行辨识修正,然后再与相应的发电机方程联合,实现系统受扰轨迹预测.通过6机25节点和10机39节点系统对该算法的验证,表明了该算法的有效性.