基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估

针对目前传统方法无法准确快速判断系统暂态电压稳定性的问题,提出一种基于特征量和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的暂态电压稳定评估方法.首先基于传统电压稳定指标分解及响应数据,从原始电气量中进行36维电压稳定构建特征量,将特征量输入卷积神经网络中进行有监督学习,最后将训练所得到的模型应用于电力系统暂态稳定评估中.利用新英格兰10机39节点标准算例对电网进行了仿真,结果表明该方法具有错误率低、精确率高、测试时间短的特点,能够准确快速判断出系统的暂态电压失稳,提高了电力系统的稳定性.     

基于能量函数的电网暂态稳定性离线量化指标研究

基于李亚普罗夫直接法的能量裕度一直被认为是评价电力系统暂态稳定性的一个重要指标,而能量裕度一直是在线应用关注的重点。该文首先结合经典的电力系统转子运动方程,构建了暂态能量函数模型,然后分析了稳定域基本特征及其与电力系统势能边界的对应关系,并采用二次扰动与基于势能边界特性的插值法相结合的思路获取势能最大值,最后基于势能最大值构建了电网暂态稳定性量化指标。通过在三机系统和IEEE-30母线系统的系列仿真结果及其与CUEP法的对比,验证了该方法能够提高计算速度和计算精度,可用于电力系统暂态稳定性的离线评估。     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

频率突变对孤岛微电网暂态建模及稳定性的影响分析

随着新能源渗透率的提高,电力系统逐步呈现出电力电子化特性。以并网逆变器为主导的孤岛微电网系统近年来受到越来越多的关注。一种类似于同步发电机的变流器摆动方程被建立,并广泛应用于孤岛微电网的暂态稳定性分析,但其忽略了由公共耦合点电压突变引起的锁相环频率突变。首先,推导了传统的孤岛微电网二阶数学模型,通过理论分析与数值计算发现现有模型存在一定的误差和时延,进一步发现误差是扰动瞬间产生的频率突变所致。通过计算频率突变量对既有的传统二阶数学模型进行修正,提高了暂态扰动下的数学模型精度。同时,分析了不同扰动对系统同步稳定性的影响规律。最后利用Matlab/Simulink仿真和RT-Lab硬件在环实验对所提出的理论分析结果进行了验证。     

宁夏电网负荷模型对稳定性的影响分析

负荷模型是影响电网稳定分析结果的一个重要因素.对宁夏电力系统负荷特性进行研究后得到的综合负荷模型与传统负荷模型有一定区别.利用电力系统综合稳定分析程序和基于负荷特性研究获得的负荷模型分析宁夏-甘肃断面部分线路的极限切除时间及各地区不同负荷水平下的暂态电压稳定问题;并与基于传统负荷模型的宁夏电网暂态功角和暂态电压稳定计算结果进行比较,分析不同的负荷模型对电网稳定计算的影响.最后采用新负荷模型研究宁夏电网存在的静态电压稳定问题.结果表明,辨识得到的负荷模型更接近实际电网的负荷特性,可以较好反映出宁夏电网的暂态电压稳定问题.     

一种符合电力系统动态频率变化的软件测量算法

通过对电力系统频率暂态变化规律和算法误差的分析,提出了一种基于富氏滤波的动态频率测量算法,仿真计算表明这种算法有效地提高了测量精度.     

暂态稳定临界切除时间的计算及其在继电保护中的应用

电力系统在受到大干扰后,其暂态能量的计算与沿运行轨迹积分的能耗有关．运用能量函数PBES直接法对电力系统暂态稳定性进行分析,可快速、准确地确定系统的临界受扰轨迹,求取电力系统暂态稳定临界故障的切除时间,以更合理、准确地进行继电保护配置、时间整定及系统之间的配合校验．     

多机电力系统暂态稳定性的快速计算突变理论模型

根据Ｔｈｏｍ提出的突变理论,将研究等值双机系统暂态稳定用的数学模型转换成相应的突变理论模型,避开费时的非线性微分方程组的数值求解,即可快速算出在经历大干抗后的电力系统能否保持暂态稳定．该方法可提高计算速度,并能保证计算的准确性,为整个电力系统实现综合稳定控制和快速在线动态安全分析预报提供了可能性．     

基于PMU的降阶二次状态估计算法研究

针对当前电力系统中同步相量测量单元(PMU)测量点少、无法直接进行状态估计的问题,提出一种新的状态估计算法.考虑到PMU系统量测精度比SCADA系统高,为了扩大高精度量测信息对状态估计结果的影响,算法将状态变量分成PMU可观测变量和PMU不可观测变量,并分别进行状态估计.对于PMU可观测变量,利用PMU量测量进行线性状态估计;对于PMU不可观测变量,利用线性状态估计的结果结合SCADA量测量进行降阶的快速分解状态估计.这种解耦的算法相对于传统混合状态估计算法计算更加简洁,并且有较高的数值稳定性.最后,利用多个IEEE标准测试系统对算法进行验证,通过与基本加权最小二乘法和快速分解算法对比,证明该算法在数值稳定性和精度上有很大优势.     

水轮发电机暂态稳定的数字机仿真

用数字计算机求解反映实际系统的一组微分方程,以代替对实际系统的实验研究方法称为数字机仿真。本文对简单电力系统在发生不同短路故障时及故障后,水轮发电机的暂态稳定性进行了数字机仿真研究。分析了其暂态情况下的数学模型,给出了计算流程图、仿真结果以及对仿真结果的分析。