基于改进型反向传播网络预测电压稳定裕度的计算

针对系统电压稳定裕度问题,提出一种基于反向传播(back-propagation,BP)网络算法的新算法--自适应学习速率-附加动量法和弹性BP算法相结合的改进型BP算法,该方法利用了BP算法的非线性处理性,模拟出负荷节点的P-U曲线,并根据曲线计算出电压稳定裕度和电压稳定薄弱点.改进型BP算法加快了BP算法的收敛速度...     

基于粒子群优化BP网络的电压稳定裕度研究

针对传统BP(Back Propagation)神经网络求解电压稳定裕度过程中,BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,本文提出运用粒子群算法优化BP神经网络参数计算电压稳定裕度的方法。该方法首先应用粒子群算法优化BP神经网络的权值与阈值,其次利用PV曲线的上下半部分数据拟合出电压稳定极限点,然后计算出电压稳定裕度值。最后以IEEE39节点系统为例,求取电压稳定裕度值,表明了本文方法的有效性。     

基于神经网络的法向阻抗模裕度快速计算方法

为在线快速评估电力系统当前电压稳定性,建立了遗传算法优化的BP神经网络电压稳定评估模型。基于一般非线性方程极值分析原理,推导出系统静态电压稳定判据,由此提出评价系统静态电压稳定性的负荷法向阻抗模裕度指标(the normal impedance modulus margin index,NIMMI)。对比戴维南阻抗模裕度指标,法向阻抗模裕度指标的线性关系更好,适用于神经网络电压稳定在线预测。在系统同步功率扰动情形下,将系统薄弱区域节点的负荷有功、无功功率与节点的NIMMI值建立非线性映射关系,由此建立了以法向阻抗模裕度指标为样本的神经网络评估模型。用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,提高了预测精度。Matlab仿真结果表明:相比传统潮流计算,法向阻抗模裕度指标的计算速度大大加快,更有利于实现系统电压稳定性的在线快速预测。     

连续潮流与免疫遗传算法结合的静态电压稳定裕度计算

提出了一种将连续潮流和免疫遗传算法结合求解最大静态电压稳定裕度的方法。该方法将求解最大静态电压稳定裕度的目标函数作为抗原,将调节系统电压的控制变量作为抗体;基于连续潮流算法,在考虑负荷静特性的条件下,计算单个抗体的稳定裕度;通过对抗体的亲和力和期望值的计算及遗传操作,在全局范围内快速准确地得到系统的最大静态电压稳定裕度,有效地摆脱了局部最优解。通过对IEEE30节点网络的计算,验证了该方法可行且有效。     

连续潮流与免疫遗传算法结合的静态电压稳定裕度计算

提出了一种将连续潮流和免疫遗传算法结合求解最大静态电压稳定裕度的方法.该方法将求解最大静态电压稳定裕度的目标函数作为抗原,将调节系统电压的控制变量作为抗体;基于连续潮流算法,在考虑负荷静特性的条件下,计算单个抗体的稳定裕度;通过对抗体的亲和力和期望值的计算及遗传操作,在全局范围内快速准确地得到系统的最大静态电压稳定裕度,有效地摆脱了局部最优解.通过对IEEE30节点网络的计算,验证了该方法可行且有效.     

基于ANN模型的在线电压稳定裕度评估

文章将ANN网络模型引入电压稳定裕度的评估体系中,采用实时的相量测量单元(PMU)获得了电压幅值和相位角,使电压稳定裕度就可以及时地被表示出来。进一步采用必要的的控制手段来控制电力系统可以有效的提高速率。最后在英格兰39节点测试系统上进行了验证。证明了ANN网络模型可以很好地分析正常状态系统和故障状态系统,人工神经网络模型在计算电力系统电压稳定裕度具有可行性。     

基于神经网络模型的在线电压稳定裕度评估

为了在线快速评估当前电力系统稳定裕度,将回归分析和人工神经网络模型同时应用于电压稳定评估,用回归分析法来求负荷对电压稳定裕度的灵敏度,此种方法克服了传统潮流方法求取灵敏度的缺陷。为了改善神经网络模型的性能,根据预先设置好的灵敏度阀值来进行特征选择,从而减少输入变量的维数;然后设计了一个三层BP神经网络进行训练,求取电压稳定裕度,取得了很好的预测效果,最后在IEEE30节点系统上进行了验证。证明此方法的有效性。     

特高压直流分层接入方式下受端换流母线电压稳定裕度分析

为了保证新型特高压直流分层接入方式下的电压静态稳定,基于阻抗匹配理论研究了特高压分层接入方式下受端各换流母线的电压稳定裕度。首先,采用电网节点阻抗矩阵和多端口网络等值方法,将分层接入方式下的直流从其落点处等值成两个相对独立单端口网络的形式;进而,利用阻抗匹配定理,推导了分层接入方式下直流在各层换流母线电压稳定裕度的计算表达式;然后,研究了虚拟电压源、虚拟阻抗和虚拟功率的直流等值方案,分析了3种等值方案下所提出电压稳定裕度指标的差异性。最后,以实际锡盟–泰州±800 k V直流输电工程电网数据计算了等值方案下23节点的电压稳定裕度为29.1%,12节点电压稳定裕度为47.5%,算例结果验证了该电压稳定裕度指标在评估换流母线电压稳定性上的可行性。     

计及稳定裕度约束的最优协调电压控制

为防止故障后系统电压崩溃并维持一定的稳定裕度,提出一种计及稳定裕度约束的协调电压控制策略。该策略基于模型预测控制和轨迹灵敏度方法建立电压协调控制模型。在每个控制周期初始时刻识别系统分岔方式,通过计算相应分岔方式下电压稳定裕度的灵敏度构建稳定裕度约束。若控制周期初始时刻存在稳定平衡点,则将稳定裕度约束加入优化模型,求解最优控制序列。新英格兰39节点系统和Nordic3252节点系统的仿真结果表明,该方法在协调优化电压幅值的同时确保了系统的稳定裕度。     

应用基于连续潮流算法的遗传算法进行静态电压稳定分析

由于电力市场的竞争机制使电网运行在电压稳定裕度很低的工作点,因此电力系统的电压稳定问题变得日益突出。章在分析电压稳定模型时考虑了负荷特性,建立了分析静态电压稳定的优化数学模型,提出了应用基于连续潮流算法的遗传算法求解系统的最大静态稳定裕度。对IEEE14节点标准网络的计算结果证明了模型的正确性以及算法的有效性。     

交直流并联系统的换流母线电压稳定性分析

随着中国交直流互联电网的发展,迫切需要研究换流母线的电压稳定问题。文中首先给出了交直流并联系统的简单模型,在此基础上介绍了并联交流系统强度指标以及负荷裕度曲线和电压稳定临界曲线。然后以两区域四机交直流混合系统为例,根据负荷导纳模型算法准确求取节点的功率裕度,采用上述2种曲线分析方法详细讨论并联交流系统强度和受端系统等值阻抗对逆变站换流母线电压稳定性的影响。最后对比分析了不同直流系统稳态控制方式下换流母线的负荷裕度,研究结果表明受端为弱交流系统时,采用整流侧定电流 — 逆变侧定电压的控制方式将有利于提高系统稳定性。     

计及负荷特性的电压稳定安全指标快速计算

本文提出了计算电力系统电压稳定安全指标的新算法，该算法计及了负荷特性的影响，采用参数随运行状态变化的负荷模型，以负荷中动态荷部分的有功功率最大作为临界点判据，并在网络求解中负荷采用导纳模型来克服临界点附近潮流收敛的困难。本文还给出了７节点系统和３１节点系统的算例。     

基于连续潮流综合算法的电压稳定性研究

远距离送电及重负荷运行导致电网运行在电压稳定裕度较低的工作点,如何改善静态电压稳定预防控制受到广泛的关注。提出了一种基于连续潮流（CPF）的遗传退火法的综合优化算法,通过优化有载调压变压器和PV节点电压量,求解系统电网的最大静态电压稳定裕度。利用IEEE 9节点、IEEE 14节点系统,考虑负荷增长模型,分别用CPF法、基于CPF的遗传算法及基于CPF的遗传退火法对最大电压稳定裕度计算,并对结果进行比较,验证了该算法的有效性。     

基于动态分析方法的电网N-1关键支路识别

由于电力系统是强非线性时变系统,而传统的用戴维南等值参数评估系统电压稳定性的方法在具有动态特征的非线性电力系统应用上有很大局限性。基于非解析复变电力系统的动态分析方法,提出了评价N-1系统PQ节点电压稳定性的法向阻抗模裕度指标,并由此指标来判定N-1网络中电压稳定最薄弱的环节。另外,法向阻抗模裕度最小值决定系统电压稳定整体水平,通过开断标准IEEE14节点系统中的重要支路,计算出支路开断后PQ节点法向阻抗模裕度最小值。然后通过对比开断不同支路时对应的最小法向阻抗模裕度值,找出系统电压稳定性最弱时的开断支路,并将此支路视为关键支路重点监控,从而为电力系统的规划和调度提供参考。仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。     

北京电网夏季电压稳定分析

北京电网是典型的受电大系统，电压稳定性就是负荷的稳定性。特别是夏季大负荷方式下，主网部分设备负载率高，存在某些异常运行方式．随着用电负荷的逐年增长，电压稳定性问题日趋严重，提出了基于电压稳定多项指标的分档加权预想事故筛选算法，借助于BPA潮流分析程序，计算了北京电网度夏正常运行方式和预想事故下的有功裕度指标、无功裕度指标和灵敏度指标，并排序比较指出北京电网夏季的薄弱节点薄弱区域和预想事故下系统电压稳定的削弱程度，为制定防止电压崩溃的预案提供了量化依据。     

基于分类回归树算法的在线静态电压稳定裕度评估

随着电力负荷的不断增加,电压稳定问题日益凸显;为防止电压失稳,电网运行人员迫切需要了解电网当前的运行状态。提出运用分类回归树算法构建决策树模型,对静态电压稳定裕度进行在线评估。首先根据PV曲线分析和电压稳定裕度计算获得决策树训练样本集;然后通过模态分析和相关系数分析降低属性集的维度,确定训练决策树的输入属性;最后利用离线数据,运用决策树分类回归树算法训练出在线电压稳定裕度的评估规则。以某省实际电网为例对所提方法进行验证,其决策规则具有较高的准确性,能够实时地评估电网运行状态。     

基于模糊神经网络决策树的电压稳定性评估

提出了适用于电力系统电压稳定性评估的模糊神经网络决策树模型。在生成的决策树中引入模糊神经网络技术,构建出模糊神经网络决策树模型。采用模糊神经网络中的前向神经网络BP算法对小分裂样本进行进一步处理。Matlab仿真结果表明,模糊神经网络决策树应用于电压稳定性评估中,与单独应用决策树相比,分类成功率提高了3.3%。同时,由于减小了样本维度,缩短了模糊神经网络的训练时间,更有利于实现在线电压稳定预测。