利用基于模糊划分的ISODATA模糊聚类方法识别电力系统同调机群

给出了一种利用基于模糊划分的迭代自组织数据分析技术(ISODATA)模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法.首先介绍了基于模糊划分的ISODATA模糊聚类方法的原理;然后在一些基本假设并对系统元件做了必要简化的基础上,形成了利用该方法识别同调机群的模糊集合;最后通过对新英格兰10机39节点系统的算例仿真验证了该方法的有效性.     

电力系统同调机群识别的一种模糊聚类方法

给出了一种能识别电力系统同调机群的模糊聚类方法。首先采用最大－最小方法对线性化后的系统状态矩阵进行标定,得到反映机组间动态相关程度的模糊等价关系矩阵,然后采用模糊聚类方法识别同调机群。最后给出了10机和24机两个试验系统同调机群识别结果,并通过特征根计算证明了此方法的有效性。     

基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别

针对同调机群识别面临的特征提取片面及计算过程复杂相互制约的问题,提出一种基于小波模糊熵-GG(Gath-Geva)聚类的同调机组识别新方法。根据广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息,利用多尺度小波分解将功角摇摆曲线分解为整体趋势和细节信息,计算各个尺度小波系数的模糊熵,并作为发电机的特征向量,再通过GG模糊聚类算法对其进行同调聚类。对IEEE 39节点系统和某实际电网进行仿真,算例分析结果表明所提方法能够根据故障后系统机组功角信息的变化更新功角数据库,实现快速准确的同调机群识别。     

基于投影寻踪最佳方向的同调机群识别方法

提出一种基于投影寻踪最佳投影方向的电力系统机群同调识别新方法。引入投影寻踪方法对广域量测时间序列建模,将其投影到低维子空间中,通过优化算法寻找并提取反映机组同调特征的关键投影方向向量,用于判断机组的同调性。所提方法计算简单,易于实现,基于实测数据进行分群,可避免模型参数对分群的影响,实现同调机群在线辨识。研究结果表明,电力系统在振荡过程的同调机群构成与系统功率振荡模式间存在对应关系,通过对典型两区域互联交直流系统和南方电网的仿真分析,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于广域量测信息相关性的电力系统同调辨识

提出一种基于广域量测信息相关性识别电力系统同调机群的新方法。针对同调发电机运动轨迹具有一致性或相似性的特征,借鉴基于电力系统模型确定同调机群的方向余弦法,引入广域量测信息相关性来辨识系统的同调机群,在计算系统中各发电机组间的相关系数基础上,提出了划分系统主导同调机群及主导同调机群内部子同调机群的相关同调判据。同时针对广域量测窗口长度对同调辨识结果的影响,进一步提出一种适用于辨识主导同调机群及主导同调机群内部子同调机群的实用鲁棒同调判据。最后将所提方法应用于典型两区域互联交直流系统和南方电网中,分析结果验证了该方法的有效性和可行性。     

用支路分割区域迭代法作同调机群协同识别

动态等值是提高复杂大型互联系统动态行为分析速度的一种有效方法。在电力市场条件下,区域子系统运行具有相对独立性,系统数据具有一定的不透明性。本文研究了与市场条件相适应的区域互联电力系统发电机同调识别问题,基于经典的时域仿真算法,提出了一种子系统同调机群分布式识别方法。在支路分割的系统分裂下,邻接区域子系统间通过交换少量边界母线信息,完成区域迭代,实现对子系统同调机群识别。通过10机39节点系统算例,验证了该方法的有效性。     

基于同调机群识别的动态等值方法的工程应用

在PSS/E环境下建立了大规模电力系统的动态等值模型,动态等值包括发电机同调机群的识别、同调机的聚合和网络化简.发电机同调机群的识别采用时域仿真方法,同调机的聚合采用经典模型,网络化简采用拓扑化简.以华东电网为例,阐述了等值系统的建立过程,并对等值系统和原型系统进行了仿真分析和比较,仿真结果表明,等值系统可以很好地再现原型系统的动态特性.     

基于轨迹灵敏度和FASTICA的同调机群识别方法

追求准确、快速地识别同调机群对于研究电力系统稳定性具有重要意义。提出了一种基于发电机近似摇摆曲线轨迹灵敏度和快速独立分量分析FASTICA(fast independent component analysis)的同调机群识别方法。首先求得发电机的近似摇摆曲线,然后对其轨迹求灵敏度,最后运用盲信号源分解问题中的FASTICA技术对发电机摇摆曲线灵敏度数据进行同调机群识别,有效提高分群的准确性。通过对IEEE 39节点、IEEE145节点和某省级电网的仿真计算验证了该方法的有效性和可行性。     

区域互联电力系统同调机群的分布式协同识别

在电力市场条件下,区域子系统运行具有相对的独立性、系统数据具有一定的不透明性.文章研究了与市场条件相适应的区域互联电力系统的同调发电机识别问题,基于弱耦合算法提出了一种子系统内同调机群的分布式识别方法,在相邻区域子系统间通过交换少量的边界母线信息可形成子系统状态矩阵,实现对子系统内同调机群的识别.通过50机145节点系统的算例验证了该方法的有效性.     

在线识别同调机群的优化支持向量机算法

对大型电力系统采用动态等值可显著降低计算量,并能突出主要特征。同调等值法作为动态等值的一种,其核心是同调机群的自动识别。为此,提出将最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)应用于同调机群的在线识别,通过离线学习建立表征发电机同调性的特征参数与发电机之间同调性指标的非线性映射关系,并对比2组不同输入特征找出更能表现发电机同调性的特征参数。为进一步提高最小二乘支持向量机的学习、预测能力,提出采用多层动态自适应优化算法对其参数进行优化。最后通过对中国电力科学研究院(EPRI)36节点系统的仿真计算,结果表明该方法具有准确、快速的优点,并且适用于系统不同运行方式,能有效解决同调机群的识别问题。     

基于遗传算法的发电机模糊式综合励磁控制器的研究

本文在分析了模糊控制器工作原理及其传统设计方法的基础上,提出了一种模糊控制器的自寻优设计方案,成功地解决了在模糊控制器的传统设计方法中存在的过分依赖于设计者预先选用的启发式知识及操作者的经验等问题,并采用遗传算法（ＧＡ）实现了这一方案。用新方法设计的发电机模糊式综合励磁控制器兼顾了对发电机端电压和功角稳定的要求。仿真结果表明,新方法设计的控制器具有良好的控制效果,而且设计过程更加合理。因为这种设计     

基于改进遗传算法的发电机调速器侧模糊PSS优化设计

基于模糊控制理论设计了发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器,采用遗传算法优化其参数以克服模糊控制器参数设计的主观性。为了提高多参数控制器参数优化的速度和精度,对传统单点交叉遗传算法进行改进,提出了一种首尾轮换交叉遗传算法。该方法交替采用尾部和头部单点交叉,保证了各参数参与优化的概率基本均等。采用该算法对某水轮发电机组调速器侧模糊电力系统稳定器的参数进行优化计算,表明其优化速度和精度较试探法和传统单点交叉遗传算法有显著提高。     

可控串补自适应模糊阻尼控制策略研究

早期的模糊控制器设计,主要依赖于专家经验,而且只是采用近似推理的方法。针对可控串补非线性系统,设计了一种直接自适应模糊控制器。建立模糊控制器逼近误差和控制器参数之间的线性关系,用Lyapunov稳定性理论设计参数的自适应律,不仅调节模糊规则结论参数,同时调节隶属函数的参数。将该控制策略应用于含可控串补电力系统中,提出可控串补自适应模糊阻尼控制器的设计方法。仿真表明该控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,提高了系统的稳定性。     

基于两步聚类法的受扰机群同调性分析

提出了一种基于两步聚类法的电力系统受扰机群同调性分析方法。首先通过BIRCH算法处理广域量测系统提供的受扰机群电角速度数据,构建受扰机群的聚类特征（clustering feature,CF）树来实现预聚类;然后采用层次聚类法处理预聚类结果并自动确定聚类数量来实现正式聚类;最后根据聚类结果进行受扰机群的同调性分析。通过对新英格兰10机39节点系统的算例仿真,对比不同的同调机组识别方法,验证了该方法的有效性以及能够实现自动确定同调机组数的特点。     

大型发电机的多特征参量故障发生概率评定方法(英文)

It is conducive to ensure the safety and reliability of the power system by means of timely and accurate evaluation of the reliability of large generators.An evaluation method of fault probability for large generators based on multi-characteristic parameters is proposed in this paper,which can be employed to solve the difficult problem of evaluating the occurrence probability of fault modes of large generators in the process of reliability evaluation.Firstly,the set of fault characteristic parameters for a large generator is established on the basis of a large number of operation experiences and preventive test code for the large generator.Secondly,according to the features of the fault characteristic parameters,two estimation methods of the fault mode occurrence probability are proposed,which are based on the fuzzy membership function and the relative deterioration degree,respectively.Finally,on the basis of the improved analytic hierarchy process(IAHP) method,the composite estimation method of the fault probability for a large generator is presented,which can reasonably and adequately use the information of various characteristic parameters.An assessment case is provided to illustrate the specific process of this evaluation method and verify its effectiveness.     

基于WAMS和曲线相似的同调机群识别方法*

提出了一种基于曲线相似的电力系统同调机群辨识新方法。首先获取WAMS实时监测得到的功角轨迹曲线作为基础数据,根据离散曲线相似性的定义,将各发电机的轨迹曲线分段,借助遗传算法确定分段轨迹之间的最优相似距离,保存了轨迹段的局部特性。然后整合各段相似距离得到各发电机之间的整体相似度并以此作为聚类指标,再利用层次聚类法实现多机系统同调机组分群。该方法简单可行,不受系统模型参数和故障类型的限制。最后对IEEE39节点系统进行分析计算,该仿真实验佐证了所提算法的有效性。     

模糊参数自适应PID控制器在同步发电机励磁系统中的应用

本文根据同步发电机的运行特点,提出了一种适用于同步发电机励磁系统的模糊参数自适应PID控制器的设计方法。重点介绍了控制器的模糊控制规则和模糊推理机理。试验证明其较传统PID控制器优越。