基于广域测量测点降阶的系统受扰轨迹预测

提出基于同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)量测的多机系统受扰轨迹预测方法。在系统受扰后,首先分析可用的PMU量测能否反映当前受扰模式,然后针对各PMU测点类型来确定降阶系统的保留节点,初始降阶后在保留节点引入虚拟负荷,实现对降阶系统的修正,其中虚拟负荷的参数可通过PMU实测得到辨识。利用修正后的降阶系统,结合各保留节点所连接的包括发电机在内的动态元件模型及其参数,就可实现基于PMU测点降阶的多机系统受扰轨迹预测。10机39节点系统对该算法的验证,表明该算法的可实现性和良好的前景。     

基于自忆性灰色Verhulst模型的暂态稳定受扰轨迹实时预测

广域测量系统能在统一时标下监视系统各节点的实时轨迹,为暂态稳定实时分析提供了可能。基于灰色系统理论及动力系统的自忆性原理,提出一种基于自忆性灰色Verhulst模型的电力系统暂态稳定受扰轨迹实时预测方法。发电机功角受扰轨迹在每一个摇摆过程中呈"S"型变化,符合灰色Verhulst模型预测要求。针对发电机受扰轨迹较强的随机性和非线性,在传统Verhulst模型预测基础上,构建了具有自忆性的灰色Verhulst模型。该模型不仅考虑了发电机功角轨迹的变化趋势,还利用了历史量测数据,能很好地表征发电机功角受扰轨迹的随机波动特性,提高预测精度和预测时间。将该方法对新英格兰10机39节点系统进行仿真计算,结果表明该方法具有良好的拟合预测效果,为实时暂态稳定分析提供了技术支撑。     

基于机端PMU量测的系统受扰轨迹预测

提出了基于机端相量测量单元量测数据的多机系统受扰轨迹预测方法，结合状态估计或潮流数据，在系统受扰后将其降阶简化为仅含有配置了相量测量单元的发电机节点系统，利用相量测量单元的量测数据修正降阶系统节点电压和电流之间的关系，然后将其代入相应的发电机模型，从而实现了系统受扰轨迹预测。该方法采用时间间隔较大的状态估计或潮流数据计算节点电压和电流传递关系矩阵的初值，并利用该矩阵主对角元的变化反映受扰后系统各元件的详细模型、网络拓扑和参数的改变，然后使用相量测量单元毫秒级的量测数据对其进行修正，从而为在实际应用中将相量测量单元与SCADA系统相结合做出了有益探索。最后以一个6机25节点系统为例验证了该方法的有效性。     

基于WAMS受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测

为了能够实现快速实时的暂态稳定性预测,提出了一种基于故障后发电机端电压受扰轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。首先通过WAMS系统获取故障后发电机端电压受扰轨迹簇信息,利用电压轨迹簇的几何属性定义了29个特征指标,然后利用Relief算法从中筛选出与系统暂态稳定性密切相关的广域故障特征指标子集,并利用支持向量机(SVM)构造电力系统暂态稳定性预测器。以新英格兰10机39节点系统为例,对所提出的暂稳预测器的性能进行了大量测试。结果表明,相较于已有研究应用故障后发电机电压数据进行的暂态稳定性预测,所提出的基于广域故障特征的暂稳预测器能有效提高电力系统暂态稳定性预测的准确性(预测准确率由94%提高到96%以上)。另外,特别是对于不完全WAMS信息的暂稳预测、对未知运行方式和未知拓扑结构的电力系统暂稳预测具有独特的优势,显著提高了暂稳预测系统的鲁棒性(预测准确率均能达到94%以上)。     

基于新增虚拟节点的系统受扰轨迹预测

提出了基于新增虚拟节点的多机系统受扰轨迹预测方法.首先从对系统受扰在线分析入手,结合状态估计或潮流数据,将系统降阶成只含有配置同步相量测量单元(PMU)测点的发电机节点系统,然后引入虚拟节点,通过该节点和各个保留节点之间的导纳改变,反映原系统中其他各个元件模型参数变化和网络拓扑参数变化,并利用毫秒级PMU量测对其进行修正,得到降阶后系统节点电压、电流关系传递矩阵,通过发电机方程和网络连接模型,与相应的发电机方程联合,实现系统受扰轨迹预测.10机39节点系统对该算法的验证表明了该算法的有效性.     

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。     

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.     

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.     

一种基于PMU降阶的系统受扰轨迹预测方法

提出了一种基于同步相量测量单元（PMU）量测数据的系统降阶受扰轨迹预测方法。利用正常状态下多个不同时刻的PMU量测数据,通过最小二乘法得到降阶系统的导纳矩阵;系统发生扰动后,在每个保留节点引入非机理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,修正降阶系统;将辨识出的系统导纳矩阵与虚拟负荷模型结合已知的发电机模型,实现局部时间内的系统受扰轨迹预测。通过对10机39节点系统的仿真研究,验证了该方法的有效性。     

基于双频法的树形配电线路单相断线兼接地故障诊断

针对树形配电线路特点,建立分布参数电路模型,利用故障后线路起始端的电压,电流相量,提出了树形配电线路单相断线兼接地故障定位新算法。本方法将始端相量逐分支向后传递故障点逐分支探索的方法实现故障测距,并利用双频法识别真伪故障。     

利用改进型波形相关法鉴别励磁涌流的研究

提出了一种基于相关分析的变压器励磁涌流识别判据,该判据通过改进的最大面积法重组一周波数据窗内的采样信号,通过比较其前后半周波波的相关性来区分励磁涌流和故障电流。仿真和动模试验表明,该判据能正确识别各种情况下产生的励磁涌流通,在变压器带长线发生内部故障、内部故障与励磁涌流并存及CT特性较差的情况下,仍能快速正确地启动出口动作,具有较好的鲁棒性,该方法算法简单,能在现有的硬件平台上实现。     

事故后电力系统的同步平衡与稳定平衡

论述了事故后电力系统的同步平衡与稳定平衡的区分。频率旬稳定平衡的特例,提供了在网络结构保持模型下求解事故后稳定平衡点（也饱含同步平衡点）的电流型方法,从而提供了事故后结局分析的一种有效手段。为暂态稳定分析奠定了基础,同时较寒带地解决了经典电力系统模型所存在的结构问题。     

配电线路暂态行波的分析和接地选线研究

对于中性点非有效接地的配电系统，当某回线路发生单相接地时，系统的接地电流只有很小的电容电流，并且系统时常运行在不平衡状态，导致利用工频量来选择接地线路很困难。该文以行波理论为基础研究了配电线路单相接地后所产生的暂态电流行波的传播规律和特点，以小波变换为工具，刻划了该行波的接地故障特征，并发现：单相接地瞬间所产生的初始暂态电流行波与接地方式无关，从而为接地选线开辟了新思路。论文最后给出了基于初始电流行波和小波的接地选线判据，并以一个仿真例证明了文中理论推导和所提方法的正确性。该方法为小电流接地选线技术的研究提供了新的思路和出发点，可以构成准确、可靠的接地选线新原理，满足不同的现场CT配置情况。     

基于免疫学的在线故障检测算法的研究及应用

受人体免疫机理的启示提出了一种适合于故障诊断的算法一疫苗算法。建立了疫苗算法的数学模型，介绍了算法的实现过程。该算法通过重采样方法，利用少量样本即可获得表征某一故障类型所需的样本，当一未知故障出现时系统自动获得该故障类型特征，并给出信息供专家分析，以便下次该故障再次出现时给出应答，具有边检测边学习，不断动态调整的功能。最后通过对电机的故障检测验证了本算法的优越性和有效性，检测结果表明准确率达到95％。     

基于R-L模型参数辨识的输电线路准确故障测距算法

输电线路的准确故障测距对于保障电力系统安全稳定运行具有重要的意义。该文充分利用了故障分量提供的故障信息，以模量分析与输电线路R-L模型为基础，提出了一种将故障状态网络的微分方程与故障分量网络的微分方程联立求解的单端量时域准确故障测距算法。该算法将故障距离、过渡电阻以及对侧系统的运行参数作为模型的未知参数进行求解辨识，利用数值微分代替测距方程中的一阶与二阶微分，消除了传统单端量故障测距算法中主要由于对侧系统实时运行参数未知而引起的原理性误差。该算法不受故障时系统的运行方式、网络结构以及电网频率波动影响。大量EMTP仿真表明，算法原理正确且具有较高的测距精度，在故障距离20—280km范围内测距的平均误差为0．0796％，最大测距误差小于0．173％，该误差主要来自截断误差，即用差分法计算时域连续信号的微分时所产生的误差。     

基于分布参数模型的高压输电线路故障测距算法

输电线路故障定位一直是电力系统亟待解决的难题,快速准确的故障定位对电力系统有极为重要的意义,由于传统的单端法故障测距易受过渡电阻和对端肋增电流的影响,基于集中参数电路模型的故障测距算法又不适用于长线路测距,中提出一种只使用输电线路参数和２端电气量的基于分布参数电路模型的输电线路故障这位方法。并利用相模变化来减少实际线路的不换位和线路参数不平衡的影响,最后在模域求解故障距离。ＥＭＴＰ仿真结果表明,     

基于信息理论的电力系统在线故障诊断

该文引入信息理论来研究和处理电力系统故障过程中存在的不确定性，研究了电力系统故障中的信息运动过程，建立了故障诊断的信道模型；基于信息损失最小原理，提出了适用于大规模系统不确定性决策的故障诊断新方法，该方法将故障诊断问题转化为求取最小信息损失的组合优化问题。文中还研究了通过信息损失来计算故障诊断解空间的概率分布方法，并针对大规模系统给出了近似解空间概率分布的求解方法。应用该文方法进行电网故障诊断，能给出各种可能发生的故障组合以及每种故障组合发生的概率。算例表明，该方法的快速性能满足大规模电力系统在线故障诊断辅助决策的要求。     

基于自适应遗传退火算法的配电网故障定位研究

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出了一种混合遗传算法(自适应遗传退火算法)用于解决辐射状配电网故障定位问题。该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,使得当前最优个体始终保持在种群里,并结合自适应交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度。最后,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,结果表明,该算法能够对单点和多点故障进行实时、准确地定位,并在故障信息畸变的情况下,也能快速地得到准确结果。     

基于能量函数的暂态稳定概率分析方法

考虑到系统故障类型，故障位置，故障切除时间以及系统负荷水平的随机特性，传统的确定型稳定分析方法不足以反映系统的这些概率特性，因此概率稳定分析是对传统确定型稳定性分析方法的一种重要补充，文中提出一种基于能量函数的暂态稳定概率评估方法，分析了能量裕度与故障切除时间之间的变化规律，并用一待定系数的函数关系式，通过少数的系统采样来确定其函数关系。同时考虑断路器动作时间的不确定性因素，提出了一种计算故障后系统稳定概率的方法。与传统的蒙特卡罗概率分析方法相比，该方法不需要大量的仿真计算，大大减少了稳定分析的计算量。