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1.
计及紧急直流功率支援的扰动后稳态频率预测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种计及紧急直流功率支援情况下,能同时考虑直流两侧电网频率响应的扰动后稳态频率预测算法。该算法对系统发电机调速器方程、负荷静态模型方程、直流输电系统传输功率方程和系统网络方程进行了线性化处理,同时考虑紧急直流功率支援,推导了两区域交直流系统扰动后稳态频率预测方程,可以直接快速地计算出扰动后各区域的稳态频率和使其中一个区域稳态频率恢复到设定值时的直流功率支援量。对一个典型的两区域交直流并联系统进行了仿真分析,仿真结果表明所提算法具有较高的精度和较快的计算速度,证明了算法的适用性和有效性,具有与紧急频率控制相配合并在线应用的前景。 相似文献
2.
This paper presents a new method based on wide area voltage stability index for optimal load shedding to prevent voltage instability phenomena. Phasor Measurement Units (PMUs) have widely been used in recent years due to their great advantages in power systems wide area monitoring, protection and control. The purpose of this paper is to provide a new optimal load shedding method, which disconnects the least possible amount of load from optimum buses. Not only the system stability is considered as main goal in this research, but also minimum load shedding is taken into account. Moreover, the problem of optimal load shedding is applied using modified Discrete Imperialistic Competition Algorithm (DICA) in mid-term and long-term voltage instability scenarios. In all investigations, certain limitations are considered to obtain practical answers. In addition, some modifications are applied to the conventional ICA, which make it proper for solving the optimal load shedding problem. New modifications result in fast convergence characteristic and less run time, which are crucial in dealing with power system instability problems. 相似文献
3.
考虑WAMS量测数据刷新速率快,数据量大的特点,提出了一种适用于WAMS量测数据的暂态功角稳定评估方法。选取初始特征量集并用核主成分分析法对特征集进行降维,过滤冗余特征并降低分类器输入向量的维度。构建训练样本集,计算各样本的初始特征量集并进行降维。通过训练ECVM分类器对暂态功角稳定进行评估,并用测试数据集验证分类器的准确率。在新英格兰10机39节点系统中的仿真表明,所提算法有较高的分类准确率,与传统分类算法相比降低了单个样本评估所需的时间,具有工程使用价值。 相似文献
4.
5.
6.
7.
利用数据挖掘技术对电力系统在线动态安全进行评估,能够为系统运行控制提供决策指导,防止连续的系统安全问题。提出一种基于相量测量单元(phasor measurementunit,PMU)的在线电压安全评估算法:利用电网数据库已有的数据离线建立电压安全评估决策树,根据PMU的实时采样数据动态对决策树进行更新,形成动态决策树,在线对电压安全进行监控。此外,利用不同的属性集合构建多重决策树,替代原来单一决策树评估,大大提高了决策树分类的准确度和评估的可靠性。结合IEEE 57节点仿真系统,给出多重动态决策树的构建方法以及多重决策树的模型。仿真结果表明,基于PMU的动态多重决策树是一种在线电压安全评估的可行方法。 相似文献
8.
9.
电力系统广域量测信号可分为同类信号(如所有机组的功角)和非同类信号(同一机组的功角、角速度、有功功率等)。分析低频振荡时,为避免数值淹没现象及样本函数矩阵的累积误差问题,提出了多信号分类Prony算法。对于大规模电力系统,根据机组相关因子建立相关矩阵,并依据相关矩阵通过图论中的α分解法进行机组分群,在机群中应用Prony算法对同类和非同类信号进行分析,获取振荡模式信息。算例结果验证了该方法的有效性。 相似文献
10.