Model order reduction based dynamic equivalence of a wind farm

This paper presents dynamic equivalence of a wind farm based on the model order reduction (MOR) methods. A doubly-fed induction generator (DFIG) with complete mechanical, electrical and control components is the basis for model development. For the purpose of wind fluctuation simulation, the dynamic model of DFIG can be seen as a linear input–output system with the incoming wind speed as the input and the generated active power as the output. Linear model reduction techniques, dominant pole based modal analysis (DPMA) and balanced truncation (BT), combined with classical aggregation skills are applied to obtain a new low-order system representing a wind farm. Simulations and comparisons are carried out in the test system to validate the ability of the reduced order model in matching the active power generated by the detailed wind farm model.     

基于延拓法的电力系统动态电压稳定性分析

在静态电压稳定性分析中,常把潮流极限或PV曲线的顶点视为电压稳定的临界点,由于使用这种分析方法时没有计及系统元件的动态特性,使稳定性分析结果的可信度或多或少受到影响。本文在延拓算法基础上利用小扰动分析法进行动态电压稳定性研究。首先采用带预测-校正步骤的延拓算法追踪系统的平衡解流形,延拓过程使用局部参数化方法,预测步骤沿解流形的切线方向进行。由获得的各平衡点出发,在计及发电机、励磁与调速系统和SVC动态的情况下,利用小扰动分析法分析电力系统的电压稳定性,系统状态矩阵的形成采用摄动分析方法。算例分析结果表明,与静态分析法得到的电压稳定极限相比,使用计及元件动态特性的小扰动分析法所获得的电压稳定极限具有明显的不同。     

Power system transient stability simulation under uncertainty based on Taylor model arithmetic

Abstract The Taylor model arithmetic is introduced to deal with uncertainty. The uncertainty of model parameters is described by Taylor models and each variable in functions is replaced with the Taylor model (TM). Thus, time domain simulation under uncertainty is transformed to the integration of TM-based differential equations. In this paper, the Taylor series method is employed to compute differential equations; moreover, power system time domain simulation under uncertainty based on Taylor model method is presented. This method allows a rigorous estimation of the influence of either form of uncertainty and only needs one simulation. It is computationally fast compared with the Monte Carlo method, which is another technique for uncertainty analysis. The proposed method has been tested on the 39-bus New England system. The test results illustrate the effectiveness and practical value of the approach by comparing with the results of Monte Carlo simulation and traditional time domain simulation. __________ Translated from Proceedings of the CSEE, 2008, 28(7): 46–50 [译自:中国电机工程学报]     

基于模态摄动法的电力系统动态模型降阶分析

对具有多台发电机和复杂电力网的电力系统进行运行分析与控制中．当考虑系统非线性的暂态过程时，常常面临高阶数学模型，给系统的分析和计算带来困难。模态摄动降阶法通过合理选择重要状态变量及相应的主导特征值，可以成功地将高阶电力系统降价。从理论上推导了逐次降阶方程，并以简单电力系统模型应用模态摄动法为例，从建模、降阶实现、效果分析验证了模态摄动法可获得较好的降阶效果.     

基于支持向量机综合分类模型和关键样本集的电力系统暂态稳定评估

为了提高支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类性能,提出了根据关键样本集构造的SVM综合分类模型进行电力系统暂态稳定评估的方法。给出了基于不同特征量的SVM综合分类模型的构建方法、关键样本集的产生方法以及基于综合分类模型和关键样本集的SVM分类步骤。采用3机9节点典型算例和某省级电网算例进行分类效果分析。分析结果表明,所提出的基于SVM综合分类模型和关键样本集的方法,相较于传统SVM方法,大幅度减少了将不稳定样本判定为稳定的漏分类数,提高了SVM方法的实用性。所提出的基于关键样本集构造分类模型的思路对于其他数据挖掘方法也有一定的借鉴意义。     

基于XGBoost-EE的电力系统暂态稳定评估方法

深度学习在暂态稳定评估中发挥着越来越重要的作用,然而电网规模逐渐扩大导致数据出现维数灾难,这对模型的性能提出了更高的要求.目前,暂态稳定特征构建需要依靠人工经验,具有主观性;深度学习的模型在设计和训练上耗时、耗力.针对以上两点,结合极限梯度提升(XGBoost)算法和实体嵌入(EE)网络,提出了一种基于XGBoost-...     

基于网络信息的永久性故障重合闸优化时间整定方法

在结构保持的多机电力系统拓扑暂态能量函数的基础上,分析故障后暂态能量在网络中的分布变化特点,提出仅依赖电力系统网络局部测量信息的永久性故障重合闸时间的整定方法。该方法可以改善电力系统暂态稳定性,抑制系统振荡。多机实际系统的算例验证了该方法的有效性。     

基于正规形变换考虑发电机励磁控制的电力系统暂态稳定分析

当考虑发电机的励磁控制时,难以确定系统的稳定域。根据非线性动力系统理论,非线性系统的稳定域边界是由稳定边界上的不稳定平衡点处的稳定流形的并集构成。当系统受到大扰动时,主导不稳定平衡点(CUEP)上的稳定流形就是电力系统的稳定边界。通过正规形变换,将非线性的系统映射到线性系统,根据线性空间的稳定子空间来确定原始系统的稳定流形,写出稳定边界的表达式。当持续故障轨线和系统的稳定边界相交时,就求得故障临界切除时间。实际仿真结果表明该方法是有效的,且略有保守。     

某车辆排气系统动态特性计算，测量及分析

为分析某车辆排气系统的动态特性,对其分别利用计算模态分析技术和测量模态分析技术进行了研究,获得了该排气系统的前六阶计算模态参数和测量模态参数。通过对比发现前六阶固有频率计算和测量结果误差小于6.5%,振型基本一致。进而根据计算和测量结果分析了该排气系统动态特性,发现该车辆在发动机怠速与经济转速激励下均不会发生共振,并且分析了该排气系统动态特性设计的薄弱环节。研究方法与结果对于汽车排气系统动态特性设计具有一定指导意义。     

Hybrid system reduction method using a reduced system regulator

In order to analyze the transient stability of large‐scale power systems, it is advantageous to apply the system reduction method to external systems. The short‐circuit current method is a typical engineering reduction technique. However, the dominant eigenvalues are not necessarily conserved in the reduced system. Therefore, the hybrid reduction method, in which controller parameters are adjusted to conserve the dominant eigenvalues, was proposed. Automatic voltage regulators (AVR) and power system stabilizers (PSS) have been used for parameter adjustment so far. However, since there are many parameters in AVR and PSS, complicated procedures are required to adjust them. Therefore, in this paper, the reduced system regulator (RSR) is proposed for the hybrid system reduction method. The RSR has only two parameters for adjustment. It is easier to adjust the RSR than AVR/PSS. In addition, the initial gains of the RSR are set to zero so that the dynamic behavior of the system is not influenced before adjustment. The effect and accuracy of the hybrid system reduction method with RSR are examined using a typical longitudinal power system, the IEEJ WEST 10‐machine system model. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 179(4): 33–40, 2012; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.21258     

陕西电网电压稳定性研究

简要介绍了小干扰电压稳定和暂态电压稳定的分析方法,利用电力系统分析综合程序(WP- SASP6．1)和电力系统暂态安全定量分析软件(FASTEST1．0)对陕西电网分别进行了小干扰电压稳定性分析和暂态电压稳定性分析,两种方法得到的计算结论基本一致。通过计算,发现了陕西电网在电压稳定方面存在的一些问题和系统的薄弱环节,并提出了相应的电压稳定控制措施。     

基于BPA的电力系统暂态稳定时域仿真研究

应用电力系统稳定分析BPA软件,对典型的4机11节点系统进行时域仿真计算。通过在不同故障切除时间下发电机的转子摇摆曲线,判别电力系统的稳定状态,从而可以在系统受扰失稳前采取有效的措施,提高系统暂态稳定性,避免稳定事故的发生。     

基于MATLAB-PSASP的光伏并网暂态稳定计算模型

在MATLAB/Simulink环境中搭建了光伏发电系统模型,其采用最大功率点跟踪(MPPT)控制算法,并加入继电保护逻辑控制模块。通过PSASP的用户程序接口,可将该模型以电流源的形式接入电网模型进行暂态稳定计算。同时提出在电流源并网模式下并网光伏发电系统控制其与电网的无功功率交换为0,因此在潮流计算中可将光伏电站设为PQ节点,并设无功功率为0。CEPRI 36节点系统的仿真结果验证了该模型的正确性,并表明所提模型比常规同步电机二阶经典模型对电网故障的反应更为灵敏,但其对于改善全系统的暂态稳定性作用不大。     

基于动态重燃弧模型的VFTO与VFTC仿真及特性分析

为了准确分析高压开关设备操作过程中的高频、高幅值电磁干扰问题,提出了一种基于动态重燃弧模型的建模方法。利用ATP-EMTP软件建模比较了不同电弧模型下的仿真效果,探讨了燃弧电阻、线路长度、击穿延时、断口电容及燃弧电感等5种因素对仿真结果的影响规律。同时,搭建了隔离开关分合容性小电流实验线路。通过对比仿真和实测数据发现：与传统模型相比,动态重燃弧模型下暂态电压和暂态电流峰值的仿真和实测之间误差分别降低了0.64%和13.94%,且波形特征参数均在实测数据的变化范围内。表明该模型能够更准确地反映开关分合时的暂态过程,对提高开关动作过程中暂态电压和暂态电流的仿真计算精度具有重要意义。     

基于MVEE和LSPTSVM的电力系统暂态稳定评估

针对采用模式识别法进行电力系统暂态稳定评估时输入特征集构建困难和评估模型训练速度慢的问题,提出一种基于最小体积闭包椭球理论(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE)和最小二乘投影孪生支持向量机(Least Square Projection Twin Support Vector machine, LSPTSVM)的电力系统暂态稳定评估方法。首先,根据MVEE理论对系统轨迹信息进行优化处理,确定高维空间内包含所有轨迹信息的最小体积闭包椭球,并利用最小体积闭包椭球的物理属性构建输入特征集,可有效实现特征集降维。其次,在传统投影孪生支持向量机的目标函数中引入正则化项,并改进评估模型的内部约束条件,提高模型的求解速度,达到大规模电力系统的计算效率需求。最后,通过对IEEE-39和IEEE-145节点系统的算例分析,验证所提方法的有效性与可行性。     

基于广域量测信息的电力系统暂态稳定研究综述

暂态稳定是电力系统研究的重要内容,一直以来受到人们的关注。近年来,随着基于相量测量装置的广域测量系统日趋完善,实时获取全网动态响应数据成为可能,这为暂态稳定研究提供了新手段。文章从暂态稳定传统分析方法的改进、快速暂态稳定判据的研究、暂态稳定趋势预测以及暂态稳定控制4个方面,对广域量测信息在电力系统暂态稳定研究中的应用进行了综述,指出基于广域量测信息进行暂态稳定研究是未来的发展方向。     

基于Stacking元学习策略的电力系统暂态稳定评估

为提高电力系统暂态稳定评估单个模型的准确率,研究了基于元学习策略的暂态稳定评估问题,提出了支持向量机、决策树、朴素贝叶斯和K最近邻法作为基学习算法,线性回归为元学习算法的Stacking评估模型。该模型将上述基学习算法的概率输出作为新训练数据的输入特征,同时保留原始的类标识。线性回归算法在新训练集上学习得到最终暂态稳定评估结果。新英格兰39节点测试系统和IEEE50机测试系统上仿真实现了该模型,仿真结果证明所提模型比单个模型的评估性能更好,为电力系统暂态稳定评估提供了新的思路。     

Verification and expansion of a method of transient analysis of voltage collapse based on the induction motor load model

Voltage instability is now under intensive study in Japan, and some dynamic methods for analyzing voltage collapse have already been presented. However, the suitability of load models used in the methods and the generality of the results have not been verified. In this paper, useful voltage collapse data acquired in real power systems are presented. The measured data are compared with the result of dynamic digital simulation to verify the suitability of an induction motor load model. In the latter half of this paper, dynamic simulations of voltage collapse with consideration of generator dynamics are carried out. An interconnected power model system with 10 nodes is analyzed. The generality of basic characteristics concerning voltage collapse which have already been obtained without considering generator dynamics is verified by such simulations.     

基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估

基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。     

A quasi-steady state model of a DC transmission system under an unsymmetrical fault in the AC system

This paper presents a new quasi-steady-state model of a DC transmission system which can take account of unsymmetrical commutating voltages. In conjunction with a transient stability program it can be used to compute the transient stability of an interconnected AC-DC system under an unsymmetrical AC fault. An illustrative example shows that the model proposed gives an effective compromise between computing time and accuracy.