基于转子角轨迹簇特征的电力系统暂态稳定评估

机器学习技术已被广泛应用于暂态稳定分析领域。在基于机器学习的暂稳评估中,如何兼顾输入特征信息量的多少和整体计算效率,一直是需要解决的问题。为此提出一种基于转子角轨迹簇特征、由线性支持向量机(linear support vector machine,LSVM)和决策树(decision tree,DT)构成的组合式暂稳评估方法。首先,构建转子角轨迹簇整体特征的时间序列作为暂稳评估的输入向量,考虑到输入特征的时间维度,先通过LSVM对每个时序特征进行降维映射,再将降维后的结果输入至DT中,形成暂稳预测和稳定程度评估模型,并采用boosting技术进一步提高评估模型的准确性。对新英格兰10机39节点系统进行算例分析验证了方法的有效性,所提出的轨迹簇特征和组合算法具有较高的精度和计算效率,能较准确地指示系统的稳定程度,且对未知运行工况具有一定的泛化能力。     

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)。     

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。     

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。     

基于电压相量轨迹几何特征的电网节点时空关联特性评估EI北大核心CSCD

随着电网运行环境的复杂性、随机性日益加剧,实现基于广域量测信息的电网节点关联特性实时评估具有重要现实意义。该文首先对实测电压相量轨迹信息几何特征进行挖掘,定义表征轨迹特性的“轨迹距离”概念;继而构建表征电压相量轨迹运动演进规律的特征平面,并据此构建动态收敛域以评估节点关联性强度;最后,提出基于轨迹距离密度的参数自适应轨迹聚类算法,衡量各节点电压运动趋势的相似性关系,从而实现特定节点的关联范围评估。对IEEE 39节点系统的仿真,验证了所提方法的有效性。     

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.     

基于同步相量测量的电压稳定评估算法

提出一种基于同步相量测量的电压稳定评估算法。算法中只需要利用局部同步相量测量，即被监测负荷节点的同步电压相量，及由与其相连接的同步电压相量所得到的等价电压相量，建立一等价两节点系统。最后，以被监测负荷节点的同步电压相量在等价电压相量的投影与等价电压相量幅值的一半之差，作为计算电压稳定与否的指标。将这个算法应用于一个5节点系统中，仿真结果验证了算法的正确性及合理性。     

基于集成深度置信网络的精细化电力系统暂态稳定评估

为了进一步提高电力系统暂态稳定的预测精度及给出更精细化的评估结果,将深度学习与电力系统暂态稳定相结合,根据故障切除后发电机功角"轨迹簇"特征,提出一种基于集成不同结构的深度置信网络(DBN)的精细化电力系统暂态稳定评估模型。该模型的基分类器DBN能够有效地利用深层架构所具有的特征提取能力,充分挖掘出输入特征与暂态稳定评估结果之间的非线性映射关系。在新英格兰10机39节点系统上的实验结果表明,该方法不仅优于浅层学习框架,也比部分深度学习模型的性能更加优越。除此之外,该集成DBN算法不仅有较高的预测精度,而且可以有效地评估系统的稳定裕度和不稳定程度等级;在部分同步相量测量装置信息缺失以及含有噪声时,表现出较强的鲁棒性。     

GPS同步时钟用于电力系统暂态稳定性预测和控制

提出了一种新的全局性的暂态稳定控制方法。它利用基于GPS同步时钟的相量测量 单元(PMU)来测量各发电 机的转子角度,从而预测系统未来的摇摆情况,当预测出系 统将失去稳定时进行切机控制以保持暂态稳定 性。对6机22节点系统进行了数字仿真试验 ,结果表明：所提出的控制方法对系统发生严重故障情况下的暂 态稳定性控制是有效的 ,且适应于系统的各种运行方式和故障情况。     

PMU不充裕条件下电力系统的风险评估

针对广域测量系统与电力系统深度融合所引起的安全问题,提出一种同步相量测量装置不充裕条件下电力系统的风险评估方法。该方法分析了可观性和可控性对系统安全的影响,探讨了原发性故障后同步相量测量装置不同状态下故障的演变,推导了节点可观性、线路可观性、节点可控性与同步相量测量装置位置和网络拓扑的关系式,建立了可观性和可控性相依的故障后果模型以及在线运行风险算法。IEEE30节点系统测试结果表明,所提方法能够量化同步相量测量装置间接作用带来的安全风险,尤其是原发性故障诱发信息系统失效时的安全问题,可以有效评估现代电网的安全水平,同时也为冗余同步相量测量装置安装提供技术指导。     

基于递推DFT同步相量测量算法的研究

为了减小测量误差,设计一种计算量小、采样精度高、可同时测量相角、频率和幅值的方法,笔者分析了同步相量的主要测量算法和现有同步相量测量方法.由传统的DFT算法引入计算量少的递推傅里叶算法,通过变换得到一种改进型递推离散傅里叶算法,并给出频率测量的方法,对同步向量测量进行误差分析,并提出改进措施和方案.实验由高精度和可调节...     

基于ASTUKF的电力信号同步相量跟踪算法

配电网电力信号的高噪声及强瞬变的特性对相量测量造成较大干扰,在噪声环境下可靠、快速并高精度地获得电力信号相量信息对电网的稳定性与可靠性具有重要意义。文章提出一种基于自适应强跟踪无迹卡尔曼滤波(Adaptive Strong Tracking Unscented Kalman Filter, ASTUKF)的电力信号同步相量跟踪算法：根据新息序列概率分布特征,构建系统状态判定变量判断系统是否发生突变,并在STUKF算法理论基础上提出弱化因子自适应算法,利用建立的基波相量状态空间模型构建基于ASTUKF的同步相量跟踪算法。实验结果表明,所提ASTUKF算法具有良好的检测突变的能力,能够快速准确地跟踪突变。     

Phasor Estimation in the Presence of DC Offset and CT Saturation

A hybrid algorithm for phasor estimation is proposed that is immune to DC offset and current transformer (CT) saturation problems. The algorithm utilizes partial sum (PS)-based and multistage least-squares (MLS)-based methods before and after CT saturation is detected, respectively. The MLS-based method is initiated when the third difference of the secondary current detects the start point of the first saturation period. The determination of each saturation period is based on the sum of the secondary current from the start point of the first saturation period. A least-squares (LS) technique estimates the DC offset parameters from the single-cycle difference of the secondary current in the unsaturated periods. Removal of DC offset from the secondary current yields the sinusoidal waveform portion. Finally, the LS technique is used once again to estimate the phasor from the sinusoidal waveform portion. The performance of the algorithm was evaluated for a-g faults on a 345-kV 100-km overhead transmission line. The electromagnetic transient program was used to generate fault current signals for different fault angles and remanent fluxes. The performance evaluation shows that the proposed algorithm accurately estimates the phasor of a current signal regardless of DC offset and CT saturation. The paper concludes by describing the hardware implementation of the algorithm on a prototype unit based on a digital signal processor.     

Accurate phasor measurement for transmission line protection in the presence of shunt capacitor banks

This paper proposes a phasor measurement algorithm for transmission systems compensated with shunt capacitor banks. Since the shunt capacitor banks tend to lower the resonant frequencies, the dominant component, which has the lowest resonant frequency, is insufficiently attenuated by a low-pass filter and has an adverse influence on the phasor measurement of the fundamental component in a fault current signal. This paper theoretically investigates the dominant frequency in the presence of shunt capacitor banks and presents a phasor measurement algorithm immune to the dominant component and DC-offset. The performance of the algorithm is evaluated for a-phase to ground (a–g) faults on a 154-kV transmission system compensated with shunt capacitor banks. The evaluation results indicate that the algorithm can measure the phasor reliably and satisfactorily, although the fault current signal is distorted with the dominant component and DC-offset. The paper concludes by describing the hardware implementation of the algorithm on a prototype unit based on a digital signal processor.     

动态相量估计算法特征分析及比较

电力系统的实际应用对相量估计算法的动态性能有很高要求。首先,分析了动态向量估计算法应具有基频附近频率响应幅值平坦的频域特征,和采样时间窗尽可能短的时域特征。其次,提出了一种带通滤波的四分之三周期最小二乘相量估计算法,这种算法符合上述时域和频域特征。第三,对提出算法的计算复杂度进行了定量计算,对提出的算法在各种类型的动态信号下的估计效果进行了仿真。与通用的离散傅里叶相量估计算法、估计效果较好的泰勒-傅里叶变换向量估计算法比较后说明,所提出的算法是一种能够在计算复杂度和相量动态效果间取得较好平衡的动态相量估计算法。     

一种基于修正相角差的傅氏测频算法

基于相角差的传统傅氏测频算法所采用的相角差无法正确反映真实相角差,导致计算结果存在原理误差。提出了一种基于修正相角差的傅氏测频算法。利用相角差作为中间量,通过修正因子对相角差进行修正,消除传统傅氏算法的原理误差。算法保留了傅氏算法不敏感于噪声和谐波的良好特性。同时,采用基于二次插值技术的采样序列迭代修正方法,克服传统测频算法速度与精度无法兼得的矛盾。仿真结果表明相比于传统傅氏算法,在相同的硬件环境下,该算法的运算速度及测量精度均有提高。     

基于泰勒级数和离散傅里叶变换的综合自适应相量算法

针对传统相量算法在动态过程中难以同时满足精度和速度要求的问题,提出一种基于泰勒级数和离散傅里叶变换(DFT)的综合自适应相量算法。该算法对稳态和动态情况,分别设计了时域算法和频域算法两种计算模式,并通过反推校验实现二者间的自适应切换。具体地,时域算法利用两相邻数据窗进行DFT分析,并根据特定精度要求进行简化,以此计算频率和相量;频域算法对电力信号模型进行泰勒级数展开,并通过一个数据窗的基波和各谐波含量计算相量、频率和频率变化率。仿真分析和实验测试结果均表明,在稳态和动态情况下所述算法的量测精度和响应性能均优于传统算法及相应的商用同步相量测量装置,满足实际应用要求。     

基于全网架相量测量的抗差状态估计算法

鉴于海南电网实现了主网架全PMU覆盖,提出了一种基于全PMU量测的抗差状态估计算法。该算法以测点正常率最大为目标,兼顾功率、电压相量和电流相量量测,采用现代内点法实现系统非线性模型的高效求解。由于充分利用所有PMU量测数据,该算法可有效排除不良数据的影响。算例表明,所提算法显著地提升了状态估计的收敛率、合格率和计算频率。     

A fast quality assessment algorithm for phasor measurements

This paper proposes two procedures to compute the quality of phasor estimations. These procedures will enable phasor measurement units (PMUs) to report, with each measurement, the quality of the estimated phasor. The procedures rely solely on measured data and are independent of the algorithm used to obtain the phasor estimate. These procedures were conceived by requiring a reduced number of numerical operations to make its implementation possible in microcontroller-based PMUs. Perhaps the most important contribution of this paper is the suggestion that phasor measurements should, along with the time stamp, carry information on the quality of the phasor estimation.