基于静态电压稳定的事故筛选和排序算法综述

由于负荷的快速增长以及市场机制下电力系统运行方式的频繁调整使得电网可能接近稳定极限运行,这使得电网的电压稳定问题变得越来越严重。如何在事故扰动情况下快速而准确地评估电网的电压稳定性具有重要的意义。阐述了事故筛选和排序的基本概念和评估的指标类型,对现有的各种事故筛选和排序方法进行了总结与述评,并指出了此领域研究存在的问题。     

基于静态电压稳定的事故筛选和排序算法综述

由于负荷的快速增长以及市场机制下电力系统运行方式的频繁调整使得电网可能接近稳定极限运行,这使得电网的电压稳定问题变得越来越严重.如何在事故扰动情况下快速而准确地评估电网的电压稳定性具有重要的意义.阐述了事故筛选和排序的基本概念和评估的指标类型,对现有的各种事故筛选和排序方法进行了总结与述评,并指出了此领域研究存在的问题.     

基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序方法

提出了一种基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序新方法。该方法首先定义了反映预想事故严重程度的有功性能指标,同时构造3层人工神经网络(ANN)并采用误差反向传播(BP)算法加以训练;其次对ANN的输入用模糊神经网络进行特征选择,减少了输入层和中间隐含层的神经元个数及训练时间;最后通过IEEE 30节点系统验证了所提方法的有效性,仿真结果说明采用模糊神经网络进行输入量特征选择预处理可减少神经网络的训练时间。     

预想事故排序算法比较

就3种电压越限预想事故的排序方法进行研讨,目的是要选取一种能够适用于实际系统EMS的方法。对这3种方法作了简要介绍,并以完全潮流作为正确排队的标准,以IEEE－14节点试验系统为例,分别从计算速度、捕获率及排队的正确率角度对其进行了分析、比较。     

基于电压稳定预想事故的快速输电能力分析

以连续潮流技术为基础,提出了考虑鞍点分叉造成的静态电压稳定性约束下的电力系统输电能力的快速分析与计算。考虑到输电线路和发电机故障对系统静态电压稳定性的影响,以电压稳定性指标进行预想事故选择,并用连续潮流法计算得到N-1安全约束下的系统输电能力。经过IEEE 9节点和30节点算例的分析,表明此方法是简洁,快速和可靠的。     

基于电压稳定预想事故的快速输电能力分析

以连续潮流技术为基础,提出了考虑鞍点分叉造成的静态电压稳定性约束下的电力系统输电能力的快速分析与计算.考虑到输电线路和发电机故障对系统静态电压稳定性的影响,以电压稳定性指标进行预想事故选择,并用连续潮流法计算得到N-1安全约束下的系统输电能力.经过IEEE 9节点和30节点算例的分析,表明此方法是简洁,快速和可靠的.     

考虑二重预想事故的在线电压稳定预防控制

提出了一种基于原对偶内点算法的安全约束最优潮流的数学模型,以控制代价最小化为目标,不仅考虑了正常状态下的安全约束,还同时考虑到了预想事故后的安全约束以及电压稳定裕度的约束。在线电压稳定评估系统中,同时考虑单重预想事故及其引发的继发性二重预想事故,分别进行筛选和排序,综合形成预想事故集。根据预想事故集,基于上述模型依次对其中每一预想事故进行预防控制,构建在线电压稳定预防控制模块,当系统处于不安全状态时,能够及时提供合理的预防控制策略,保证系统安全运行。以IEEE 118节点测试系统为算例,验证了所提出模型的正确性。     

基于统计学习的模糊暂态稳定事故筛选与排序

暂态稳定事故筛选与排序的目的是针对一组预想事故集合挑选出严重事故或滤除掉无害事故,以减少待分析的预想事故数目,满足在线动态安全分析的需要.文中提出一种基于统计学习的模糊暂态稳定事故筛选与排序方法,该方法采用了反映事故严重程度的10个性能指标,并通过样本学习,在每个指标集合上具体定义了系统稳定性的模糊隶属度函数;然后综合运用这10个性能指标的稳定性模糊隶属度得到的平均稳定性模糊隶属度,对预想事故集合按严重性进行了排序;接着根据排序结果,结合所设定的稳定阈值,将无害事故过滤掉.最后,用新英格兰10机39节点网络验证了该方法的有效性.     

考虑负荷增长和预想事故的电压稳定安全评估

通过对系统节点无功网损灵敏度指标的大小进行排序,快速准确地找出系统的薄弱节点或薄弱区域;应用连续潮流法克服系统接近稳定极限运行状态时潮流雅可比矩阵不收敛的问题,得到系统薄弱节点的PV曲线,进而获得指示各负荷节点维持电压稳定性能力强弱的两个重要参量——临界电压和极限功率.同时引入负荷裕度指标来指示系统当前运行点离电压崩溃...     

电压稳定分析中支路型故障筛选及排序算法研究

提出了一种用于电压稳定性分析的支路型故障筛选和排序的快速算法，该方法分为4个阶段：①依据正常运行状态下的潮流解从所有预想事故中筛选出严重事故；②通过分析线路被置换后系统雅克比矩阵的最小奇异值，从所筛选出的事故中再次筛选出更严重的事故；③在指定的负荷水平下解潮流方程，从第二次筛选出的事故中再次筛选出最严重的事故；④对每个最严重的事故进行1次潮流计算，估计其最大负荷能力。通过New-England 39节点系统和IEEE 118节点系统算例表明，此算法计算量少，简单有效，易于实现。     

基于DSA的预想事故方式下电网在找安全稳定分析

结合江苏徐宿地区电网的实际运行情况,开展事故预想,利用智能调度技术支持系统中集成的DSA Tool对该地区电网的静态稳定和暂态稳定进行计算和分析,并将分析结果与BPA软件进行比对,利用分析结果给出的辅助决策对电网运行方式进行调整。仿真结果表明,利用DSA Tool对电网预想事故方式开展安全稳定分析对于提升电网调度运行人员在事故情形下的应急处理能力,保证电网的安全稳定运行具有重要意义。     

基于相量测量的电压稳定裕度在线评估

超高压、大容量、远距离电能的传输和电力市场化等因素使电压稳定问题成为严重威胁电力系统安全稳定的主要隐患之一,研究一种快速、可靠的电压稳定裕度在线评估方法是十分必要的。提出了一种基于相量测量装置的电压稳定裕度在线评估策略,该方法根据电力系统在重负荷情况下网损增长率特性确定电压稳定裕度评估指标,利用相量测量装置提供的节点相量信息可以快速实现电压稳定裕度的在线评估。IEEE 39节点算例仿真验证了该方法的正确性和有效性。在相量测量装置不断推广的情况下,该方法对实现电压稳定的在线监控具有一定的现实意义。     

基于约束投票极限学习机的在线静态电压稳定评估

快速准确的在线静态电压稳定评估是规模化互联电网安全稳定运行的重要保障。针对传统神经网络学习模型调参繁杂、训练时间长、样本需求数量庞大等缺点,提出了一种基于约束投票极限学习机（constrainedvoting extreme learning machine,CV-ELM）的在线静态电压稳定评估模型。CV-ELM基于类间样本差值构建差向量集计算输入层对隐藏层的权值及隐藏层节点偏置项,并引入多数投票机制,通过集成学习的方式进行分类决策。此外,CVELM可自适应确定网络参数,在分类准确率、鲁棒性及泛化能力方面均优于传统的ELM。最后,基于新英格兰10机39节点系统的算例仿真结果证明了所提模型的有效性。     

基于分类回归树算法的在线静态电压稳定裕度评估

随着电力负荷的不断增加,电压稳定问题日益凸显;为防止电压失稳,电网运行人员迫切需要了解电网当前的运行状态。提出运用分类回归树算法构建决策树模型,对静态电压稳定裕度进行在线评估。首先根据PV曲线分析和电压稳定裕度计算获得决策树训练样本集;然后通过模态分析和相关系数分析降低属性集的维度,确定训练决策树的输入属性;最后利用离线数据,运用决策树分类回归树算法训练出在线电压稳定裕度的评估规则。以某省实际电网为例对所提方法进行验证,其决策规则具有较高的准确性,能够实时地评估电网运行状态。     

基于实测广域测量轨迹的在线电压稳定分析方法研究

随着电力系统的广域互联并考虑电力市场背景下的互联经济性,系统运行越来越接近其稳定边界,因此对于电压稳定的在线实时分析提出了更高的要求.基于广域测量系统（wide-area measurement system,WAMS）实测数据提出了一种在线电压稳定监测指标.该指标基于π型等值模型推导,考虑了线路分布电容的影响,更接近实际电网的特性,同时算法形式简单,便于微机实现.通过EPRI-36算例进行验证,结果分析表明：该指标利用WAMS的实时同步数据,可以实现广域测量系统在线电压稳定监测,为电压稳定控制提供更加明确的参考信息,保证电力系统的安全稳定运行.     

基于静态电压稳定分析的电压薄弱节点研究

简要介绍了静态电压稳定分析的基本理论与方法,在充分考虑各种分析方法的优缺点的基础上,设计了有功裕度指标和灵敏度指标结合的分析法.该方法通过对安徽电网采集数据进行计算,结果与安徽电网实际情况相吻合,证明了该方法的有效性.     

基于数学形态滤波的电压闪变检测研究

电压闪变信号中经常混叠有随机噪声,针对Prony近似频谱估计算法对噪声较为敏感的缺陷,将数学形态学滤波和Prony分析相结合应用于电压闪变检测研究。首先利用数学形态学滤波法对含噪闪变信号进行去噪处理,再通过Prony算法和Hilbert变换分析并提取去噪后的特征信息。仿真结果显示,该方法有利于提高Prony算法对闪变信号的精确分析,同时验证了其可行性与准确性。     

基于自适应滤波算法的电压波动检测与跟踪

随着工业发展电网电压波动问题变得日益严重,检测与跟踪电压波动已成为供用电部门的一项重要任务.为此,在自适应滤波理论的基础上,提出一种新的QR分解递归最小二乘算法.该算法不但提高了数值稳定性,还保持了传统递归最小二乘算法的快速收敛性.然后,引入脉动阵列以高度流水线化的方式对QR分解中的Givens旋转步骤进行并行处理,从...     

基于Sage-Husa卡尔曼滤波的三相电压暂降检测

针对三相三线制系统,提出一种检测三相电压暂降的新方法。通过瞬时对称分量法在αβ静止坐标系下建立离散检测模型,引入90°超前移相算子,解耦了暂降电压正序、负序分量的检测;采用Sage-Husa卡尔曼滤波算法实现移相算子,产生正交分量,同时表现出算法自身的滤波功能;引入欧氏空间距离定位故障发生及恢复时刻,并重置卡尔曼滤波器参数,加快检测响应速度。仿真结果表明,所述方法在响应速度和稳态精度方面具有优越性,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于数学形态学滤波的电压暂降检测方法

针对动态电压恢复器对电压暂降特征量检测的实时性和准确性要求,与移相小角度的αβ-dq变换相结合,提出了一种使用双结构数学形态学滤波的快速电压暂降检测方法。即将构造出的双结构数学形态学滤波器对电网单相电压中的谐波、噪声等干扰进行预处理后,将待测单相电压移相一个小角度形成相互垂直且正交的αβ两相电压,再采用αβ-dq变换并用数学形态学滤波器代替传统的二阶巴特沃斯低通滤波器实现对非直流量的滤波,实现实时、准确地检测电压暂降发生的起止时间、暂降幅值和相角变化;为避免锁相过程产生的延时和输出误差,用基波特征参考值代替锁相环节;该方法原理清晰、计算简单。仿真实验结果表明该方法具有抗干扰、延时小、检测结果准确性高的优点。