多故障场景下基于主动学习的暂态电压安全评估与安全裕度估计

对于电力系统暂态电压安全评估与安全裕度估计的问题,传统的分析方法难以应对新型电力系统的复杂性与多样性,基于数据驱动的方法为暂态电压安全在线评估提供了新思路,但也存在着物理意义模糊、训练复杂度高、可拓展性差等问题。针对上述问题,提出了一种面向多故障场景的基于主动学习的暂态电压安全边界快速近似与安全裕度高效估计方法。首先,基于动态安全域的概念,针对训练复杂度高的问题,提出了基于主动学习的暂态电压安全评估模型与安全裕度估计的数据驱动方法,在保持较高准确率的同时极大地降低了标记样本集的规模,同时得到了解析的安全边界函数;然后,针对不同的故障信息,提出了基于shapelet变换的层次化事故聚类方法,将相似的故障聚集在一起,为每一类故障场景构建安全评估模型,使得暂态电压安全评估模型在一定程度上摆脱了故障依赖,提升了安全裕度在线估计的效率与精度;最后,通过IEEE39节点系统验证了所提方法的正确性,实现了多故障场景下暂态电压安全性的快速辨识与安全裕度的快速估计,有效降低了离线仿真的时间,提升了面向多故障场景的安全评估模型的部署效率。     

基于v-NPSVM的暂态稳定评估方法研究

提出一种基于v-NPSVM(v-Non-Parallel Support Vector Machine,v-NPSVM)的电力系统暂态稳定评估方法,在NPSVM分类器中引入v值重构分类器,可继承NPSVM评估精度高和时间复杂度低的优势,同时有效量化电力系统稳定状态的稀疏程度,解决不均衡稳定性分类问题.首先,采用系统指标和投影能量函数指标构建暂态稳定指标的原始特征集,通过最大相关最小冗余特征选择方法对暂态指标集进行特征压缩,寻找对电网暂态变化敏感度高的特征子集.然后,基于v-NPSVM思想将样本集分成稳定类与不稳定类,分别映射到高维空间,实现非线性暂态稳定评估问题的线性转化,寻找稳定类与不稳定类的最佳投影坐标轴,通过v值改变支持向量的占比,进而改善电力系统暂态的评估准确率.最后,以IEEE-145节点系统的仿真计算,验证了所提方法的有效性和准确性.     

暂态稳定临界切除时间的计算及其在继电保护中的应用

电力系统在受到大干扰后,其暂态能量的计算与沿运行轨迹积分的能耗有关．运用能量函数PBES直接法对电力系统暂态稳定性进行分析,可快速、准确地确定系统的临界受扰轨迹,求取电力系统暂态稳定临界故障的切除时间,以更合理、准确地进行继电保护配置、时间整定及系统之间的配合校验．     

基于等效电气距离的电压稳定性指标计算

电力系统电压稳定问题的难点在于薄弱节点的确定和临界状态及其稳定裕度的求取.基于功率传输路径和静态等值的思想,采用局部电压稳定指标L确定电力系统薄弱节点,利用相对电距离计算电压稳定裕度,IEEE 39节点系统和山东电网的实际算例表明,该方法物理意义明确,计算速度比较快,适用于电压稳定性的在线检测     

采用Taylor级数展开技术的直接法暂态稳定分析

本文采用高阶Taylor级数展开技术进行直接法暂态稳定性分析。在PEBS法临界切除能量的求取过程中,用高阶Taylor级数展开模拟持续故障轨迹和进行加速功率的求取。采用相对初始点势能的概态计算势能,避免了故障后稳定平衡点的潮流计算。通过对试验系统临界切除时间的估算,表明本文方法具有较好的精度和较快的计算速度。     

基于堆稀疏自编码神经网络的电网安全预判

为了满足安全裕度概念下电力系统暂态稳定评估的准确率和时效性,提出了基于深度学习的堆稀疏自编码神经网络(SSAEN)预判模型.首先尝试将母线时序电压数据构成的矩阵看作蕴含暂态运行机制的模式图,然后利用SSAEN逐层级地挖掘模式图的主导特征,并通过分析SSAEN的连接权重阐述了主导特征及其演变过程.最后通过Logistic分类器识别主导特征,预判未来时刻系统的稳定性.基于IEEE39系统仿真样本进行了实验,实验结果表明,SSAEN具有较高的准确度和预测速度,可为系统暂态失稳情况提供足够的安全时间裕度.     

新型失步继电器的微机实现

暂态能量函数法已被广泛用来评价电力系统的暂态稳定性，但一般地仅是进行离线分析计算。Ｒｏｅｍｉｃｈ等提出了用能量函数法的新型失步继电器的方案，但尚未见到其用微机在线实现的研究。本文用微机实现了新型失步继电器．并在电力系统动模装置上进行了实验研究。通过实验，本文基本解决了工程应用中的一系列技术问题，并找出尚待解决的不足之处．为新型失步继电器的进一步改进完善准备了条件。     

辛几何算法在电力系统暂态稳定性分析中的应用

将辛几何算法引入电力系统暂态稳定性数值计算.以一个简单的电力系统为例,通过数值实验将新方法与电力系统分析中常用的隐式梯形积分法及传统的Runge-Kutta方法进行了对比分析.初步的数值实验结果表明,辛几何算法与传统算法相比,在计算精度和数值稳定性方面具有较为明显的优势,因而更适合于电力系统暂态稳定性及相似问题的数值计算.     

利用暂态能量分析调速控制提高稳定性的机理

将故障期间由发电机转子上的不平衡转矩形成的能量作为过剩暂态能量(STE),以其作为反映发电机受到故障扰动程度的指标。故障切除后,STE 减去能量耗散项后等于暂态能量(TE)。利用 TE 对汽轮机调速系统附加 H∞控制(TGAHC)对稳定性的作用原理进行了理论分析。分析结果表明:TGAHC 能够加速暂态能量的衰减,有助于减少故障后发电机转子的振荡时间,具有提高电力系统稳定性的作用。单机系统的数字仿真结果验证了理论分析结果。     

电力系统小干扰稳定最短路径法研究

目的 电网负荷的随机变化会影响系统的小干扰稳定性。不同负荷功率增长方向下的小干扰稳定功率裕度也不同,因此需要确定最危险功率增长方向及其对应的最小功率裕度。方法 基于几何建模分析的最短路径法已成功应用于电力系统静态电压稳定分析中,方便求解最小稳定裕度,但最短路径法尚未用于电力系统的功角小干扰稳定分析。按照预定阻尼比阈值形成小干扰稳定的动态性能边界,分析非零临界特征值下的边界条件;通过虚拟观测向量,推导出适合于小干扰稳定分析的最危险功率增长方向解析表达;形成小干扰稳定最短路径法计算模型,并通过交替迭代方便求解最小稳定裕度。结果 将最短路径法引入小干扰稳定分析,在IEEE 68节点算例系统上,分析所述算法的收敛特性,得到标准化后的最危险功率增长方向,该方向提供了每个节点的功率变化参与度,参与程度高的节点在该功率增长方向上起主要作用,因此在进行系统运行方案安排时,需要着重关注这些节点的功率变化情况。将试算结果与随机生成的30组功率增长方向下的稳定裕度进行对比,结果验证了该算法的有效性。结论 本文按照预定阻尼比阈值形成小干扰稳定的动态性能边界,推导出最危险功率增长方向的解析表达,形成了小干扰稳定...