基于斜回归树及其集成算法的静态电压稳定规则提取

可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难。针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法。该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性。相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础。最后,以静态电压稳定问题为例验证算法的有效性,算例验证结果表明所提算法具有良好的可解释性、较强的表示能力和较高的集成效率。     

混沌鱼群算法计算静态电压稳定裕度

针对人工鱼群算法对初始值具有一定的依赖性,且易陷入局部最优解的缺点,将混沌算法引入到鱼群算法中组成混沌鱼群算法,并提出一种混沌鱼群算法和连续潮流算法结合求取系统的最大静态电压稳定裕度的方法.该算法在初始化鱼群,即变压器分接头等系统控制变量值时,采用混沌算法得到混沌矢量,并将其映射到控制变量约束范围内,可以增加控制变量初值的多样性.算法将待求解系统的静态电压稳定裕度的目标函数作为食物浓度值;将系统控制变量组成的行向量作为单个鱼个体;采用连续潮流算法分别计算整个鱼群中每条鱼处的食物浓度值,即稳定裕度,然后通过鱼群算法对控制变量进行更新,在全局范围内得到系统的最大静态电压稳定裕度.算例验证了算法的有效性.     

基于免疫算法的电压稳定裕度计算

提出一种求解电压稳定裕度的新算法——免疫算法。该算法模仿人体的免疫系统,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的亲和性以及抗体之间的亲和性对解进行评价和选择,由于具有多样性记忆单元的存在,有效地克服了确定性算法中解易陷入局部极值的缺点,能快速搜索到全局最优解,并求得电压稳定裕度的最大值。应用该算法对IEEE14节点和IEEE57节点系统进行仿真计算,获得了较原-对偶内点算法至少增加10%的稳定裕度。     

基于人工鱼群算法的静态电压稳定评估

提出一种静态电压稳定裕度计算的新方法——人工鱼群算法,该算法就是根据鱼群觅食和生长特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为,从而实现寻优,能快速寻找到全局最优解,从而求得电压稳定裕度的最大值。运用该算法对IEEE14和IEEE39等节点系统进行仿真计算,计算结果与连续潮流算法和原-对偶内点算法比较,证明此算法的有效性。     

计算系统静态电压稳定裕度的蒙特卡罗鱼群算法

针对鱼群算法只能收敛于全局最优解,而不能求得高精度的数值解的缺点,将蒙特卡罗算法引入鱼群算法中,形成蒙特卡罗鱼群优化算法计算系统的静态电压稳定裕度.即应用蒙特卡罗算法对控制变量进行筛选,将筛选后值作为鱼群算法初始鱼群,然后,给定鱼群算法较小的步长值和感知距离进行精确寻优,最终得到较单纯鱼群算法更加精确的优化结果.通过算...     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法.该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起,通过改进的连续潮流法计算,可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度,并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足.应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算,验证了该方法可行且有效.     

电力系统静态电压稳定裕度的快速算法

基于发电机无功越限对系统静态电压稳定裕度有重要影响的事实,本文提出一种快速计算电力系统静态电压稳定裕度的方法.将静态电压稳定裕度的计算分成两步,首先快速计算出系统不再出现无功越限的分界负荷水平并对无功越限点的稳定性做出判断,然后通过各负荷节点的戴维南等值电路确定系统的负荷裕度.IEEE的多个测试系统的仿真算例表明,本文所提方法简单、有效,计算速度快.     

基于斜回归树及其集成算法的静态电压稳定规则提取

可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难。针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法。该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性。相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础。最后,以静态电压稳定问题为例验证算法的有效性,算例验证结果表明所提算法具有良好的可解释性、较强的表示能力和较高的集成效率。     

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。     

高比例新能源电力系统静态电压稳定裕度在线概率评估

新能源的随机性、波动性及弱调节特性给电力系统静态电压的安全及稳定性带来了挑战。针对此问题，提出一种考虑源荷双侧不确定性的高比例新能源电力系统静态电压稳定裕度在线概率评估方法。首先，基于新能源无功调节特性与传统机组的差异，分析了大量新能源替代传统机组对稳定裕度的影响。然后，分析了新能源出力不确定性对稳定裕度分布范围的影响，并建立源荷不确定性模型以生成典型场景。最后，为了应对新能源快速波动性给稳定裕度带来的影响，提出基于优化ELM-KDE的稳定裕度在线概率评估方法。利用优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测典型场景稳定裕度并通过核密度估计(kernel density estimation, KDE)准确获得其概率分布函数。构建了静态电压稳定期望裕度和静态电压稳定风险度两个指标对结果进行表征。分别在New England 39和IEEE300节点系统进行了仿真测试，并将结果与传统蒙特卡洛方法计算结果对比，验证了所提方法的有效性。     

基于梯度提升决策树静态电压稳定裕度评估

随着特高压直流输电的发展,电网负荷集中地区无功缺乏的问题日益突出,系统电压稳定与无功功率密切相关,有必要研究电压稳定裕度的在线监测问题,以期为无功补偿装置的协调配合提供参考。基于PMU提供的数据资源,提出一种基于梯度提升决策树的电压稳定裕度在线监测方法,该方法分为离线运行点数据库的建立以及实时评估两部分。通过模拟负荷的变化,求解最优潮流模型,得到各个发电机出力状态以及对应的电压稳定裕度从而形成离线运行点数据库,并在线下对梯度提升决策树进行训练,在线做出电压稳定裕度的评估。实验结果表明,所提方法对裕度的预测准确度高于基于支持向量机回归模型,且时间可以满足实时性的要求。在测量不确定性场景下,当信噪比大于40 dB时,所提方法应对噪声干扰具有较强的鲁棒性。并且基于梯度提升决策树的特征选择能力,可以为PMU的布点提供一定依据,从而实现系统可靠性和经济性的平衡。     

在线电压安全评估的多重动态决策树方法

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。     

基于模态法的静态电压稳定性研究

模态分析方法是一种用来分析静态电压稳定性的方法。它从电压稳定性的本质和机理出发,通过能识别系统电压稳定性的雅可比矩阵的特征值和特征向量,求出电压变化和无功功率变化模态向量二者之间的关系,来判断系统的静态电压稳定性。模态分析方法可以用于分析实际系统,它可以从整个系统的观点给出与电压稳定性有关的信息,并明确指出有潜在问题的区域。此外,该方法还能提供关于不稳定性机理的信息。算例分析表明,该方法是有效和可信的。     

基于模态法的静态电压稳定性分析

提出了基于模态法的静态电压稳定性分析的新方法,通过建立模态法的静态电压稳定分析数学模型,求取潮流方程雅可比矩阵的最小特征值及其相对应的特征向量,以最小模特征值来间接评估系统的静态电压稳定裕度,并在此基础上提出了参与因子指标,计算各个节点在最小特征值下的节点参与因子来找出哪些节点或区域的电压稳定性较差.通过对某大型电网进行研究,得到其相应的电压薄弱区域,并与灵敏度分析法所得到的结果进行对比,结果基本一致,从而验证了本文方法的合理性与有效性。