一种新的加速暂态稳定预测算法

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路.该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性.在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性.     

一种基于在线等值的电力系统暂态稳定预测方法

提出了一种基于在线等值的电力系统暂态稳定预测方法,它通过PMU和光纤通讯技术实时采集和传输电力系统中的状态量和电气量,利用故障后实测的功角轨迹采用最优参数选取算法将电网实时等值为简单系统,由此预测电网的未来行为.并在IEEE-39系统上对该法进行了仿真验证,且与典型的自回归预测算法进行了比较,结果表明该方法具有很好的实时性、准确性和可靠性,以及所需的信息量少,易于实施,适应能力强的优点.     

基于WAMS的电力系统暂态稳定的快速预测

提出一种基于广域测量系统WAMS(Wide-area Measurement System)的电力系统暂态稳定实时快速定量分析的方法.该方法根据PMU实时采集的各发电机转子角速度及电磁功率,通过预测扰动结束后系统运动轨迹和基于暂态能量的轨迹分析法来评估系统的暂态稳定性.在6机系统上进行仿真计算,结果表明,该方法能有效预测电力系统的暂态稳定性.     

基于WAMS的电力系统暂态稳定的快速预测

提出一种基于广域测量系统WAMS(Wide areaMeasurementSystem)的电力系统暂态稳定实时快速定量分析的方法。该方法根据PMU实时采集的各发电机转子角速度及电磁功率,通过预测扰动结束后系统运动轨迹和基于暂态能量的轨迹分析法来评估系统的暂态稳定性。在 6机系统上进行仿真计算,结果表明,该方法能有效预测电力系统的暂态稳定性。     

基于PMU同步数据的电力系统暂态稳定分析方法综述

同步相位测量单元利用全球定位系统(GPS)提供的精确时间基准对电力系统的状态进行数据采集.传统的暂态稳定分析方法主要是基于各节点的异步采样数据来判断稳定.PMU的同步采样数据为电力系统的暂态稳定分析和控制提供了一条新的途径,也为传统的电力系统暂态稳定分析方法提出了改进的条件.本文首先简要介绍了相量测量单元应用现状,然后综述了PMU出现后在电力系统暂态稳定分析方面出现的新方法和取得的新进展.     

暂态稳定性预测与控制的智能方法

综述了暂态稳定性分析与控制的智能方法和相量测量技术的研究现状,并提出了一种基于相量测量和智能技术的失稳预测与控制方案。     

基于同步相量测量技术的暂态稳定性实时预测

提出了一种电力系统稳定性实时预测方案。通过同步相量测量技术获得故障后短时间内的各发电机内电势相量 ,利用多项式拟合的方法 ,快速预测系统中各发电机大轴间最大相对摇摆角的变化趋势 ,从而判定系统的稳定性。方法本身与系统结构、故障情况等无关 ,适应性较好。对实际系统进行了仿真实验 ,获得了较为准确的结果     

基于同步相量测量技术的暂态稳定性实时预测

提出了一种电力系统稳定性实时预测方案.通过同步相量测量技术获得故障后短时间内的各发电机内电势相量,利用多项式拟合的方法,快速预测系统中各发电机大轴间最大相对摇摆角的变化趋势,从而判定系统的稳定性.方法本身与系统结构、故障情况等无关,适应性较好.对实际系统进行了仿真实验,获得了较为准确的结果.     

基于PMU的电力系统暂态稳定实时快速预测的研究

提出一种基于PMU对发电机实时测量功角来预测电力系统暂态稳定性的方法.通过采集功角数据,用多项式逼近去快速预测它未来的变化,同时为提高精度采用智能动态修正,然后判断多项式是否存在极值,若存在可预测系统首摆稳定,反之则不稳定.仿真结果表明,该方法对首摆稳定性的预测是准确和有效的.     

基于PMU的电力系统暂态稳定实时快速预测的研究

提出一种基于ＰＭＵ 对发电机实时测量功角来预测电力系统暂态稳定性的方法。通过采集功角数据,用多项式逼近去快速预测它未来的变化,同时为提高精度采用智能动态修正,然后判断多项式是否存在极值,若存在可预测系统首摆稳定,反之则不稳定。仿真结果表明,该方法对首摆稳定性的预测是准确和有效的。     

遗传算法在暂态稳定评估输入特征选择中的应用

针对主成分分析中利用传统方法进行特征选择的缺陷,提出了基于遗传算法的特征选择方法。选择反映电力系统运行状态的特征变量,建立暂态稳定评估模型;为了提高数据处理的效率,首先对原始数据进行了动态聚类分析;对数据进行主成分分析后,以类内类间距离判据作为适应度函数,采用二进制编码形式的遗传算法进行特征选择。通过对3机9节点和10机39节点新英格兰系统的计算,验证了所选方法的有效性。     

交互式多模型算法在电力系统暂态稳定预测中的应用

针对电力系统发生大扰动后发电机功角轨线变化与距离故障点远近有关的特点,将交互式多模型(IMM)自适应跟踪算法成功地用于预测电力系统暂态稳定性。该自适应IMM算法采用机动目标"当前"统计模型、常加速度模型和常速度模型交互作用构成。文中详细描述了自适应IMM算法的实现步骤,并应用于发电机功角跟踪预测过程中,通过仿真结果验证了所提算法的实用性。     

基于稳定裕度指标的暂态电压稳定分析

基于稳定域边界二次近似,提出了暂态电压稳定裕度指标,并分析了计及感应电动机机电暂态过程的单负荷无穷大系统的暂态电压稳定性.仿真表明:该指标具有准确度高及易于计算机实现等特点,具有较好的工程实用性,并可应用于判断系统暂态电压稳定裕度和估计暂态电压稳定的临界切除时间以及故障排序.     

基于奇异值分解的PMU数据恢复法

同步相量量测单元(phasor measurement units,PMUs)因其同步性、快速性和准确性成为电网动态实时监测最有效的手段之一,并得到迅速发展。但由于通信堵塞、硬件故障、传输延迟等因素,现场PMU通常存在不同程度的数据丢失问题,严重制约其在电力系统中的应用与发展,甚至威胁电网安全。该文通过分析现场PMU量测信息,归纳了3种数据丢失类型;提出基于奇异值分解的动态数据成分分析方法,并采用盖氏圆法确定其最优特征成分数,可有效提取原始信号中各特征分量。进一步,提出基于训练、验证与丢失数据分类的数据恢复迭代计算方法,实现系统动态条件下仅利用单通道PMU量测信息的高精度数据恢复。通过仿真与实测数据验证该方法的可行性和准确性。该方法解决传统方法对系统动态信号丢失数据恢复失真的问题,为PMU量测信息更好的应用于电力系统的各个方面提供保证。     

电力系统暂态稳定性实时预测与控制

利用外部实时同步测量的思想和能量原理,提出一种电力系统暂态稳定性实时预测方法,并在此基础上提出了暂态稳定紧急控制的方法。该预测和控制方法简单．概念清楚,无需要预先知道系统的网络结构和参数,计算速度快,能准确反映系统的真实运行情况,适于在线应用。     

考虑代价敏感的AC-LSTM暂态稳定评估

电力系统稳定样本与失稳样本的失衡会导致数据驱动型暂稳评估模型对失稳样本的漏分率增加,由于失稳样本漏判的代价远高于稳定样本误判的代价,因此提出一种引入代价敏感机制的AC-LSTM电力系统暂态稳定评估模型。通过改进Adaboost算法,引入代价敏感函数对样本权重进行更新,更好地考虑了少数类样本对整体分类准确率的影响,降低不稳定样本的漏分率。并进一步将改进的Adaboost算法和长短期记忆网络(longshort-term memory, LSTM)相结合以提高分类器的综合性能。在IEEE39和IEEE140节点系统上的仿真结果表明,所提模型较其他模型具有良好的适应性和泛化能力,提升了评估模型的综合性能,其抗噪能力也优于其他模型。     

A new method for transient stability analysis

This paper proposes a brand‐new method for transient stability analysis in power systems. The proposed method directly computes the critical trajectory for a given contingency to obtain the critical condition of the studied system. Although the method may be useful for general nonlinear dynamic systems, it is applied to the problem of obtaining a controlling UEP, unstable equilibrium point, which provides inevitable information for the energy function methods to assess transient stability. Namely, the proposed method effectively yields a critical trajectory on PEBS together with the controlling UEP, thus improving the conventional BCU method. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in 3‐machine 9‐bus and 6‐machine 30‐bus systems. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 159(3): 26–33, 2007; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20245