电力系统动态安全分析的ANN动态安全域

采用人工神经网络（ANN）多维空间的强拟合特性，能够较精确地拟合动态安全域，减少了临界点以及稳定点和非稳定点的误判，克服了超平面理论近似拟合电力系统动态安全域误差较大的不足。同时，对于某个具体的故障，采用临界切除时间tcr建立ANN稳定裕度拟合器，确定电力系统中运行点的稳定裕度。通过PSASP中的3机9节点模型验证了此理论的正确性，而且准确性优于采用超平面理论拟合的动态安全域。     

基于Taylor级数轨迹灵敏度的动态安全域求解

动态安全域(DSR)是电力系统稳定分析的重要内容,实用动态安全域(PDSR)由描述各节点注入功率上、下限的垂直于坐标轴的超平面和描述暂态稳定性临界点的超平面围成。结合轨迹灵敏度法和高阶Taylor技术,推导轨迹灵敏度的高阶Taylor级数递推求解形式。基于势能界面(PEBS)法和高阶Taylor级数轨迹灵敏度技术,快速有效地计算能量裕度灵敏度,从而迭代求解临界功率注入点。利用临界功率点的能量裕度灵敏度数值,求解电力系统有功功率注入空间上的PDSR。New England 10机39节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于优化LS-SVM的电力系统实用动态安全域稳定裕度拟合

采用最小二乘支持向量机回归模型构造电力系统动态安全域的稳定裕度拟合器,并分别采用粒子群优化算法和多层动态自适应搜索技术选择最小二乘支持向量机的参数,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度的平均相对误差.以EPRI36节点模型为算例进行仿真计算,并将两种参数优化方法与贝叶斯框架理论自动优选方法得到的结果进行比较,仿真结果表明这两种方法能提高拟合的精度,具有一定的实用价值.     

相角-电压空间上的实用动态安全域

电力系统中的相量测量单元(PMU)可以实现电网部分相量(如节点的电压相量)的实时异地同步测量与传输.为充分发挥含PMU的广域量测系统(WAMS/PMU)在电力系统安全预警、保护与控制中的作用,研究了节点相角-电压空间上保证暂态稳定的动态安全域的边界性质.研究表明,对于既定的事故和事故前、后系统图形,相角-电压空间上实用动态安全域的临界边界同样可以用一个或极少数几个超平面近似描述.节点相角-电压空间中的实用动态安全域边界的拟合具有非常好的精度.基于这样一个安全域和WAMS/PMU提供的节点信息,可以很方便地计算出相角-电压空间的任一增长方向上的稳定裕度.也可以通过可视化,在线观察目前运行点距既定预想事故下稳定边界各个方向上的距离.     

含双馈风机电力系统的动态安全域

计算了含双馈风机电力系统的动态安全域,并通过时域仿真对其边界的准确性进行了验证。经过大量仿真发现,在工程关心的范围内,接入双馈风机后,注入功率空间上电力系统动态安全域的边界仍可以用超平面进行拟合;分析了双馈风机接入对电力系统动态安全域的影响,发现双馈风机接入后引起动态安全域的外扩,并对其机理进行了探讨。     

电力大系统实用动态安全域

通过对一个实际电力大系统的研究表明,在一些重要的预想事故下,保证暂态功角稳定性的实用动态安全域(PDSR)边界,可在注入功率空间上由描述各节点注入功率上、下限的垂直于坐标轴的平面和描述暂态稳定性临界点的超平面围成。实用动态安全域边界超平面是针对实际电力大系统,利用数值仿真法搜索大量的临界点,并通过最小二乘法拟合得到的,因而它表征了真实系统的安全稳定特性,其误差可以满足工程应用的要求。同时对于复杂电力大系统可以利用关键节点来降维表示,其实用动态安全域易于表达、使用和可视化。在线应用时不仅可以确定在给定的注入下发生相应的事故后,系统是否可以保证暂态稳定,而且可以通过解析计算或观察得出注入功率空间各个方向上的稳定裕度,为电力系统暂态稳定性监控和电力市场提供有效信息。     

电力系统动态安全域的实用解法

近年来，电力系统动态安全域（DSR)已越来越为人所接受，它可以提供更为丰富的安全信息，有着广阔的在线应用前景。该文基于暂态能量函数分析，推导出一种新的求取实用动态安全域(PDSR)的方法。通过大量的数值仿真计算表明，实用动态安全域(PDSR)可由描述各节点注入功率上、下限的垂直于坐标轴的超平面和描述暂态稳定性临界点的超平面围成。基于此事实，该文给出了一种快速计算对应于临界暂态稳定的边界超平面的直接法。这种方法是将溢出点处的暂态稳定域边界法矢量近似为常数，并通过线性化把事故后系统轨迹的切向量表示为注入功率的线性函数，然后依据在临界注入下两者之间的正交性，推导出了超平面型式PDSR边界的解析表达式。在新英格兰10机39节点系统上的测试结果表明了这种方法与数值仿真方法的一致性。     

基于动态安全域的电力系统暂态稳定性分析方法探究

稳定性是电力系统规划、设计、运行与控制中必须考虑的基本问题,也是电力市场发展的基础条件。传统的暂态稳定性分析采用“逐点法”的构想,计算量大;由于元件参数、运行条件及干扰方式均已给定,结果无法计及诸如扰动、系统负荷和参数取值等不确定因素,可信度低。针对这一问题,动态安全域（DSR）的概念被提出并应用于电力系统暂态稳定性的概率分析。动态安全域能够提供丰富的安全信息,而且其定义在注入空间上也更符合运行人员进行控制的需要,可以进行离线计算和在线分析,有着广阔的应用前景。文章针对动态安全域边界点的超平面特性,介绍了实用动态安全域（PDSR）的超平面拟合方法,对概率指标的超平面近似平行性进行了分析,并针对不同概率因素影响下的超平面平行性进行了研究与探讨。     

电力系统实用动态安全域的降维与还原

提出了一种在注入功率空间中求取电力系统实用动态安全域(PDSR)的超平面形式的临界稳定边界的新方法。通过对电力系统进行数值仿真搜索到大量临界点,并通过最小二乘法拟合得到临界超平面的方法精确但费时,难以实际应用。为了在重要的预想事故下快速、准确地求取电力系统的临界超平面,文中提出首先将高维的电力系统通过基于相关的动态等值化简为低维的等值系统,再对其进行数值仿真,拟合出等值系统的临界超平面,然后根据动态等值逆过程推导出超平面还原的解析表达式,最后修正还原得到超平面的系数,使所得到的超平面通过一个由对原系统的详细模型进行仿真得到的临界点,可以在一定程度上改善临界超平面的精度。算例结果证明这种方法兼顾了临界超平面求取的速度与精度,使PDSR在实时安全性分析中的应用更易实现。     

电力系统动态安全域的LS-SVM在线拟合法

提出了一种基于支持向量机的电力系统动态安全域在线拟合方法。支持向量机在解决非线性有限样本和高维识别方面有明显优势,但标准支持向量机在学习时需要求解复杂的二次规划问题,耗时较多。为此采用最小二乘支持向量机的二值分类算法,构造了二类和三类分类器对运行点的稳定状态进行判断,以最小二乘线性系统代替二次规划方法的标准支持向量机进行模式识别和函数估计,解决了大样本数据建模和运算速度慢的问题。同时采用回归算法构造稳定裕度拟合器,对系统既定故障下运行点的临界切除时间进行在线拟合并计算出稳定裕度。最后以EPRI-36节点模型为算例进行仿真计算,仿真结果表明该方法避免“维灾难”问题的同时,能更好地拟合动态安全域的边界,且进一步证明了该方法的有效性和准确性。     

交直流并联输电系统实用动态安全域研究

通过改变发电机节点有功功率、电压幅值以及负荷节点有功功率、无功功率可得到满足暂态功角稳定性的临界点.在给定事故、直流功率及控制方式下,交直流并联输电系统的保证暂态功角稳定性的实用动态安全域边界,由描述各节点有功功率及无功功率或电压幅值（对应于发电机节点）上、下限的垂直于坐标轴的平面和极少数几个分别对应于不同失稳模式的临界点的超平面（简称为临界面）围成.在相同故障、失稳模式、直流控制方式下,分别对应于不同直流功率的临界面间具有近似平行性,并且它们的空间几何距离与直流功率的改变量成正比.因此直流功率可以作为临界面方程的一个有功功率变量.通过观察拟合得到的临界面方程系数可以看出,临界群中各节点的有功功率、发电机节点的电压幅值的变化将显著影响系统的暂态功角稳定性,而负荷节点的无功功率变化对系统的暂态功角稳定性影响很小.     

电力系统实用动态安全域及其搜索方法的改进

电力系统动态安全域（DSR）可为电力系统提供更为丰富的安全信息．实现电力系统的在线安全性评估与优化。经过大量的仿真实验发现,应用现有的搜索动态安全域临界超平面方法所得到的结果与理论分析得到的结果存在着很多差异。为此,分析了某些情况下应用现有实用动态安全域搜索程序昕得结果存在偏差的原因,给出其理论上的解释。并通过增加非独立节点（一般选取平衡节点作为非独立节点）约束条件和改进相应的搜索方法解决了出现的偏差问题。完善了实用动态安全域（PDSR）的方法。并在CEPRI-36节点交直流混合系统和太平洋联络线交直流并联输电系统算例上进行了验证,得到了满意的结果。改进后的实用动态安全域及其搜索方法使动态安全域超平面的搜索更加精确,对实际系统更具有指导意义。     

用动态安全域法决定暂态稳定紧急控制措施初探

动态安全域（DSR）法是动态安全分析与控制的一种新方法，它具有时域仿真法与直接法所不具备的“域”的特点，采用DSR法来确定暂态稳定紧急控制措施，在定义了相应的测度之后，根据测度给出了两类算法－最少控制点法与综合控制法，由这些算法可以快速确定切机或切负荷量的大小，算例验证了算法的有效性。     

求解电力系统动态安全域的改进解析法

电力系统动态安全域是电力系统安全性研究的重要方面,其解析法求解速度很快,但误差较大。大量计算发现,解析法求得的安全域边界超平面系数和传统的拟合法求得的系数之间有较强的相关性,据此提出了求解电力系统动态安全域的改进解析法。首先在一个临界注入点处通过解析法计算得到一组平面系数,然后根据相关性和其它临界注入点的安全性信息,得到该组系数与真实值之间的偏移值,最后得到该系数的改进值。该方法在保留解析法快速性特点的基础上,显著减小了计算误差。用新英格兰10机39节点系统算例进行验证,最大误差由改进前的4.08%减小到0.50%,表明所提方法是有效的。     

基于决策表-粗糙集理论的动态安全分析神经网络输入特征优选

提出了一种动态安全分析神经网络输入特征的优选方法。该方法将决策表最优特征子集理论与粗糙集理论的元素离散化方法相结合,在保证较高精度的运行点分类和稳定裕度计算的基础上,从大维数的注入元中优选特征元作为神经网络输入特征,以降低其输入特征的个数,较好地解决了神经网络动态安全域方法用于大系统所面临的“维灾难”问题。通过对电力系统分析综合程序(PSASP)中EPRI-36测试系统的仿真计算,验证了该方法的有效性。     

隐含层对人工神经元网络电压安全评估的影响

电力系统电压安全评估对电力系统运行与控制的安全性、稳定性是极其重要的。隐含层对 人工神经元网络(ANN)训练的速度、精度和收敛性有很大的影响。该文利用ANN对某一实 际电力系统进行电压安全评估，并讨论了隐含层数和隐含节点数对神经元网络的影响。     

基于改进解析法的小范围动态安全域搜索方法

由于目前动态安全域搜索方法用于概率安全指标计算结果会存在一定的误差,基于正态分布函数的快速衰减特性,提出了动态安全域(DSR)的小范围搜索方法。首先搜索DSR边界超平面的估计值,据此确定一个搜索的小范围,然后在这个小范围内利用改进解析法计算DSR边界的近似超平面。新英格兰10机39节点系统上的算例误差为4.5%,说明所提方法是合理可行的。     

基于混合决策树——人工神经网络的电力系统动态安全评价

本文建议用一种新型的决策树（ＤＴ）－人工神经网络（ＡＮＮ）混合结构形式，把简单的ＡＮＮ装于ＤＴ的叶子上来拟合电力系统动态安全域，并且提出了一种改进的神经网络训练学习方法。同时，依据近似安全域的知识改进了样本的选取方法。验证表明，在采取了这三种新的方法之后所得的结果同传统的决策树和神经网络相比，不仅可使训练速度提高近一个数量级，而且在边界上具有很高的精度。