功率连接型数字物理混合仿真系统：（一）接口算法特性

功率连接型数字物理混合仿真结合了实时数字仿真和动态物理模拟的优点,是未来研究新能源发电和储能设备物理特性和接入技术的关键手段。接口算法是功率连接型混合仿真系统的关键技术。文中从稳定性和精确性2个方面,研究并建立了功率连接型混合仿真系统的接口特性。对阻抗阻尼接口进行了化简,分析了简化阻尼阻抗接口和理想变压器接口的稳定性。分析了简化阻尼阻抗接口对数字仿真系统精确性的影响,得出在阻抗匹配时阻尼阻抗法不受接口延迟影响的透明特性。针对物理模拟系统无源和有源2种情况,分析了简化阻尼阻抗接口和理想变压器接口对物理被试系统精确性的影响,得出理想变压器接口带有源负载能力优于阻尼阻抗接口的结论。根据理论分析结果,给出了在各种情况下选择接口算法的原则。     

基于事例和规则混合推理的变电站故障诊断系统

故障诊断是保证电力系统安全运行的重要手段,目前多采用基于规则推理的专家系统,但其知识获取困难,自学习能力差,很难适应电网发展的要求.文中介绍了基于事例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理的变电站故障诊断专家系统.该系统采用CBR方法确定故障情况,再利用规则评价继电保护和开关的动作情况.事例库包括用RBR系统自动生成的基本事例库及无确定规则的特殊事例,在使用中还可不断地增加新事例以提高系统判断复杂故障的能力.由于采用了混合推理,系统故障诊断快速可靠,动作评价准确,自学习能力也得到很大提高,可减轻运行人员的工作量.     

变电站管理信息系统的设计与优化

章从一个实例出发,阐述了采用客户／服务器方式进行变电站管理信息系统开发研究的设计和优化方法,并对开发实例的结构和功能进行了介绍。     

IEC61850全数字化保护系统的分层马尔科夫模型

在建立基于IEC61850全数字化保护系统的马尔科夫模型时,主要困难是由于其结构的复杂性而导致的状态空间爆炸问题。为此,介绍了全数字化保护系统的典型结构,根据其功能与结构特点,提出了分层马尔科夫模型和一种状态空间简化方法。该方法将描述系统层的状态提炼到顶层马尔科夫模型中,并根据马尔科夫状态的概率,去除数目巨大但又概率极低的状态。基于该模型导出了一套基于IEC61850的全保护系统的总体可靠性指标。最后以一次系统采用3/2接线的全数字化保护系统为例给出详细的仿真计算结果。结果表明,所提出的马尔科夫状态空间简化方法不仅有效解决了全数字化保护系统状态空间爆炸问题,保留了很高的计算精度,而且适用于各种结构的全数字化保护系统。     

数字化变电站系统可靠性与可用性研究

基于IEC 61850的数字化变电站系统具有传统变电站系统所不同的结构与特点。现有的变电站可靠性分析方法多针对单装置或单间隔,鲜有针对整个变电站自动化系统。介绍了基于IEC 61850的数字化变电站系统的典型结构,分析了提高数字化变电站可靠性的主要方法,提出一种计算全站可靠性的方法。该方法将数字化变电站系统划分为通信系统、控制系统、保护系统以及站控层系统。利用可用性框图,分别计算每个子系统可靠性参数,然后通过系统可用性框图,计算出整个变电站的可靠性参数。利用该方法对一典型数字化变电站系统的可靠性进行了分析计算。结果表明,在合理采用装置冗余并采用基于IEC 62439-PRP的并行网络冗余后,数字化变电站系统的可靠性能够满足IEC 61508的要求。     

基于DFT梯形积分修正法的谐波测量算法

非同步采样是造成频谱泄漏和影响谐波测量精度的重要因素.为提高非同步采样的测量精度,提出一种在固定采样频率条件下的谐波测量算法.该算法基于DFT的梯形积分原理,在系统频率发生偏移时将一个周期内的采样点数分为整数点和分数点,利用分数点的积分结果去修正谐波测量结果.为求取分数点对应的采样值,采用了线性插值算法.所提出的算法无需硬件频率跟踪电路,数据窗长度仅为一个周波,特别适合于保护、测控、故障录波等多功能一体化智能电子装置.仿真计算及实际装置运行均表明,当系统频率在45～55 Hz之间变化时,此修正算法均可以有效地提高基波和谐波的测量精度.     

双馈风电场故障序阻抗特征及对选相元件的影响

从双馈风电场故障序阻抗特征的角度出发,利用解析法分析了影响风电场送出线保护正确选相的原因。推导了双馈风电场启动转子撬棒保护后的序阻抗表达式,指出此时正、负序阻抗是风电场等效转速和撬棒阻值的函数,说明对于双馈风电场,电源正、负序阻抗近似相等的假设难以成立,由此导致风电场侧保护处各序电流分配系数也产生很大差异。基于以上结论,分析了相间电流突变量选相和对称分量选相发生选相失败的原因。最后,基于RTDS建立了仿真模型,对理论分析做了进一步验证。     

孤岛检测的关键特征识别及元学习方法

数据挖掘技术能有效解决孤岛检测中检测阈值的整定问题,已成为重要的孤岛检测方法。文中提出由关键特征识别、基学习器和元学习器等3个环节构成的孤岛检测数据挖掘系统。首先,分析了孤岛检测样本中的弱相关特征对分类的不利影响,提出利用RELIEF(recursive elimination of features)算法首先识别孤岛检测的关键特征。然后,分析了单一分类器的归纳偏置现象,提出利用多个分类器的互补性提高孤岛检测的精度;最后,提出了基于元学习的新的孤岛检测方法。为验证上述方法的有效性,仿真算例中充分考虑了功率不平衡度、电压扰动等因素。仿真结果表明,上述3个环节对提高孤岛检测的精度和泛化能力具有重要作用。     

基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类

为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。     

全数字化保护系统考虑经济性的元件重要度分析

传统的元件重要度分析都是从纯粹的可靠性角度出发，没有考虑经济条件。文中综合考虑全数字化保护系统的制造成本以及因系统故障造成的经济损失这两方面因素，提出了考虑经济性的新型元件重要度度量模型。首先提出了基于故障率的元件成本———可靠性模型，进而得到全数字化保护系统的总成本———可靠性模型;然后定义了考虑经济性的元件重要度以及类型重要度，并推导出了计算公式;最后以典型全数字化保护系统为例，比较了考虑经济性的元件重要度与传统元件重要度的区别。结果表明，文中提出的新型元件重要度模型具有更大的动态范围，更易于区分保护元件之间的重要度，对优化系统可靠性设计更具指导意义。