利用小波能量特征的增长型自组织神经网络同调机组分群方法

提出了一种利用小波变换多尺度空间能量分布特征的自组织神经网络同调机组分群方法。首先改进了同调机群识别判据,然后利用小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法,对机组功角摇摆曲线提取特征,将时域特征、频域特征及小波能量特征构成的综合向量,作为增长型自组织神经网络的输入,通过调节阈值λ,得出不同精度的分群结果。最后在IEEE-39节点系统上对只考虑时频域特征和同时考虑小波能量特征、时频域特征的同调机组识别结果进行了对比分析,最终表明同时考虑小波能量特征、时频域特征的分群结果具有更高准确性。     

基于自组织临界理论的电网脆弱线路辨识

为了辨识引发电力系统连锁故障的脆弱线路,从事故发展的角度出发,基于自组织临界理论的幂律特性构建了电网脆弱线路辨识模型。线路因保护的隐藏故障或过载而退出运行后,利用孤岛搜索辨识引发系统解列的关键线路,并对其处理以便重新潮流计算。综合改进的潮流分布熵、灵敏度分析理论及OPF模型对负荷水平和发电机出力进行调整,构成电网停电模拟模型。通过大量的仿真与统计,利用系统负荷损失量的幂律或幂律尾特性判断系统是否达到临界状态,同时,系统负荷损失量的数学期望越高,该自组织临界状态越危险,致使连锁故障的风险越高。以IEEE 39节点系统为仿真算例,验证了方法的正确性和有效性。     

基于奇异值熵和潮流分布熵的电网关键节点辨识

从熵理论角度出发,综合考虑奇异值熵和潮流分布熵,提出关键节点综合评估指标。奇异值熵表征节点负荷变化对系统中节点电压幅值的影响,潮流分布熵体现节点负荷变化对系统中线路潮流分布的影响。关键节点综合评估指标从电气学的角度解释节点负荷变化对系统带来的威胁。基于系统平均负载率和能量熵定义系统安全指标,通过对节点的连续攻击分析评估模型的有效性和正确性。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

计及冷负荷恢复特性的单节点最大负荷恢复量计算

大规模恢复负荷、减小停电损失是电力系统恢复的主要目标。本文根据环境温度、停电时间和温控负荷比例3个因素对冷负荷恢复的影响,提出一种冷负荷恢复量的计算模型。结合用电主体、负荷启动特性等两种母线负荷分类方式,并计及包括暂态频率在内的实际约束建立了以节点负荷恢复量最大为目标的通用模型。通过增广潮流计算、暂态能量函数计算及电力系统分析软件PSDBPA仿真对负荷恢复的稳态、暂态过程进行详细校核。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的合理性和有效性。     

基于灵敏度和潮流熵的线路过负荷控制策略

针对电网运行中线路过负荷可能引发的连锁过载跳闸问题,提出一种基于灵敏度分析和潮流熵的紧急控制模型。基于模糊多属性决策法综合灵敏度、潮流熵和节点自身功率水平提出节点功率调整指标,能够将决策专家的定性分析与定量分析相结合。根据节点功率调整指标以及节点类型形成功率调整节点集和功率平衡节点集,并提出了兼顾电网的局部过负荷问题和全局运行水平的线路过负荷紧急控制优化模型,通过多轮次系统功率调整可高效完成线路过负荷紧急控制。对IEEE39节点系统标准算例和河北南网系统的仿真结果证明了模型的正确性和有效性。     

考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复优化

对大停电后机组和负荷的协调恢复的方案优化方法进行了研究。针对已有机组恢复的研究往往忽略了同一电厂不同机组对电网恢复过程贡献不同的不足,建立了考虑重要负荷恢复的机组分层协调恢复方案优化数学模型。将待恢复机组分为网络重构层机组和厂站恢复层机组两个层次,通过分析两层机组恢复及负荷恢复的交互影响,提出了机组恢复的多目标分层协调优化策略。将机组恢复的连续过程划分为多个次序进行的恢复时段,结合快速非支配排序遗传算法、CRITIC客观赋权法和灰色关联投影法对每一时步机组恢复方案进行优化决策。进一步地,结合模糊层次分析法和贪心算法为各时步确定重要负荷恢复方案。新英格兰10机39节点系统算例验证了所提方法的有效性。