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离线安稳控制策略校核过程中,通常需要根据选定关键断面的不同功率水平生成大量运行方式,这一过程规范建模困难,目前只能以人工调节为主。为此,提出一种针对安稳控制策略校核的自动潮流场景生成算法。以安稳控制策略校核分析中生成运行方式的通用要求为约束,借鉴人工调整过程,设计包含局部有功功率调整、潮流不收敛处理、局部无功功率调整3个步骤的自动潮流场景生成算法。在调整局部有功功率时,根据关键断面位置选择关键发电机和参与调整的其他发电机,先调整关键发电机出力使关键断面功率满足需求,再调整其他发电机功率使区域功率平衡;在处理有功功率调整后潮流不收敛问题时,将关键断面一端节点设置为有功功率-电压节点;在平衡无功功率时,根据电气距离选择关键断面附近的无功补偿器,实现就地补偿。开发了电力系统机电仿真软件(dynamic simulation program, DSP)的对应功能模块,在南方电网主网的实际安稳控制策略校核分析任务中验证了所提算法的有效性。 相似文献
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新能源发电使电网潮流变化更加快速,跟踪潮流变化,在线预测电网关键振荡模式的阻尼比和机组参与因子对维护电网运行安全有重要意义。该文采用数据驱动的建模思路,设计了基于多任务学习和深度学习框架的电力系统小干扰稳定评估模型(small-signal stability assessment,SSA),可同时实现多振荡模式的阻尼比预测和机组参与因子预测任务。基于图注意力网络和异质图思想,设计了引入边信息的边图注意力机制和将节点和边分类处理的异质图处理方法,建立了能有效利用边信息的异质边图注意力网络模型(heterogeneous edge graph attention network,HEGAT)。以HEGAT的特征聚合为基础,通过多任务共享参数和基于联合误差函数的训练提高了特征提取能力。IEEE10机39节点算例的对比实验表明,HEGAT-SSA能快速准确的预测模式和模态变化,并具有对拓扑变化的良好适应能力。 相似文献
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小干扰稳定问题对电力系统安全稳定的影响日益突出。采用样本学习的思路建立从稳态运行信息到关键振荡模式的映射模型,为大电网振荡特性的快速预测和评估提供了新的技术路径。采用图卷积网络,并引入边卷积的设计来考虑输电通道潮流分布的影响,建立了小干扰稳定评估的边图卷积网络模型(edgegraphconvolutionalnetworksforsmall-signal stability assessment,EGCN-SSA)。采用卷积增强技术改善网络退化现象,并建立多任务学习框架,同时预测多模式的振荡频率和阻尼比。在IEEE10机39节点上的算例和模型对比验证了所提出模型的性能以及对拓扑变化的适应能力。 相似文献
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新型电力系统的高比例可再生能源、高比例电力电子设备特性给电力系统分析与决策带来巨大挑战。以深度学习(deep learning,DL)为代表的数据驱动技术擅长应对大规模高维非线性数据建模问题,在电力系统分析与决策的应用愈发受到业界的关注。作为近年来的热门分支之一,图深度学习(graph deep learning,GDL)将DL技术拓展到了不规则拓扑关联数据的处理,加快DL技术实用化的步伐。该文对电力系统分析与决策各领域的任务需求、DL应用现状做了简要归纳,结合GDL的发展脉络与前沿热点技术,全面总结GDL在电力系统分析与决策应用优势与不足,围绕通用性/迁移性、可靠性以及可解释性等方面探讨GDL框架的未来发展思路。 相似文献
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高云刘细平刘达斌王文睿朱思婷 《组合机床与自动化加工技术》2023,(1):87-91
针对永磁同步电机传统滑模控制系统响应效果不佳等问题,提出了一种双滑模控制系统。首先,速度环设计自适应变指数趋近律滑模控制器取代PI控制,提高系统响应速度,削弱抖振;其次,引入全局积分滑模面和模糊控制算法到二阶滑模观测器中,滑模面中全局因子的引入可以有效防止积分饱和造成的超调和响应滞后等问题;模糊控制算法实现多参数自适应调整,提高系统的动态响应;最后,采用锁相环提取出转子位置和转速。仿真结果表明,对比传统滑模控制系统,双滑模控制系统在电机空载和受负载扰动时,系统抗干扰能力及鲁棒性较强,可以有效削弱滑模抖振,提高系统控制品质。 相似文献
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