联合采用广域测量和组合预测的主动解列最优时机确定

主动解列是基于电力系统实时信息,主动将大系统分割成若干小系统的紧急控制手段。在恰当时刻实施主动解列可防止系统发生连锁故障,进而避免发生大面积停电事故。在此背景下,提出了基于广域测量系统(w ide area m easurem ent sy stem,W A M S)数据,利用组合预测方法确定主动解列最优时机的方法。具体地,利用W A M S实时监测和采集得到的发电机组功角和运行频率信息,采用组合线性预测算法对机组受扰轨迹进行预测,在机组运行频率越限前执行主动解列,从而避免机组紧急停机,并尽可能维持解列后各孤岛的运行稳定性。此外,以自回归滑动平均(autoreg ressiv e m o v ing-av erag e,A RM A)算法和卡尔曼滤波算法为基础提出了一种组合线性预测算法,以取得更好的预测性能。最后,以IEEE 39节点系统为例对所提方法进行了验证。