基于广域测量信息的电力系统暂态稳定预测与控制决策

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在“西电东送、南北互供、全国联网”的格局下,电网将呈现更为复杂的动态行为,稳定破坏事故对社会和国民经济所产生的负面影响也将更为巨大。研究电力系统暂态稳定现象,发展针对暂态稳定问题的预测与控制理论和方法,具有重要的理论意义和应用价值。本文利用广域测量系统所提供的电力系统动态信息,应用计算智能技术和混杂系统理论,提出了提高广域测量信息利用效率的优化配置算法,发展了暂态稳定预测与控制决策方法。论文的主要研究内容和创新性成果如下: 1.分析了研究广域测量装置的优化配置问题的意义,总结了指导优化配置的一般性原则和主要方法。提出了一种在不完全线性可观测条件下的广域测量装置的优化配置方法。该方法针对暂态稳定问题,以系统暂态响应的信息含量为性能指标,结合聚类分析、同调分群与智能搜索技术,有效地获得最优解或次优解。山东电网的仿真结果显示:各配置地点在电气、地理上分得开,具有代表性;具有序贯配置的特点,易于在已有的配置基础上进行扩展;Tabu搜索技术的采用保证了在有限时间内获得最优或次最优解,可用于实际。 2.针对电力系统运行方式复杂、时变的特点,提出了暂态稳定预测的在线学习框架。采用具有良好性能的局部加权投影回归算法实现在线学习。基于局部感受野模型的信息处理方式是神经生物学领域中广泛存在的组织原则。在线学习场合下,基于局部模型的算法优于传统的基于全局模型的算法。局部加权投影回归是一种基于非参数回归的在线学习算法,其核心是构造局部线性模型,以各局部线性模型的加权平均逼近实际的函数关系,并且对高维输入进行有效的降维处理。 设计了基于在线学习框架的暂态稳定预测系统,该系统与EMS的在线动态安全评估模块接口,从在线仿真数据中提取反映当前运行方式的样本。暂态稳定预测系统的输入由扰动后的广域实测信息所构成,有效地反映运行方式与故障形态的特征。该系统既可以单独工作,在电力系统遭受大扰动之后,快速、准确地判断暂态稳定性,也可以与紧急控制系统结合,实现基于动态响应的紧急控制策略。山东电网的仿真结果表明,设计的暂态稳定预测系统具有良好的收敛性能,逼近精度高,稳定性判断的正确率高,对运行方式的变化有较好的
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