【摘 要】
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高效筛除稳定算例,是在不会将失稳故障误判为稳定的前提下,降低对算例集分析所需的总计算量。将扩展等面积准则(EEAC)的积分步长及映射步长同样减小,可以提高量化精度,但当步
【机 构】
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东南大学电气工程学院; 南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司; 智能电网保护和运行控制国家重点实验室; 国家电力调度控制中心; 浙江大学电气工程学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0903000);国家自然科学基金重点项目(61533010);国家电网公司科技项目“基于轨迹特征根的电力系统振荡基础理论;算法开发及应用验证”~~
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高效筛除稳定算例,是在不会将失稳故障误判为稳定的前提下,降低对算例集分析所需的总计算量。将扩展等面积准则(EEAC)的积分步长及映射步长同样减小,可以提高量化精度,但当步长减小到一定程度以后,精度将不再明显提升。将完全忽略时变因素的静态EEAC的结果与部分计入时变因素的动态EEAC的结果相比较,若两者给出的稳定裕度值足够大,且足够接近,就可提前终止EEAC的完整流程,直接确认该算例稳定。将此因果关系引入机器学习系统,获取算例稳定的充分性(非必要性)判据,并优化其相关阈值,通过分层框架筛除无风险的稳定算例。在判据与阈值都不加调整的情况下,用中国7个实际电力系统的28套数据考核其强壮性。包括支路两端不同时开断的故障在内,未发生上述风险性误判,而总计算量只有完整EEAC流程的27.9%。
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