【摘 要】
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准确辨识临界失稳机组是暂态稳定分析的关键。该文在推导基于发电机机组对的相对暂态动、势能函数基础上,根据机组对在故障切除时刻和故障切除后两个时步内的相对能量聚集特
【机 构】
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四川大学电气信息学院; 布鲁内尔大学电力系统研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51261130472);国家自然科学基金重点项目(51437003);国家自然科学基金青年科学基金项目(51207098)~~
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准确辨识临界失稳机组是暂态稳定分析的关键。该文在推导基于发电机机组对的相对暂态动、势能函数基础上,根据机组对在故障切除时刻和故障切除后两个时步内的相对能量聚集特性,采用两阶段聚类分群算法,对故障切除后极短时间内系统的临界机群进行了辨识。由于相对能量函数的计算不依赖于全系统的网络拓扑参数或故障位置信息,仅需实时采集系统中少量的发电机机端电气状态量,减小了因候选集合漏选重要机组带来的辨识误差,且计算相对简单,缩短了辨识时间。新英格兰10机39节点系统、IEEE 145节点系统算例结果验证了该方法的正确性和有效性。
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