基于广域测量系统的电网暂稳预测算法研究

基于广域测量系统的电网暂稳预测算法研究

论文摘要

随着电力系统互联规模的不断扩大,电网安全稳定问题日渐突出,近年来,由稳定破环造成的大停电事故频发,给社会经济发展和人们生活造成了巨大的冲击。这对电力系统暂态安全稳定控制提出了更高的要求,基于同步相量测量技术的广域测量系统(WAMS)的出现为解决电网安全稳定问题提供了全新的技术平台。由于暂态稳定性问题的快速性和紧急控制措施的滞后性,对扰动发生后电网暂态稳定性进行提前预测分析对防止事故进一步扩大变得尤为重要。在深入分析了发电机功角信息与暂态稳定的关系后,论文利用广域测量系统所获取的信息对电网动态行为进行分析,提出了一种基于广域测量系统实时功角信息的暂态稳定性预测算法。由于现代电网规模大、机组多,为了减小计算量,提高计算速度,本文使用互补惯量中心-相对运动变换(CCCOI-RM)将多机系统的功角特性曲线聚合简化为单机无穷大系统中的功角特性曲线,然后通过对简化后系统的功角预测曲线特性的分析来判断系统的暂态稳定性。在暂态稳定性判据上使用极值(功角曲线是否出现极大值)、阈值双重判据来判断系统的暂态稳定性,提高了暂态稳定判断结果的可靠性。在功角曲线预测算法方面,提出使用最小二乘支持向量机回归算法进行预测。该方法通过将非线性问题映射到高维空间的线性问题,采用核函数来代替高维空间中的内积运算,避免了高维运算,具有较好的速度优势。通过与常用预测算法(如,自回归算法(AR))对比分析,表明本文使用的最小二乘支持向量机回归算法在计算精度上有一定的优势。本文方法与系统详细模型结构无关,计算简单,通过对单机和多机标准系统的仿真分析表明,本文方法能够对其暂态稳定性作出快速正确的预测判断,能够为采取紧急控制措施提供相对充裕的预警时间,为暂态稳定性预测分析提供了一种新的思路。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 课题的选题背景及意义
  • 1.3 电力系统稳定概述
  • 1.3.1 电力系统稳定简介
  • 1.3.2 暂态稳定性分析
  • 1.4 暂态稳定分析的现状
  • 1.5 本文的主要工作
  • 2 广域测量系统简介
  • 2.1 引言
  • 2.2 同步相量测量技术
  • 2.2.1 PMU 的原理
  • 2.2.2 PMU 的功能
  • 2.2.3 PMU 的部署
  • 2.3 WAMS 系统简介
  • 2.3.1 WAMS 的结构和功能
  • 2.3.2 WAMS 的时间延迟
  • 2.3.3 WAMS 的应用前景
  • 2.4 小结
  • 3 最小二乘支持向量机回归算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 AR 算法
  • 3.3 支持向量机预测算法
  • 3.3.1 核函数
  • 3.3.2 统计学习理论
  • 3.3.3 最优化理论
  • 3.3.4 最小二乘支持向量回归预测算法
  • 3.4 小结
  • 4 暂态稳定性分析
  • 4.1 引言
  • 4.2 CCCOI-RM 变换
  • 4.3 CCCOI-RM 变换稳定信息分析
  • 4.3.1 系统失稳是互补群失稳的充分条件
  • 4.3.2 系统稳定是互补群稳定的充分条件
  • 4.3.3 系统稳定性是互补群稳定性的必要条件
  • 4.4 临界机群识别
  • 4.4.1 机组的相关特性
  • 4.4.2 同调机群的划分
  • 4.5 暂态稳定判据
  • 4.6 仿真分析
  • 4.6.1 训练样本与预测输出
  • 4.6.2 单机无穷大系统
  • 4.6.3 三机系统
  • 4.6.4 19 机系统
  • 4.7 小结
  • 5 结论
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

    • [1].突发性地震发生后道路恢复重建成本预测算法研究[J]. 灾害学 2020(03)
    • [2].基于温度预测算法的智能粮仓温度预警系统[J]. 计算机技术与发展 2020(09)
    • [3].基于社团特性的链路预测算法的研究[J]. 广东技术师范学院学报 2015(02)
    • [4].浅析几种基本路段行程时间预测算法[J]. 青春岁月 2017(01)
    • [5].点击科学[J]. 中国科技教育 2017(03)
    • [6].基于随机序列的固有无序蛋白预测算法比较分析[J]. 生物学杂志 2020(03)
    • [7].一种基于局部社团和全局信息的链路预测算法[J]. 浙江工业大学学报 2017(01)
    • [8].改进的广义预测算法在过热气温控制中的应用[J]. 工业控制计算机 2013(11)
    • [9].复杂网络中集聚系数对链路预测算法的影响[J]. 科技视界 2014(12)
    • [10].针对通信社会网络的时间序列链接预测算法[J]. 计算机科学与探索 2010(06)
    • [11].面向车载自组织网络路由的轨迹预测算法[J]. 计算机研究与发展 2017(11)
    • [12].河北省风能特征及其对风速预测算法的改进[J]. 科技传播 2013(06)
    • [13].一种基于频率预测算法的快速锁定全数字锁相环[J]. 电子产品世界 2020(03)
    • [14].基于高阶近似的链路预测算法[J]. 计算机应用 2019(08)
    • [15].广义预测算法在综合减摇系统控制器设计中的应用[J]. 船舶工程 2013(06)
    • [16].二维空间中目标轨迹预测算法研究与分析[J]. 航空电子技术 2012(01)
    • [17].基于神经网络自适应预测算法的谐波检测[J]. 电工技术学报 2011(S1)
    • [18].链路预测算法在药物推荐中的应用研究[J]. 计算机与数字工程 2019(09)
    • [19].论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究[J]. 电子技术与软件工程 2016(14)
    • [20].基于分离有限状态模型的呼吸预测算法[J]. 清华大学学报(自然科学版) 2015(03)
    • [21].基于试验设计的链路预测算法应用研究[J]. 数理统计与管理 2019(05)
    • [22].竞赛论文评分合成的协同修正预测算法[J]. 数学的实践与认识 2019(15)
    • [23].一种改进共同邻居的节点遍历链路预测算法[J]. 小型微型计算机系统 2018(02)
    • [24].基于链路预测算法分析虚假链接问题[J]. 云南民族大学学报(自然科学版) 2017(05)
    • [25].论提高装备故障预测准确度的方法途径——先进智能预测算法研究[J]. 价值工程 2016(32)
    • [26].分维权重样条插值预测算法及应用[J]. 数学的实践与认识 2014(24)
    • [27].灰色预测算法在铁路货运预警系统中的应用研究[J]. 铁道货运 2015(05)
    • [28].基于预测算法的认知网络的跨层研究[J]. 科技信息 2009(06)
    • [29].一种改进的复杂网络链路预测算法[J]. 小型微型计算机系统 2016(05)
    • [30].基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法[J]. 电网技术 2014(02)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于广域测量系统的电网暂稳预测算法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢