【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统稳定判别,特别是涉及一种基于故障后WAMS受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。
技术介绍
随着电网规模的不断扩大、交直流混联等各种输电方式的实施以及新能源技术的应用,电力系统的动态特性变得更加复杂,发生事故的情形更加频繁,对其进行稳定分析和控制的难度也更大。如何在故障发生后更快速、可靠的识别系统的暂态稳定性是目前电网在线安全评估问题的关键。WAMS(广域监测系统)系统在电力系统中的应用为暂态稳定分析和控制创造了条件。基于WAMS信息的电力系统暂态稳定性预测是目前的研究热点,与此项技术相关的专利技术专利也较多。由于基于时域仿真法的轨迹预测计算速度慢以及对模型的依赖度高,目前的方法主要集中于两个方面:通过实时量测信息应用能量函数法判断系统稳定性和应用人工智能算法进行稳定性预测。中国专利公开号CN103473478是基于暂态能量函数法进行的暂态稳定评估,提出了构建基于二次扰动的暂态稳定性量化指标模型,提高了计算速度。但该方法仍需要获得故障中的导纳矩阵参数,对不同的拓扑结构的泛化能力不强。公开号CN103346558的专利采用基于WAMS量测信息的二维一阶伴随系统的最小投影动能为判据判断系统的暂态稳定性,该方法不受系统结构、模型、参数的限制,计算量较小。但该方法在计算过程中需要得到所有发电机的功角、转子角速度等实测量,若WAMS信息发生缺失或得到的发电机的实测特征量包含干 ...
【技术保护点】
基于受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法,其特征在于,所述方法的步骤包括:S1、基于WAMS系统对电力系统采集得到的历史数据信息进行初步筛选,得到故障后所有关键发电机节点电压幅值的时域轨迹簇,并构成原始数据集;S2、对所述原始数据进行轨迹簇中27个几何特征的计算;S3、利用Relief算法对步骤S2中所述的27个几何特征量进行权重wi计算,并选出与系统暂态稳定性强相关的若干个广域故障特征作为暂态稳定预测算法的输入数据集;S4、根据所述输入数据集构建支持向量机SVM预测模型,并采取交叉验证的方法得到最佳精度的预测模型;S5,利用步骤S2和S3对WAMS系统采集得到的新电力系统数据信息进行处理,构建预测数据集;S6、利用步骤S4中构建的预测模型对所述预测数据集进行判断,获得暂态稳定性的预测结果。
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.基于受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法,其特征在
于,所述方法的步骤包括:
S1、基于WAMS系统对电力系统采集得到的历史数据信息进行初步筛选,
得到故障后所有关键发电机节点电压幅值的时域轨迹簇,并构成原始数据集;
S2、对所述原始数据进行轨迹簇中27个几何特征的计算;
S3、利用Relief算法对步骤S2中所述的27个几何特征量进行权重wi计算,
并选出与系统暂态稳定性强相关的若干个广域故障特征作为暂态稳定预测算
法的输入数据集;
技术研发人员:吴俊勇,冀鲁豫,郝亮亮,周艳真,于之虹,严剑峰,华科,
申请(专利权)人:北京交通大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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