基于图论和人工智能技术的电力系统安全分析和电网分区

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电力系统暂态稳定问题是指电力系统受到大扰动后,各同步电机保持同步运行并过渡到新的或恢复到原来稳态运行方式的能力。通常指保持第一或第二个振荡周期不失步的功角稳定。随着电力系统的发展,电网运行监测日臻完善,如何从海量实时采集数据中快速、动态地提取出与电网安全强相关的少量特征数据,进而及时准确地识别系统安全隐患已成为电网运行中亟待解决地突出问题。 本文在分析潮流功率的基础上,结合国内外现有文献的研究成果,提出了最小负荷功率流的概念,并在图论方面作了有益的探索。将图论的相关理论及方法引入暂态稳定分析以解决电网稳定薄弱环节辨识难题。基于最小负荷功率流的统计方法是基于特征模式发现的暂态稳定评估方法的一个重要应用,它以最小负荷功率流前提下线路出现频率为基础,找到了线路重要度评价的一个量化指标,并证实了它与系统稳定度的关联。该方法在己知系统正常潮流和拓扑结构的情况下,就能快速判断出电网稳定薄弱环节。避开了复杂的潮流稳定计算,概念清晰,能提高分析的速度,具有实用价值。 论文提出了一种以关键运行特征识别和稳定薄弱环节辨识为目标的智能稳定评估方案。提出了一种基于改进遗传算法与k阶近邻法(k-NN)相结合的稳定特征提取算法实现对稳态运行信息中稳定关键特征的识别。在新英格兰10机39母线系统的仿真测试表明算法能有效提取出反映不同区域稳定水平的少量关键运行特征变量,所提取的特征较好的反映了失稳模式信息。通过构造基于BP网络的CCT预测器进一步验证了特征提取的有效性。 同时,论文分别基于分区内的功率平衡和分区内的特征渐变规律,对算例电网进行了稳定分区。前种方式更侧重于在已知相关发电机群的前提下,各负荷节点的详细分区;后一种方式则使得对同一区域内的扰动,各扰动的稳定水平表现出相同或相似的变化规律。分区结果显示,各分区内的发电机群及负荷分布基本一致。通过分区,区域内可以建立独立模型代替整个区域内的各扰动模型,减少了模型数量,缩小了观察量,同时便于观察特征变化对区域电网稳定水平变化关系,有利于电网的安全监测。
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