【摘 要】
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电力系统的大规模联网和市场化使其面临更大的安全性威胁,需应用新的理论和方法实时诊断电网运行状况,确保电网的安全经济运行。本文研究了电网正常和故障前后的潮流指纹特征,建立了具有自学习能力的电网健康状况知识库,提出了适用于电网健康状况的诊断方法,应用生物指纹识别技术提取潮流特征,借助智能匹配算法在线匹配进行电网健康状况诊断,给出了电网健康状况指标及各种故障征兆间的不确定性概率分布。构建了基于多智能体技
【机 构】
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国电南京自动化股份有限公司,江苏 南京 211100 东南大学 电气工程系,江苏 南京 210096
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电力系统的大规模联网和市场化使其面临更大的安全性威胁,需应用新的理论和方法实时诊断电网运行状况,确保电网的安全经济运行。本文研究了电网正常和故障前后的潮流指纹特征,建立了具有自学习能力的电网健康状况知识库,提出了适用于电网健康状况的诊断方法,应用生物指纹识别技术提取潮流特征,借助智能匹配算法在线匹配进行电网健康状况诊断,给出了电网健康状况指标及各种故障征兆间的不确定性概率分布。构建了基于多智能体技术的事故预警和决策支持体系,综合健康诊断和其他电网故障诊断方法进行事故预警,并运用可视化技术多角度、全方位地展示给调度员。
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本文针对微网中存在的多种运行模式,在构建不同类型分布式电源仿真模型的基础上,研究了低压微网在对等控制方法下的动态行为。通过两组仿真算例研究了储能设备在微网模式转换中的作用。如果采用微型燃气轮机作为微网的主要功率调节单元,在微网从并网模式向孤网模式转换过程中,系统频率和电压出现大幅波动;增加储能单元后,在微网模式转换过程中,系统频率和电压波动可以得到有效抑制,且微网能够很快稳定在新的运行状态。
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