基于集中决策的广域后备保护研究

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继电保护是保证电力设备运行安全的关键元件,也是整个电网安全保障系统的“第一道防线”,其性能对整个电力系统的安全稳定运行有重大影响。随着电力系统的快速发展,电力运营市场化的不断推进,电网的结构和运行环境日益复杂,电网安全稳定问题日渐突出。近年来的大停电事故表明由于保护误动、拒动以及大负荷转移过程中引发的保护连锁动作,是最终导致事故扩大,乃至引发系统发生大面积停电事故的关键因素之一。传统的后备保护是基于就地信息的保护,它是通过多段式保护的动作时限、动作定值和灵敏度的相互配合来实现的,随着电网规模的不断增
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风能是一种新型的绿色能源,风电并网是实现降低大气污染、改善能源结构的重要方法。然而风能的波动性与间断性直接限制了风电并网比例,限制了我国风力发电技术的进一步发展,研究风力发电功率预测系统,可提高风电机组发电的稳定性,改善风电对于电网系统的不良影响。本文以某风电机组为研究对象,根据该机组历史天气信息与实时发电功率数据,采用神经网络建模方法,建立了风电场短期功率预测模型,并针对神经网络建模特点,将该模
随着通信技术与信息采集手段的不断进步,本文提出了在选择性、快速性和灵敏性方面明显优于离线整定的在线自适应整定技术。即采用WAMS、SCADA和EMS等获取电网的运行方式,按照在线整定的算法,实时的刷新保护定值。考虑到计算定值的计算量很大,实时性不高,本文通过设计以大变化灵敏度的分区策略对大电网等效分解,各分区内根据扰动域自行整定更新保护定值,并通过集群技术与多核并行计算技术来加快计算速度。大型网络