【摘 要】
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可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难.针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法.该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性.相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础.最后,以静态电压稳定问题为例验
【机 构】
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电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室,清华大学,北京市 100084;清华大学电机工程与应用电子技术系,北京市 100084;国网青海省电力有限公司,青海省西宁市 810008
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可再生能源渗透率的增加给电力系统安全稳定运行带来持续性的挑战,传统方法分析系统稳定性、控制电网稳定运行变得愈加困难.针对这一难题,提出了内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行框架以及用于电力系统安全稳定规则提取的斜回归树及其集成算法.该算法首先优化斜划分系数以训练单棵斜回归树,然后利用boosting思想集成斜回归树,并通过正则化方法保证树的稀疏度,增强算法的可解释性.相比神经网络等黑箱模型,文中提出的方法能够提取显式安全稳定规则,为内嵌安全稳定约束的电力系统优化运行奠定了基础.最后,以静态电压稳定问题为例验证算法的有效性,算例验证结果表明所提算法具有良好的可解释性、较强的表示能力和较高的集成效率.
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整体吊弦是电气化铁路接触网的重要组成部分,其对保障列车的安全稳定运行具有重要作用.针对高速列车通过时整体吊弦振动谱采集的问题,设计开发了一种远程非接触式整体吊弦振动谱采集系统,可实现智能采集接触网整体吊弦振动谱,为开展高速列车对整体吊弦振动和失效的影响规律研究奠定技术基础.
随着交直流混联电网规模的扩大与电力电子化设备的大规模并网,以新能源为主体的新型电力系统的动态特性愈加复杂.物理模型的机理可解释性与数据模型的特性拟合能力具有很强的互补性.如何将融合模型的构建从定性分析向定量分析提升亟待深入研究.文中基于电力系统中数据方法与物理方法的特点,针对4种典型数据-物理融合模型分析了其相对应的应用场景;以并联模式为研究对象,分别对比分析了并联模式与单一物理模型和单一数据模型的泛化误差,并提出了融合模型参数的选取方法;推导了并联模式下融合模型的泛化误差上限,并提出了改进融合模型性能的
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