[發明專利]一種基于精確化模式判別的大電網暫態穩定分析方法

有效

• 申請號: 201210321234.7
• 申請日: 2012-09-03
• 公開（公告）號: CN102832617A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發明（設計）人: 王波;劉滌塵;唐飛;王亞俊;馬志昊;邵雅寧
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

技術領域

本發明屬于電力工程領域，尤其涉及一種基于精確化模式判別的大電網暫態穩定分析方法。

背景技術

目前，常見的大電網暫態穩定分析方法有以下幾種：

（1）時域仿真法：

該方法包括步驟：1）求解根據電力系統中發電機、負荷等各種元件間的拓撲關系所得到描述系統暫態行為的微分-代數方程組，得到狀態變量和代數變量隨時間變化的軌跡；2）根據研究時間內各發電機轉子之間相對角度的變化情況，判斷系統的穩定性。時域仿真法可以根據需要選擇不同詳細程度的元件數學模型，且結果準確、可靠。

（2）直接法：

直接法主要有兩大類：基于暫態能量函數（Transient?Energy?Function,TEF）的方法和基于擴展等面積準則（Extended?Equal?Area?Criterion,EEAC）的方法。

基于暫態能量函數方法的思想源于單機無窮大系統的“等面積定則”，暫態能量函數包含暫態動能和暫態勢能兩部分，其中暫態動能是大擾動造成發電機失去同步的能量，暫態勢能由位置能量、磁能和耗散能量等構成。故障切除后，系統能否保持穩定運行取決于故障后系統吸收暫態能量的能力，若故障后暫態動能完全轉化為暫態勢能，則系統是暫態穩定的；否則，系統是不穩定的。

基于擴展等面積準則的方法假定系統失穩為雙機模式，將發電機按一定的規則分為各自同步的兩群，進行雙機等值，并最終轉化為單機無窮大系統，然后用“等面積準則”判斷系統的暫態穩定性。

直接法具有計算速度快、能夠定量分析系統的穩定度等優點。

（3）人工智能法：

人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）、決策樹，貝葉斯分類器等算法及其使用不同特征提取方法的改進算法，都是目前用于暫態穩定分析的主流方法。人工智能法能夠通過離線少量數據學習、快速建立辨識模型、用于實際數據辨識等優點。

但是上述方法還存在如下問題：

時域仿真法存在的缺點有：計算速度慢，不能適應大規模電力系統的在線應用；自身不包含暫態穩定的判據，只能得到發電機功角等信息，通過發電機轉子之間最大擺開角是否大于某一指定的閾值，判斷系統遭受大干擾后能否保持穩定運行，然而關于閾值的取值至今仍無標準，通常需要靠經驗確定；此外，無法定量地分析暫態穩定的程度。

直接法也存在一些較大的缺陷，如模型適應性差，目前采用直接法的大電網暫態穩定分析大多基于簡化模型的假設，不能計及各種復雜動態元件對系統穩定性的影響；只能分析系統的第一擺動穩定性，不適用于更復雜的失穩模式；分析結果的可靠性難以保證。

而人工智能法很少涉及大電網從受到擾動到建立新平衡的動態演變過程，而且要求的訓練樣本多，運算時間長。

發明內容

針對現有技術中大電網暫態穩定分析方法存在的計算速度慢、分析結果不夠準確的問題，本發明提出了一種充分考慮了電氣特征量的動態響應特性的、基于精確化模式判別的大電網暫態穩定分析方法，該方法能更快速、更精確的進行大電網暫態穩定分析。

為了解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：

一種基于精確化模式判別的大電網暫態穩定分析方法，包括步驟：

步驟S1、采集不同時刻的大電網的電氣特征量，并根據電氣特征量獲得大電網的動態響應數據；

步驟S2、對大電網的動態響應數據進行特征提取；

步驟S3、利用離散隱馬爾科夫模型對進行了特征提取的大電網動態響應數據進行實時模式判別，即可得到大電網暫態穩定分析結果。

上述步驟S1進一步包括以下子步驟：

步驟S1-1、采集大電網的電氣特征量，并將所采集的大電網電氣特征量進行整合；

步驟S1-2、采用相對靈敏度的方法篩選出相對靈敏度較高的電氣特征量構成電氣特征量子集，所述的相對靈敏度較高的電氣特征量為相對靈敏度高于預設值m的電氣特征量、或相對靈敏度最大的n個電氣特征量、或相對靈敏度既高于預設值m的電氣特征量中最大的n個電氣特征量，所述的m、n為預先設置的自然數；

步驟S1-3、對電氣特征量子集中的電氣特征量進行歸一化處理，即得到大電網的動態響應數據。

上述步驟S2利用PCA方法對大電網的動態響應數據進行特征提取。

上訴步驟S3進一步包括數據訓練和大電網暫態穩定分析兩個步驟，所述的數據訓練進一步包括以下子步驟：