[發(fā)明專利]電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定最優(yōu)切機(jī)控制策略搜索的簡化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410398838.0
• 申請日: 2014-08-13
• 公開（公告）號: CN104331837B
• 公開（公告）日: 2017-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 薛禹勝;黃天罡;薛峰;徐泰山;王昊昊;鮑顏紅;宣筱青
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)電力科學(xué)研究院;國電南瑞科技股份有限公司;國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)江蘇省電力公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 南京知識律師事務(wù)所32207
• 代理人: 汪旭東

1.電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定最優(yōu)切機(jī)控制策略搜索的簡化方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)針對預(yù)想故障全集中某一算例，應(yīng)用電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估預(yù)想故障快速強(qiáng)壯分類方法，根據(jù)SEEAC、DEEAC算法的裕度計算分析結(jié)果及其比較信息進(jìn)行算例分類，將該算例識別為穩(wěn)定類、疑似穩(wěn)定類、臨界類、疑似失穩(wěn)類、失穩(wěn)類中的一類；對于被識別為失穩(wěn)類的算例而言，同時得到在應(yīng)用SEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算的過程中由SEEAC算法識別得到的該算例的各領(lǐng)前群機(jī)組及各余下群機(jī)組以及在應(yīng)用DEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算的過程中由DEEAC算法求得的在研究算例主導(dǎo)映象的等值單機(jī)功角δ到達(dá)動態(tài)鞍點DSP時刻該算例的各領(lǐng)前群機(jī)組及各余下群機(jī)組的角速度v_DSP，v_DSP的單位是rad/s；

所述電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估預(yù)想故障快速強(qiáng)壯分類方法，具體步驟如下：

A1)對于預(yù)想故障全集中某個算例，應(yīng)用SEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算；

A2)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)大于閾值ε₁(τ)，且該算例故障清除時間τ小于或等于閾值ε₂，則將其識別為穩(wěn)定類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A3)；

A3)應(yīng)用SEEAC算法進(jìn)行極限計算求得該算例臨界清除時間以其替代該算例故障清除時間τ，分別應(yīng)用SEEAC、DEEAC算法進(jìn)行裕度計算，通過比較SEEAC、DEEAC算法裕度計算過程的差異反映該算例時變程度；

其中，步驟A3)中通過比較SEEAC、DEEAC算法裕度計算過程的差異反映該算例時變程度的方法為，分別求得SEEAC和DEEAC兩種算法裕度計算過程中得到的加速、減速面積的差異、以及DEEAC算法裕度計算過程中得到的加速面積和減速面積的差異，再按公式(1)求取最大差異值σ₁以反映該算例時變程度：

σ1=max{ΔAinc(tcSE),ΔAdec(tcSE),Δη(tcSE)}---(1)]]>

其中：

ΔAinc(tcSE)=|AincDE(tcSE)-AincSE(tcSE)|max{AincSE(tcSE),AincDE(tcSE)}]]>

ΔAdec(tcSE)=|AdecDE(tcSE)-AdecSE(tcSE)|max{AdecSE(tcSE),AdecDE(tcSE)}]]>

Δη(tcSE)=|AdecDE(tcSE)-AincDE(tcSE)|max{AincDE(tcSE),AdecDE(tcSE)}]]>

上述式中，為SEEAC、DEEAC兩種算法裕度計算過程中得到的加速面積的差異，為SEEAC、DEEAC兩種算法裕度計算過程中得到的減速面積的差異，為DEEAC算法裕度計算過程中得到的加速面積和減速面積的差異，為對應(yīng)于的由SEEAC算法求得的加速面積，為對應(yīng)于的由DEEAC算法求得的加速面積，為對應(yīng)于的由SEEAC算法求得的減速面積，為對應(yīng)于的由DEEAC算法求得的減速面積；

A4)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)大于閾值ε₃(τ)，且由步驟A3)反映的時變程度小于或等于閾值ε₄，則將該算例識別為穩(wěn)定類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A5)；

A5)應(yīng)用DEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算，并通過比較SEEAC與DEEAC算法裕度計算結(jié)果的差異反映該算例時變程度；

其中，步驟A5)中通過比較SEEAC、DEEAC算法裕度計算結(jié)果的差異反映該算例時變程度的方法為，按公式(2)求取SEEAC、DEEAC算法裕度計算結(jié)果的差異值σ₂(τ)以反映該算例時變程度：

σ2(τ)=|ηDE(τ)-ηSE(τ)|max{|ηSE(τ)|,|ηDE(τ)|}---(2)]]>

其中，η^SE(τ)是由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度，η^DE(τ)由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度；

A6)如果由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)大于閾值ε₅(τ)，且由步驟A5)反映的時變程度小于或等于閾值ε₆，則將該算例識別為穩(wěn)定類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A7)；

A7)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)大于閾值ε₇、由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)大于閾值ε₈，且該算例故障清除時間τ小于或等于閾值ε₉，同時由步驟A3)反映的時變程度小于或等于閾值ε₁₀，則將該算例識別為穩(wěn)定類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A8)；

A8)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)小于閾值ε₁₁，且由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)小于閾值ε₁₂，則將該算例識別為失穩(wěn)類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A9)；

A9)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)小于閾值ε₁₃，且由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)小于閾值ε₁₄(τ)，同時，由步驟A3)反映的時變程度小于或等于閾值ε₁₅，則將該算例識別為失穩(wěn)類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A10)；

A10)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)小于閾值ε₁₆且大于由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)，同時，該算例故障清除時間τ大于或等于閾值ε₁₇且由步驟A5)反映的時變程度小于或等于閾值ε₁₈，則將該算例識別為失穩(wěn)類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A11)；

A11)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)大于閾值ε₁₉，且由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)大于閾值ε₂₀，同時該算例故障清除時間τ小于或等于閾值ε₂₁，則將該算例識別為疑似穩(wěn)定類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A12)；

A12)如果由SEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^SE(τ)小于閾值ε₂₂，且由DEEAC算法求得的穩(wěn)定裕度η^DE(τ)小于閾值ε₂₃，同時，由步驟A3)反映的時變程度小于或等于閾值ε₂₄，則將該算例識別為疑似失穩(wěn)類算例，進(jìn)入步驟A14)，否則執(zhí)行步驟A13)；

A13)將該算例識別為臨界類算例，進(jìn)入步驟A14)；

A14)該算例的分類結(jié)束；

上述各閾值的取值如下：

ε₂＝0.260、ε₄＝0.465、ε₆＝0.350、ε₇＝0.800、ε₈＝0.810、ε₉＝0.400、ε₁₀＝0.500、ε₁₁＝-0.900、ε₁₂＝-0.950、ε₁₃＝0.000、ε₁₅＝0.405、ε₁₆＝-0.050、ε₁₇＝0.260、ε₁₈＝0.480、ε₁₉＝0.000、ε₂₀＝0.050、ε₂₁＝0.200、ε₂₂＝0.000、ε₂₃＝-0.050、ε₂₄＝0.400；

當(dāng)0≤τ≤0.26時按下式計算ε₁(τ)的值：

ϵ1(τ)=-0.300+8.750ττ∈[0,0.12)0.664+0.714ττ∈[0.12,0.26]]]>

當(dāng)0≤τ<1時按以下公式計算ε₃(τ)、ε₅(τ)、ε₁₄(τ)的值：

ϵ3(τ)=0.036+3.167ττ∈[0,0.28)0.923τ∈[0.28,1.00)]]>

ϵ5(τ)=0.505+0.550ττ∈[0,0.20)0.515+0.500ττ∈[0.20,0.22)-0.475+5.000ττ∈[0.22,0.26)-0.930+6.750ττ∈[0.26,0.28)0.960τ∈[0.28,0.36)0.780+0.500ττ∈[0.36,0.40)0.980τ∈[0.40,1.00)]]>

ϵ14(τ)=-0.156-1.670ττ∈[0,0.20)0.335-4.125ττ∈[0.20,0.28)-0.400-1.500ττ∈[0.28,0.36)-0.940τ∈[0.36,1.00)]]>

當(dāng)τ≥1時，ε₃(τ)、ε₅(τ)、ε₁₄(τ)的值分別取0.923、0.980、-0.940；

2)若該算例被識別為穩(wěn)定類，執(zhí)行步驟13)，否則執(zhí)行步驟3)；

3)若該算例被識別為臨界類，應(yīng)用IEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算求得其穩(wěn)定裕度η^IE，如果η^IE為正，執(zhí)行步驟13)，如果η^IE非正，執(zhí)行步驟12)；否則執(zhí)行步驟4)；

4)若該算例被識別為疑似穩(wěn)定類或疑似失穩(wěn)類，應(yīng)用IEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算求得其暫態(tài)穩(wěn)定裕度η^IE，同時得到在應(yīng)用IEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算的過程中由IEEAC算法識別得到的該算例的各領(lǐng)前群機(jī)組、各余下群機(jī)組以及求得的各機(jī)組的v_DSP，如果η^IE為正，執(zhí)行步驟13)，如果η^IE非正，執(zhí)行步驟7)；否則執(zhí)行步驟5)；

5)若該算例被識別為失穩(wěn)類，執(zhí)行步驟6)；

6)對于該算例，記步驟1)中由SEEAC算法識別得到的該算例的領(lǐng)前群機(jī)組數(shù)為如果大于事先設(shè)定的設(shè)置值，則認(rèn)為較大，執(zhí)行步驟12)，否則執(zhí)行步驟7)；

7)若該算例被識別為疑似穩(wěn)定類或疑似失穩(wěn)類，則針對步驟4)中由IEEAC算法識別得到的該算例的各領(lǐng)前群機(jī)組，求得各領(lǐng)前群機(jī)組的切機(jī)近似性價比，并按切機(jī)近似性價比由高到低排序；若該算例被識別為失穩(wěn)類，則針對步驟1)中由SEEAC算法識別得到的該算例的各領(lǐng)前群機(jī)組，求得各領(lǐng)前群機(jī)組的切機(jī)近似性價比，并按切機(jī)近似性價比由高到低排序；

設(shè)切機(jī)數(shù)i＝1，并置k＝0，執(zhí)行步驟8)；

8)若不等式成立，置k＝1，則由步驟7)求得的排序失效，此時若該算例被識別為疑似穩(wěn)定類或疑似失穩(wěn)類，則針對步驟4)中由IEEAC算法識別得到的該算例的各余下群機(jī)組，求得各余下群機(jī)組的切機(jī)近似性價比，并按切機(jī)近似性價比由高到低重新排序；若該算例被識別為失穩(wěn)類，則針對步驟1)中由SEEAC算法識別得到的該算例的各余下群機(jī)組，求得各余下群機(jī)組的切機(jī)近似性價比，并按切機(jī)近似性價比由高到低重新排序；執(zhí)行步驟9)；

否則直接執(zhí)行步驟9)；

9)按照排序切除第i臺機(jī)組，并基于此應(yīng)用IEEAC算法對該算例進(jìn)行裕度計算求得切除i臺機(jī)組時的暫態(tài)穩(wěn)定裕度

若已切除機(jī)組數(shù)i為1，執(zhí)行步驟11)，否則執(zhí)行步驟10)；

10)按公式求取切機(jī)控制策略校核指標(biāo)若為負(fù)，則恢復(fù)被切除的第i臺機(jī)組，執(zhí)行步驟12)，否則執(zhí)行步驟11)；

11)若為正，執(zhí)行步驟13)，否則令切機(jī)數(shù)i＝i+1，并做如下判斷，若k＝0則執(zhí)行步驟8)，否則執(zhí)行步驟9)；

12)應(yīng)用現(xiàn)有的最優(yōu)控制策略搜索方法進(jìn)行策略搜索；

13)對該算例的最優(yōu)切機(jī)控制策略搜索結(jié)束，若預(yù)想故障全集中所有算例的最優(yōu)切機(jī)控制策略搜索都已結(jié)束，則結(jié)束本方法，否則取下一算例執(zhí)行步驟1)。