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[發(fā)明專利]一種利用穩(wěn)態(tài)信息定量評估電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度的方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710455567.1 申請日: 2017-06-16
公開(公告)號: CN107276072B 公開(公告)日: 2020-07-24
發(fā)明(設(shè)計)人: 安軍;李宗翰;于之虹;周毅博;穆鋼;戴紅陽;魯廣明 申請(專利權(quán))人: 東北電力大學(xué);中國電力科學(xué)研究院;國家電網(wǎng)公司
主分類號: H02J3/00 分類號: H02J3/00
代理公司: 吉林市達(dá)利專利事務(wù)所 22102 代理人: 陳傳林
地址: 132012 吉*** 國省代碼: 吉林;22
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 利用 穩(wěn)態(tài) 信息 定量 評估 電力系統(tǒng) 穩(wěn)定 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種利用穩(wěn)態(tài)信息定量評估電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度的方法,其特征是評估結(jié)果不依賴于動態(tài)軌跡信息,它包括以下內(nèi)容:

1)采用軌跡分析方法中的穩(wěn)定指標(biāo)和不穩(wěn)定指標(biāo)來定量評估電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)的暫態(tài)穩(wěn)定程度,電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性越好,穩(wěn)定指標(biāo)絕對值越大,不穩(wěn)定指標(biāo)為0;電力系統(tǒng)暫態(tài)失穩(wěn)越嚴(yán)重,不穩(wěn)定指標(biāo)絕對值越大,穩(wěn)定指標(biāo)為0;

2)構(gòu)建復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立電力系統(tǒng)運行初態(tài)和發(fā)電機(jī)暫態(tài)穩(wěn)定指標(biāo)之間的映射關(guān)系,實現(xiàn)僅基于穩(wěn)態(tài)信息的暫態(tài)穩(wěn)定裕度定量評估,根據(jù)電網(wǎng)實際經(jīng)驗構(gòu)建電網(wǎng)故障集,即區(qū)域間聯(lián)絡(luò)線三相短路故障,每一個電網(wǎng)仿真樣本包含當(dāng)前運行方式下的穩(wěn)態(tài)運行特征變量及故障集中最嚴(yán)重故障下的發(fā)電機(jī)穩(wěn)定指標(biāo)St與不穩(wěn)定指標(biāo)Ut,穩(wěn)態(tài)運行特征變量構(gòu)成輸入特征集作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸入,為了避免因降維而導(dǎo)致關(guān)鍵信息的缺失和遺漏,穩(wěn)態(tài)運行特征變量無需進(jìn)行降維處理,發(fā)電機(jī)穩(wěn)定指標(biāo)St與不穩(wěn)定指標(biāo)Ut作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的輸出;

(1)第一層采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,訓(xùn)練輸入為穩(wěn)態(tài)運行特征變量集,訓(xùn)練輸出為不穩(wěn)定集和穩(wěn)定集,分別標(biāo)識為0和1,將輸入樣本根據(jù)穩(wěn)定性狀況分成穩(wěn)定、不穩(wěn)定2類;

(2)第二層采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中BP輸入層是PNN分類后的樣本,根據(jù)輸入特征數(shù)合理設(shè)置隱含層的神經(jīng)元個數(shù),BP輸出層是發(fā)電機(jī)穩(wěn)定指標(biāo)St與不穩(wěn)定指標(biāo)Ut,分類后的樣本經(jīng)訓(xùn)練后用于對不同類別的樣本中各發(fā)電機(jī)穩(wěn)定、不穩(wěn)定指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測;

(3)采用交叉訓(xùn)練的方式進(jìn)行檢查修正操作:被PNN分類為穩(wěn)定類的樣本進(jìn)入穩(wěn)定類與不穩(wěn)定類BP子網(wǎng),分別訓(xùn)練得到該發(fā)電機(jī)非0的穩(wěn)定指標(biāo)與為0的不穩(wěn)定指標(biāo),其中不穩(wěn)定指標(biāo)用于檢查修正穩(wěn)定指標(biāo)的訓(xùn)練結(jié)果,即只有在不穩(wěn)定指標(biāo)為0、穩(wěn)定指標(biāo)非0時,穩(wěn)定指標(biāo)作為結(jié)果輸出;而不穩(wěn)定指標(biāo)非0時,穩(wěn)定樣本被再次劃分為不穩(wěn)定樣本,這種修正方法能夠減少誤判樣本,即不穩(wěn)定錯誤分類成穩(wěn)定的個數(shù);同理,被PNN分類為不穩(wěn)定類的樣本會同時進(jìn)入穩(wěn)定類與不穩(wěn)定類BP子網(wǎng),分別訓(xùn)練得到該發(fā)電機(jī)為0的穩(wěn)定指標(biāo)與非0的不穩(wěn)定指標(biāo),穩(wěn)定類BP子網(wǎng)中得到的穩(wěn)定指標(biāo)用于檢查修正不穩(wěn)定指標(biāo)的訓(xùn)練結(jié)果,即只有在穩(wěn)定指標(biāo)為0、不穩(wěn)定指標(biāo)非0時,穩(wěn)定指標(biāo)作為結(jié)果輸出為0;而穩(wěn)定指標(biāo)非0時,不穩(wěn)定樣本被再次劃分為穩(wěn)定樣本,這種修正方法能夠減少漏判樣本,即穩(wěn)定錯誤分類成不穩(wěn)定的個數(shù)。

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