[發明專利]一種利用穩態信息定量評估電力系統暫態穩定裕度的方法

有效

• 申請號: 201710455567.1
• 申請日: 2017-06-16
• 公開（公告）號: CN107276072B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）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）人: 東北電力大學;中國電力科學研究院;國家電網公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 吉林市達利專利事務所 22102
• 代理人: 陳傳林

本發明是一種利用穩態信息定量評估電力系統暫態穩定裕度的方法，其特點是，首先依據軌跡分析法計算不同潮流斷面下區域聯絡線嚴重故障時表征系統暫態穩定裕度的發電機穩定指標和不穩定指標；進一步通過復合神經網絡建立起穩態運行特征變量與發電機穩定、不穩定指標之間的映射關系；最后實現僅通過穩態信息定量評估系統的暫態穩定裕度，為電網調度人員采取預防控制措施提供決策依據。

技術領域

本發明涉及電力系統安全穩定運行領域，是一種利用穩態信息定量評估電力系統暫態穩定裕度的方法。

背景技術

暫態穩定評估是電力系統動態安全分析的重要內容，是保證電力系統安全運行的前提。傳統評估方法，如能量函數法(直接法)在在線穩定分析中與時域仿真法有效配合，其特點是適應性強、精度高，獲得了廣泛應用。以人工智能為基礎的電力系統暫態穩定評估具有很大潛力，它不需要建立復雜的數學模型，而是建立起輸入與輸出量之間的非線性映射關系，具有自學習能力強、評估速度快、判穩同時給出系統穩定裕度等優點。另外，在實際場景中，很多暫態穩定問題都表現為特定運行方式下的穩定問題。區域聯絡線故障引發的暫態穩定問題是調度運行人員密切關注的，在故障確定(擾動類型、位置及持續時間固定)的情況下，系統的暫態穩定程度僅與初始穩態運行方式有關。但是，現有技術應用于規模較大的電力系統時，在線計算量大、仿真時間長、很難滿足在線評估需求；現有技術中缺乏僅利用穩態信息定量評估特定運行方式下暫態穩定裕度的研究。如何基于穩態數據，挖掘區域聯絡線嚴重故障時的暫態穩定程度與運行特征量之間的關系，提高系統安全水平已經成為本領域技術人員渴望解決，但至今尚未解決的技術難題。

發明內容

本發明解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供一種利用穩態信息定量評估電力系統暫態穩定裕度的方法，其方法科學合理，僅通過穩態信息定量評估區域聯絡線嚴重故障時的系統穩定裕度，為電網調度人員采取預防控制措施提供決策依據。

解決技術問題采用的方案是：一種利用穩態信息定量評估電力系統暫態穩定裕度的方法，其特征是評估結果不依賴于動態軌跡信息，它包括以下內容：

1)采用軌跡分析方法中的穩定指標和不穩定指標來定量評估電力系統中發電機的暫態穩定程度，電力系統暫態穩定性越好，穩定指標絕對值越大，不穩定指標為0；電力系統暫態失穩越嚴重，不穩定指標絕對值越大，穩定指標為0；

2)構建復合神經網絡來建立電力系統運行初態和發電機暫態穩定指標之間的映射關系，實現僅基于穩態信息的暫態穩定裕度定量評估，根據電網實際經驗構建電網故障集，即區域間聯絡線三相短路故障，每一個電網仿真樣本包含該運行方式下的穩態運行特征變量及故障集中最嚴重故障下的發電機穩定指標S_t與不穩定指標U_t，穩態運行特征變量構成輸入特征集作為訓練網絡的輸入，為了避免因降維而導致關鍵信息的缺失和遺漏，穩態運行特征變量無需進行降維處理，發電機穩定指標S_t與不穩定指標U_t作為訓練網絡的輸出；

(1)第一層采用概率神經網絡(PNN)進行數據分類，訓練輸入為穩態運行特征變量集，訓練輸出為不穩定集和穩定集，分別標識為0和1，將輸入樣本根據穩定性狀況分成穩定、不穩定2類，訓練樣本經PNN分類后，每個子類樣本屬于同一類別，具有相似特征，在形成BP子網時，各類子網對當前類的樣本更具針對性；

(2)第二層采用BP神經網絡，其中BP輸入層是PNN分類后的樣本，根據輸入特征數合理設置隱含層的神經元個數，BP輸出層是發電機穩定指標S_t與不穩定指標U_t，分類后的樣本經訓練后用于對不同類別的樣本中各發電機穩定、不穩定指標進行預測；