[發(fā)明專利]一種基于EEAC和ELM的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法

有效

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• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113067352B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設計）人: 李峰;王琦;湯奕
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學
• 主分類號: H02J3/24
• 分類號: H02J3/24;H02J3/38;H02J3/26;H02H7/26;H02J13/00
• 代理公司: 北京同輝知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11357
• 代理人: 徐昶

本發(fā)明提出一種基于EEAC和ELM的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法，屬于電網(wǎng)安全穩(wěn)定分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法以基于簡化模型的擴展等面積法則為基礎(chǔ)，采用極限學習機理論校正擴展等面積法則的輸出結(jié)果，建立了電網(wǎng)中相關(guān)故障臨界切除時間預測框架，可依賴系統(tǒng)模型在線分析結(jié)果和在線量測數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對電網(wǎng)故障臨界切除時間的快速預測。本發(fā)明能夠在滿足在線計算速度要求的前提下，保證電網(wǎng)暫態(tài)穩(wěn)定指標評估的準確性和可靠性；本發(fā)明對擾動后電網(wǎng)臨界切除時間的預測，能夠為相關(guān)控制策略的制定提供依據(jù)，有助于運行人員快速、準確地制定電網(wǎng)控制措施，防止事故擴大。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電網(wǎng)安全穩(wěn)定分析方法領(lǐng)域，具體是一種基于EEAC和ELM的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法。

背景技術(shù)

由于區(qū)域電網(wǎng)互聯(lián)、新能源接入和電網(wǎng)運行經(jīng)濟性政策的影響，現(xiàn)代電力系統(tǒng)的運行往往接近于其運行極限，任何微小的故障擾動，都有可能破壞電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。因此，在系統(tǒng)受擾后，對系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定裕度進行快速準確預測，對制定系統(tǒng)的安全穩(wěn)定控制策略具有重要意義。

傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析方法主要有時域仿真法、EEAC法(Extended EqualArea Criterion,擴展等面積法則)、暫態(tài)能量函數(shù)法(Transient Energy Fuction,TEF)，和人工智能方法。時域仿真法雖然計算結(jié)果準確，但是計算速度慢，難以達到在線計算的要求。EEAC法和TEF法都屬于直接法，在計算速度上有所進步，也在實際工程中得以應用，但是其在計算過程中包含對電力系統(tǒng)模型的簡化假設，導致其計算結(jié)果的準確性有所降低。人工智能方法，是近年來廣受關(guān)注的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析方法之一，其能夠快速地出力高維數(shù)據(jù)，而且在非線性擬合方面具有非常大的優(yōu)勢，但其實施的效果受樣本質(zhì)量、數(shù)量及訓練算法的影響，若能在人工智能方法中引入傳統(tǒng)的物理模型方法作支撐，將使得電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析預測的準確性和可靠性大幅提高。

因此，本專利綜合EEAC法和人工智能方法的特點，提出了基于EEAC和ELM(ExtremeLearning Machine,極限學習機)的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法，該方法首先基于電網(wǎng)信息和電網(wǎng)模型，采用IEEAC(Integrated EEAC,集成EEAC)方法對電網(wǎng)中的故障進行分析，計算臨界切除時間，然后，綜合IEEAC方法計算的臨界切除時間結(jié)果，電網(wǎng)運行信息和電網(wǎng)暫態(tài)信息，利用訓練好的ELM模型，對臨界切除時間結(jié)果進行校正。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于EEAC和ELM的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法，本發(fā)明預測方法提出ELM模型建立方法、電網(wǎng)臨界切除時間預測模型建立方法。其中，ELM模型構(gòu)建方法，可利用IEEAC方法計算結(jié)果與實際結(jié)果的誤差樣本，以IEEAC方法計算結(jié)果的輸出結(jié)果以及電網(wǎng)運行信息和電網(wǎng)暫態(tài)信息為輸入，以實際臨界切除時間結(jié)果為輸出，通過ELM算法進行訓練，建立ELM模型。其中，IEEAC方法基于二階經(jīng)典發(fā)電機模型的假設進行計算；電網(wǎng)運行信息為故障前發(fā)電機的有功和無功出力信息；電網(wǎng)暫態(tài)信息為故障發(fā)生瞬間發(fā)電機節(jié)點電壓相位和幅值的瞬時變化信息,采用ELM方法挖掘EEAC模型簡化與計算結(jié)果誤差間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而構(gòu)建基于ELM的誤差校正模型，提高電網(wǎng)臨界切除時間預測的精度。

本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

基于電網(wǎng)臨界切除時間預測模型，本發(fā)明提供一種基于EEAC和ELM的電網(wǎng)臨界切除時間預測方法，預測方法包括如下步驟：

S1：收集電力系統(tǒng)運行信息，并以固定的周期更新電網(wǎng)分析使用的模型；

S2：監(jiān)測到故障發(fā)生后，識別故障基本信息；收集故障發(fā)生前的電網(wǎng)運行信息；收集故障發(fā)生瞬間的電網(wǎng)暫態(tài)信息；將故障基本信息、電網(wǎng)運行信息和電網(wǎng)暫態(tài)信息上傳至電網(wǎng)調(diào)控中心；

S3：基于更新的電網(wǎng)分析模型和識別出的電網(wǎng)故障基本信息，采用擴展等面積法則對該故障下的臨界切除時間進行計算，并記錄結(jié)果；