[發明專利]一種故障后電力系統暫態穩定預測方法

在審

• 申請號: 202110411657.7
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN112952830A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 張桂林;關鸞鸞;張婧;蓋文東
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 湖南楚墨知識產權代理有限公司 43268
• 代理人: 陳曉娟

本發明提供了一種故障后電力系統暫態穩定預測方法，包括以下步驟：步驟一，在計及發電機端電壓波動的基礎上，通過時域仿真法獲取特征數據集，用于分析發電機端電壓波動對電力系統暫態穩定評估準確率的影響；步驟二，對特征數據集進行特征選擇，應用皮爾遜相關性系數結合Relief算法對原始數據集進行降維處理，用于快速的篩選出較優的特征子集；步驟三，基于樣本與SVM分類超平面的距離值定義不確定樣本，用于降低計算量；本發明通過篩選出不確定樣本并利用故障切除后后續采樣時刻的特征數據進行分析，可以逐步減少不確定樣本的數量，提高分類器的預測準確率。

技術領域

本發明主要涉及電力系統的技術領域，具體為一種故障后電力系統暫態穩定預測方法。

背景技術

當今社會，大規模電網互聯、清潔能源的并網運行以及負荷多樣性的增加對電力系統的安全穩定運行提出了新的挑戰。電能作為不可或缺的能源在國民經濟的發展以及社會穩定等方面扮演著重要的角色，大規模停電事故會造成巨大的經濟損失和嚴重的社會影響。為了應對電力系統面臨的潛在威脅，避免大規模停電事故，必須加強對電力系統安全穩定問題的重視程度。根據國內外電網失穩事故統計，暫態失穩事故率位居首位，是電網動態安全穩定評估的主體。因此，保障電力系統的暫態穩定對電力系統的安全穩定運行具有重要意義。

目前，暫態穩定評估方法主要分為三類：時域仿真法，直接法和數據挖掘法。基于模型的傳統時域仿真暫態穩定評估方法計算復雜耗時，難以滿足在線評估的要求；以能量函數為基礎的直接法對于實際大規模復雜電力系統存在能量函數構建困難等問題；隨著廣域測量系統以及大數據理論的發展，基于數據挖掘技術的暫態穩定評估為解決這一問題提供了新的思路。

近年來，數據挖掘方法因其具有快速準確預測電力系統暫態穩定狀態的能力得到了廣泛應用并取得了一系列研究成果。應用數據挖掘技術進行暫態穩定預測包括分類器的離線訓練以及在線應用兩個階段。離線訓練時，挖掘電力系統運行數據特征與暫態穩定狀態之間的非線性映射關系；在線應用時，針對訓練好的模型只需輸入在線監測數據特征即可快速得到暫態穩定狀態。大多數基于數據挖掘技術的暫態穩定評估將暫態穩定問題視為穩定與不穩定的二分類問題，其評估過程主要分為數據的獲取、特征選擇、特征計算、特征子集尋優以及分類器的訓練與測試等。電力系統運行數據可以通過時域仿真的方法來獲取。盡管在實際電力系統中的發電機裝有自動調壓裝置，但是由于電力系統中復雜的不確定性因素，機端電壓會在基準值上下隨機波動。發電機端的電壓波動會對電力系統暫態穩定評估準確率的影響。

在故障后暫態穩定評估中，母線電壓、線路傳輸功率等系統潮流特征或者發電機轉子角轉速等機械量特征可以作為分類器的輸入。潮流特征，其特征維度會隨系統規模的擴大而大幅度增加。發電機轉子角轉速等機械量特征，其特征維度與系統規模大小無關。選擇了發電機端電壓軌跡特征。在特征子集尋優方面，應用ELM遞歸特征消除算法進行特征選擇。應用基于SVM的兩階段特征選擇方法對輸入特征進行選擇，得到了較優的特征子集。利用Relief算法計算特征權重，刪除低權重的特征，然而僅通過Relief算法無法刪除高度線性相關的特征，容易造成信息冗余。