【摘要】：電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制是維持電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段,而暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制算法的計(jì)算效率一直制約著其實(shí)現(xiàn)在線應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)在線計(jì)算暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制策略對(duì)于電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定控制具有重大的意義,而開發(fā)高效的暫態(tài)穩(wěn)定分析算法以及緊急控制策略算法就具有迫切的實(shí)際意義。本文主要針對(duì)電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定快速分析與控制算法進(jìn)行了深入研究,提出了高效的暫態(tài)穩(wěn)定分析與緊急控制策略新算法。論文主要完成了以下工作:(1)提出了一種基于虛擬輸入的變步長(zhǎng)暫態(tài)穩(wěn)定數(shù)值積分算法。完整地給出了構(gòu)造一定精度積分格式下虛擬輸入項(xiàng)的處理方法,并推導(dǎo)了對(duì)應(yīng)積分格式下發(fā)電機(jī)功角計(jì)算的局部截?cái)嗾`差計(jì)算公式;提出了基于預(yù)估校正變步長(zhǎng)法的積分步長(zhǎng)控制策略,實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)值積分過(guò)程中步長(zhǎng)的自適應(yīng)控制;與常規(guī)的數(shù)值積分方法相比,文中所提出的算法具有更高的計(jì)算精度以及更快的計(jì)算速度。(2)提出了基于動(dòng)態(tài)等值的快速暫態(tài)穩(wěn)定仿真及緊急控制策略算法。通過(guò)故障后短時(shí)間的全系統(tǒng)數(shù)值積分計(jì)算,將發(fā)電機(jī)組實(shí)時(shí)分群并進(jìn)行模型聚合,然后運(yùn)用提出的等值系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣快速計(jì)算方法,求取等值系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在獲得的動(dòng)態(tài)等值系統(tǒng)上完成暫態(tài)穩(wěn)定仿真計(jì)算和基于數(shù)值積分靈敏度的緊急控制決策計(jì)算。最終,經(jīng)過(guò)等值系統(tǒng)向原始系統(tǒng)的反向映射,獲得原始系統(tǒng)的緊急控制策略。該算法可以獲得準(zhǔn)確的暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算結(jié)果和有效的緊急控制策略,與常規(guī)暫態(tài)穩(wěn)定數(shù)值積分算法以及基于數(shù)值積分靈敏度的緊急控制算法相比大幅減少了計(jì)算時(shí)間。(3)提出了基于深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)值積分靈敏度相結(jié)合的快速緊急控制策略算法。算法構(gòu)建包含“分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”和“擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的雙層深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)提取暫態(tài)穩(wěn)定性能指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入獲得暫態(tài)穩(wěn)定性評(píng)估結(jié)果以及暫態(tài)穩(wěn)定約束函數(shù)值;通過(guò)分別計(jì)算暫態(tài)穩(wěn)定約束函數(shù)值關(guān)于暫態(tài)穩(wěn)定性能指標(biāo)的梯度以及暫態(tài)穩(wěn)定性能指標(biāo)關(guān)于緊急控制量的梯度,最終獲得暫態(tài)穩(wěn)定約束函數(shù)關(guān)于緊急控制變量的梯度,根據(jù)所得各個(gè)控制變量的梯度依照最優(yōu)控制變量的尋優(yōu)方法獲得最終的緊急控制策略;算法將絕大部分原始系統(tǒng)上的數(shù)值積分計(jì)算轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算,保留原始系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定約束函數(shù)計(jì)算性質(zhì)的同時(shí)大幅減少計(jì)算量,并且總的計(jì)算量不隨所分析電力系統(tǒng)的規(guī)模增長(zhǎng)而顯著增加。該算法可以快速獲得有效的緊急控制策略,十分適合于在線應(yīng)用。
【圖文】：

算例A不同積分步長(zhǎng)下功角曲線

算例B不同積分步長(zhǎng)下功角曲線
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2632380