電能作為現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展和社會進步的重要保障,其安全性、可靠性分析一直受到科研工作者的高度重視。近年來,隨著電網(wǎng)互聯(lián)范圍的擴大,電網(wǎng)運行環(huán)境愈發(fā)復雜多變,隨之發(fā)生的多起停電事故暴露出傳統(tǒng)電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定控制體系的不足�？焖�、準確地電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制對于穩(wěn)固電力系統(tǒng)第二道防線,防止電力系統(tǒng)穩(wěn)定性遭受破壞乃至進一步引起電網(wǎng)解列崩潰具有重要意義。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定控制方法大多依據(jù)擴展等面積準則量化評估相量量測裝置實測曲線的穩(wěn)定裕度。該類方法的有效性很大程度上依賴于受擾特征軌跡快速預測的準確性,一般處理方式難以匹配現(xiàn)今具有多源異構特點的電網(wǎng)數(shù)據(jù)。近年來不斷發(fā)展壯大的人工智能方法憑借其強大的自學習能力再度活躍在電網(wǎng)建設的各個領域中,人工智能方法可有效擺脫電網(wǎng)模型的束縛,以多源異構的電網(wǎng)動態(tài)數(shù)據(jù)為輸入,建立暫態(tài)問題中諸多影響因素與系統(tǒng)狀態(tài)間的精準映射關系,為提升經(jīng)濟水平,保證地方用電安全提供了新的思路。在基于響應信息進行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制的研究中,如何快速、準確地辨識受擾系統(tǒng)同調(diào)機群以及等值機系統(tǒng)軌跡信息的超實時預測對暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制策略的優(yōu)化具有重要意義,主要內(nèi)容如下:（1）基于電壓相... 

【文章來源】：東北電力大學吉林省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２暫態(tài)響應曲線??設置單機無窮大系統(tǒng)中任一線路于ｒ＝０時刻發(fā)生三相接地短路故障，故障持續(xù)一段時??

略表難以囊括系??統(tǒng)全部的失穩(wěn)形態(tài)，因此工程中常以最嚴重的故障進行處理，此舉雖然最大程度上保證系??統(tǒng)的穩(wěn)定運行，但過多的切機切負荷將造成大量的經(jīng)濟損失。??隨著人工智能技術的興起，其出色的非線性處理能力符合電網(wǎng)數(shù)據(jù)多源異構的特點，??在電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析與控制領域受到廣泛關注。近年來基于相量量測裝置的廣域量測??系統(tǒng)大面積推廣，使得電網(wǎng)量測信息如功率、電壓等信息能夠?qū)崟r采集，為暫態(tài)穩(wěn)定分析??提供了極其豐富的數(shù)據(jù)支撐，基于此本文提出了一種新的實時緊急控制方法體系，系統(tǒng)框??架如圖２－４所示：????蒙?｜?若系統(tǒng)失穩(wěn)，重復控￥措施，直至系統(tǒng)回穩(wěn)??５?［１?判斷系統(tǒng)相對Ｔ動能正負關系?￣｜??一??￥???１?［?｜?切機控制?１??ｇ?Ｉ?Ｉ?切機措施???一?分??ｒ??Ｎ??ｆ?剩余減速面枳??吉?＊??２?基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡的受擾軌跡快速預測??士?？?－?－??泰?等值系統(tǒng)特征受擾軌跡信息??＿＿＿］?Ｖ１，?？?＇?Ｊ??＿＿??＾???霉「Ｉ?基于擴展等面積準則（ＥＥＡＣ）的復雜多機系統(tǒng)雙機等值??ｆ?］?—?ｔ??Ｂ?滯后機群?超前機群??ｈｒ???奪???ｔ????零?｜基��？電壓向量軌跡運動特性及ＤＢＳＣＡＮ的發(fā)電機同趨性快速ｆ??兮??Ｃ?Ｎ??數(shù)據(jù)整合｜?｜慣量估計｜?｜電壓數(shù)據(jù)｜?｜功率數(shù)據(jù)??眶巍為相??圖２－４電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定緊急控制系統(tǒng)框架??當電力系統(tǒng)受到大的擾動沖擊時，發(fā)電機節(jié)點（機端母線）電壓會受到顯著影響，其??在故障期間跌落和回升制約著

列，為??保證電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行亟需一種全新的同調(diào)機群辨識方法。??電網(wǎng)是集高度的運動相似性與空間相關性于一體的人造物理系統(tǒng)，網(wǎng)絡的結構變量以??及運行變量也可反映系統(tǒng)的穩(wěn)定特征。電壓相軌跡蘊藏著電網(wǎng)豐富的運動特性信息，是反??映并預測大電網(wǎng)節(jié)點狀態(tài)的重要依據(jù)。當系統(tǒng)受到大擾動時，發(fā)電機節(jié)點（機端母線）電??壓會受到顯著影響，其在故障期間跌落和回升制約著發(fā)電機的電能輸出，與系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)??定性密切相關。以３機９節(jié)點系統(tǒng)為例，電網(wǎng)中失穩(wěn)發(fā)電機節(jié)點與穩(wěn)定發(fā)電及節(jié)點的電壓??相軌跡如圖３－１所示。???????０．６?廣??，ｃ??０．４?’?、??插?０?２??ａ?〇．〇?Ｇ，??－０．２?）??——穩(wěn)定機群?ｙ／??￣°Ａ?——失穩(wěn)機群?，??－０．４?－０．２?０．０?０．２?０．４?０．６?０．８?１．０??電壓實部??圖３－１節(jié)點電壓時序相軌跡??由圖３－１可知，發(fā)電機節(jié)點在故障擾動狀態(tài)下的電壓相軌跡間存在明顯差異，通過挖??掘其幾何運動特征，提取發(fā)電機節(jié)點狀態(tài)的時序演進規(guī)律，進而快速定位失穩(wěn)機群，是一??種有別于現(xiàn)今同調(diào)機群快速辨識的新思路。??３．２電壓相軌跡的幾何特征提取??電壓相軌跡蘊藏著豐富的運動特性信息，是反映并預測大電網(wǎng)節(jié)點穩(wěn)定狀態(tài)的重要參??考依據(jù)。軌跡具有局部的相似性以及整體的差異性。轉角、長度為表征軌跡運動特征的重??要載體。通過分析多時間斷面下電壓相軌跡的運動情況，挖掘其幾何特征的變化趨勢及相??似性關系，可提取電網(wǎng)發(fā)電機節(jié)點的運動規(guī)律，實現(xiàn)受擾系統(tǒng)的發(fā)電機同趨性快速辨識。??本文據(jù)此構建了可以表征電壓相軌跡運動差異度的特征平面，其包含的特征量如


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