本文關(guān)鍵詞：基于WAMS的電網(wǎng)單一大擾動在線檢測方法的研究

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【摘要】：隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,電網(wǎng)中出現(xiàn)大擾動的概率也越來越大。當(dāng)智能電網(wǎng)發(fā)生大擾動時,如果沒有及時發(fā)現(xiàn)、盡早處理,就有可能會促成大區(qū)域停電,帶來不可預(yù)想的后果�，F(xiàn)有的擾動檢測方法大多是基于原來的SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng))系統(tǒng)中的幅值上傳數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測分析,而這些方法存在很多缺點(diǎn),例如:上傳數(shù)據(jù)的時間間隔比較長,運(yùn)算過程比較復(fù)雜,算法運(yùn)行耗時長,上傳的數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的時標(biāo)。正是由于以上缺點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)方法不能滿足電網(wǎng)在線檢測的要求。由于WAMS系統(tǒng)(Wide Area Measurement System廣域測量系統(tǒng))上傳的數(shù)據(jù)帶有統(tǒng)一的時標(biāo)且上傳密度高,傳送速度快,同時數(shù)據(jù)是以相量的形式上傳的。因此利用WAMS中的信息實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)擾動的在線檢測是具有很重要的實(shí)際意義。本文基于WAMS系統(tǒng)上傳的信息對電網(wǎng)擾動在線檢測進(jìn)行研究,主要工作如下:(1)針對提取的數(shù)據(jù)含有噪聲的問題,首先采用小波分析的軟閾值進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪處理。將含噪聲的數(shù)據(jù)在低分辨率上進(jìn)行小波分解,保留其全部分解值,對于高分辨率下的分解值設(shè)定一個閾值,高于閾值的小波系數(shù)完整保留,將處理后的小波系數(shù)利用逆變換進(jìn)行重構(gòu),得到去噪后的數(shù)據(jù)。通過對含有噪聲的3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)中發(fā)生切機(jī)擾動前后的幅值數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪,驗(yàn)證了這種方法不僅可以將上傳數(shù)據(jù)中無用信息大部分剔除,還盡可能地將擾動發(fā)生前后的數(shù)據(jù)特性完整的保存下來。(2)針對之前的擾動檢測只利用了信號的幅值,發(fā)生檢測的失誤率大的問題,選擇電壓的幅值和相角兩個信號,建立了新的擾動判據(jù),對擾動是否發(fā)生進(jìn)行判斷,同時利用支持向量機(jī)算法對擾動發(fā)生的時刻進(jìn)行檢測。對3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行擾動仿真,通過觀察擾動前后的數(shù)據(jù)變化,建立了新的擾動判據(jù),從而對擾動是否發(fā)生建立了判斷的條件。擾動時刻的檢測是將擾動檢測問題看作是單值分類問題,通過對擾動前后數(shù)值的訓(xùn)練,建立電網(wǎng)正常運(yùn)行下的支持向量模型,通過該模型能夠判別出輸入的數(shù)據(jù)是否在系統(tǒng)正常運(yùn)行范圍內(nèi),當(dāng)數(shù)據(jù)超出正常運(yùn)行范圍時,系統(tǒng)報警同時顯示數(shù)據(jù)突變的具體時間。利用3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證,從系統(tǒng)正常運(yùn)行以及發(fā)生擾動后的數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取200條數(shù)據(jù),作為訓(xùn)練集,以切機(jī)和切負(fù)荷兩種擾動情況進(jìn)行驗(yàn)證,分別在1.00秒時和3.71秒發(fā)生擾動報警,驗(yàn)證了提出的大擾動檢測方法滿足在線檢測的要求。(3)針對由于目前電網(wǎng)中PMU(Phasor Measurement Unit同步相量測量裝置)測點(diǎn)較少,電網(wǎng)信息表征地不全面,同時PMU上傳的數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)錯誤的問題,將WAMS和SCADA系統(tǒng)上傳的信息采用多源信息融合方法中D-S證據(jù)理論進(jìn)行融合,判斷是否有錯誤的信息和擾動是否發(fā)生。將基于WAMS的檢測結(jié)果和基于SCADA檢測結(jié)果作為獨(dú)立的證據(jù)體構(gòu)造基本可信度分配函數(shù),同時構(gòu)建了基于D-S證據(jù)理論的信息融合模型,根據(jù)判決準(zhǔn)則最終判定電網(wǎng)中是否有擾動發(fā)生,減少錯判和誤判的概率。通過3機(jī)9節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)選取提取的信號中沒有出現(xiàn)錯誤信息和出現(xiàn)錯誤信息的兩種情況進(jìn)行驗(yàn)證,沒有出現(xiàn)錯誤信息的給出了在3.71秒時系統(tǒng)發(fā)生擾動的結(jié)果,而出現(xiàn)錯誤上傳信息的算例,能夠糾正錯誤的信息,從而給出正確的擾動是否發(fā)生的結(jié)果。(4)給出了基于WAMS的單一大擾動檢測的基本流程并且編制了擾動檢測程序。將其方法應(yīng)用于某油田電網(wǎng)的某變區(qū)的單一大擾動的檢測中。選取風(fēng)云變到火炬變甲線的電壓幅值和相角作為擾動檢測的監(jiān)測對象。分別對電壓幅值和電壓相角的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,建立擾動檢測模型,對北十變處發(fā)生切機(jī)擾動時,檢測結(jié)果為系統(tǒng)在19:41:07時發(fā)生擾動報警。當(dāng)PMU上傳的數(shù)據(jù)是包含一定錯誤信息時,根據(jù)信息融合結(jié)果,電網(wǎng)中沒有發(fā)生擾動,PMU上傳錯誤信息。應(yīng)用結(jié)果表明本文所提出的大擾動檢測方法與傳統(tǒng)的擾動檢測方法相比具有計(jì)算量小,編程相對簡單,計(jì)算速度快,檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM732;TM76

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本文編號：1303029