【摘要】：電力系統(tǒng)是人類歷史上構(gòu)造最復(fù)雜的強(qiáng)非線性、高維數(shù)、分層、分布的動態(tài)工業(yè)大系統(tǒng)之一,其穩(wěn)定分析和控制問題也一直是電力科學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。近年來,隨著負(fù)荷的增長、送電距離的增加、各種新技術(shù)和控制器件的應(yīng)用、電力市場化政策的實(shí)施、風(fēng)電、太陽能等新能源大規(guī)模接入以及大量高壓直流輸電和柔性交流輸電系統(tǒng)的投運(yùn),現(xiàn)代電力系統(tǒng)的同調(diào)性、失穩(wěn)模式、關(guān)鍵斷面等動態(tài)特性也越來越復(fù)雜,增加了電力系統(tǒng)穩(wěn)定分析和控制的難度。未來,隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的推進(jìn),電力系統(tǒng)設(shè)備的利用率在現(xiàn)有基礎(chǔ)上將得到進(jìn)一步的提高,這勢必將導(dǎo)致電力系統(tǒng)的運(yùn)行越來越靠近其穩(wěn)定運(yùn)行極限,使得現(xiàn)代電力系統(tǒng)發(fā)生在不同的交流通道之間、直流通道之間、交直流通道之間、送受端電網(wǎng)之間的相繼故障的可能性越來越高。加上繼電保護(hù)裝置的潛在故障、多饋入直流系統(tǒng)與交流電網(wǎng)的相互影響、機(jī)組非計(jì)劃停運(yùn)、受端無功支撐能力、低頻振蕩、暫態(tài)穩(wěn)定和電壓穩(wěn)定等因素,未來電力系統(tǒng)出現(xiàn)相繼故障演化為大停電的風(fēng)險(xiǎn)勢必增加。而暫態(tài)穩(wěn)定破壞作為誘發(fā)相繼故障演化為大停電事故的重要因素之一,能否對其進(jìn)行快速準(zhǔn)確的評估對于大停電防御體系中的預(yù)防控制、緊急控制和校正控制措施的有效執(zhí)行有著重要的意義。因此,現(xiàn)代電力系統(tǒng)亟須一套行之有效的穩(wěn)定分析方法來快速分析故障后的系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài),為電力系統(tǒng)運(yùn)行人員及時(shí)有效地采取控制措施提供重要的信息支撐。 隨著廣域測量技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,基于廣域測量信息及人工智能算法的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估方法獲得了研究人員的廣泛關(guān)注。本文從充分利用廣域測量系統(tǒng)提供的電力系統(tǒng)故障信息的角度出發(fā),基于人工智能算法和能量函數(shù)算法對電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評估展開了研究,主要研究內(nèi)容如下： (1)本文提出了一種基于發(fā)電機(jī)組合軌跡輸入特征支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析模型,算法采用基于組合軌跡輸入的支持向量機(jī)分類器進(jìn)行暫態(tài)穩(wěn)定識別,并且給出了分類器的可信區(qū)和非可信區(qū)以提高該分類器的實(shí)用性,同時(shí),提出了修正策略對非可信區(qū)的分類結(jié)果進(jìn)行修正以提高分類器在非可信區(qū)的分類性能。 (2)本文將單機(jī)能量函數(shù)和廣義勢能的概念引入到勢能脊方法中,提出了單機(jī)勢能脊判據(jù)。同時(shí)考慮到能量函數(shù)中電網(wǎng)模型和實(shí)際電網(wǎng)模型的差異,根據(jù)實(shí)際電網(wǎng)的運(yùn)行特點(diǎn),提出了提高單機(jī)勢能脊判據(jù)可靠性的約束條件,并在此基礎(chǔ)上,提出了基于WAMS實(shí)時(shí)信息的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定單機(jī)勢能脊判斷方法。 (3)本文在支路勢能函數(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合勢能脊方法,提出了一種用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析及臨界割集識別的支路勢能脊法。同時(shí),為了解決支路勢能脊法在穩(wěn)定情況下無法識別臨界割集的缺陷,提出了一種計(jì)算簡單,能夠有效反應(yīng)系統(tǒng)受擾程度的電力系統(tǒng)支路和系統(tǒng)穩(wěn)定度指標(biāo)。和現(xiàn)有支路勢能函數(shù)方法相比,本文所提算法準(zhǔn)確度高,計(jì)算簡單,在已知電網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的情況下,只需要實(shí)時(shí)獲得電網(wǎng)母線電壓幅值和相角即可進(jìn)行電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定狀態(tài)和臨界割集的實(shí)時(shí)分析和識別,而且該算法對于多群失穩(wěn)模式依然適用。同時(shí),由于本算法僅依賴于系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù),因此也可以應(yīng)用于有風(fēng)電等新能源接入的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定分析。 (4)本文提出了一種基于滾動雙層次聚類的電力系統(tǒng)臨界割集搜尋方法,算法分別采用發(fā)電機(jī)軌跡和母線軌跡進(jìn)行獨(dú)立的層次聚類,從基于發(fā)電機(jī)軌跡的層次聚類中可以獲得故障后系統(tǒng)的發(fā)電機(jī)分群情況,從基于母線值軌跡的層次聚類中可以獲得故障后系統(tǒng)的母線分群情況,然后對兩個(gè)層次聚類結(jié)果進(jìn)行一致性校驗(yàn)以提高臨界割集搜尋結(jié)果的可靠性。同時(shí),為了降低層次聚類中母線軌跡間距離的計(jì)算量,并保證通過聚類獲得的母線群內(nèi)部連通性,本文進(jìn)一步提出了計(jì)及電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的母線變量軌跡距離簡化計(jì)算方法,從而大大提高了所提算法效率。 (5)本文從輸電斷面可用傳輸容量(ATC)的角度出發(fā),結(jié)合臨界割集的概念,提出了一種新的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定裕度表征方法—暫態(tài)穩(wěn)定可用傳輸容量(TATC),TATC直接從功率的角度對系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定程度進(jìn)行定量度量,方便電網(wǎng)運(yùn)行人員直接基于該裕度指標(biāo)快速制定出保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的預(yù)防或者緊急控制措施。同時(shí),為了實(shí)現(xiàn)該指標(biāo)的在線計(jì)算,論文提出了基于支持向量機(jī)的TATC快速預(yù)測方法,該方法只需要獲取初態(tài)故障信息即可實(shí)現(xiàn)對TATC的快速預(yù)測。
【圖文】：

2.4.1 方案1結(jié)果與分析圖2-6為方案1輸入特征下支持向量機(jī)暫態(tài)穩(wěn)定評估結(jié)果。99.5 ： g 97 目 96.5 ^ 、、. 96 功角 ■轉(zhuǎn)速95.5 電壓格ft —“電進(jìn)功率95、. 不平衡功率 20 40 60 80 100120 140 1601?)200 220 240260 280 300軌跡持續(xù)時(shí)間(ms)圖2-6不同軌跡長度K方案1暫態(tài)穩(wěn)定評估結(jié)果分析方案1的結(jié)果，可以得出以下2個(gè)結(jié)論：(1).方案1中分類準(zhǔn)確率最高的分類器的所采用的輸入是歸一化不平衡功率軌跡，當(dāng)輸入時(shí)間截止到故障清除后20ms時(shí)，分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到97.826%，分類準(zhǔn)確率最高為98.792%(200ms)，但是隨著輸入故障軌跡長度的增加，分類準(zhǔn)確率波動較大，但是分類效果要優(yōu)于文獻(xiàn)[95]所提基于故障后電伍幅值軌跡輸入特征支持向量機(jī)的性能；(2).方案1中分類準(zhǔn)確率最低的分類器的所采用的輸入是轉(zhuǎn)速軌跡，當(dāng)輸入時(shí)間截止到故障清除后20ms時(shí)，分類準(zhǔn)確率為96.256%
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM712

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2587003