【摘要】：電力能源的持續(xù)供應(yīng)是現(xiàn)代社會經(jīng)濟飛速發(fā)展的基礎(chǔ)保障。最新的全球可再生能源報告指出,2016年全球再生能源裝機容量高達2017GW。隨著分布式可再生能源發(fā)電的不斷引入與電力系統(tǒng)規(guī)模的迅速壯大,電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)與運行方式愈加復(fù)雜,對系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提出更高挑戰(zhàn)。為解決以上問題,運用同步相量測量單元(Phasor Measurement Unit,PMU)對全網(wǎng)各區(qū)域信息進行實時采集,為故障分析提供數(shù)據(jù)來源,研究及時有效的故障非線性診斷方法,實現(xiàn)快速的故障時刻判斷與準確的故障位置識別,對于保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要的研究價值及實用意義。本文基于PMU提供的數(shù)據(jù)信息,將核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、海賽局部線性嵌入(Hessian Locally Linear Embedding,HLLE)、Nystr?m近似理論引入電力系統(tǒng)故障診斷中,提出新的非線性診斷方法,有效解決目前已有算法存在的故障元件定位精度不高、計算復(fù)雜度過高、信息時變特性難以追蹤等問題,同時運用MATLAB軟件完成了相應(yīng)的仿真實驗,得到良好的驗證效果。主要工作及創(chuàng)新性如下:(1)綜述了電力系統(tǒng)故障診斷方法的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了PMU的基本原理及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用,研究了目前已有的電力系統(tǒng)故障診斷方法,分析現(xiàn)有算法的局限性,為新算法的理論探索與性能分析提供技術(shù)支撐。(2)針對數(shù)據(jù)驅(qū)動類電力系統(tǒng)故障診斷算法多數(shù)為線性變換方法,難以有效提取PMU信息的非線性特征,影響相應(yīng)的故障檢測與故障元件定位準確性的問題,將KPCA方法引入電力系統(tǒng)故障定位領(lǐng)域,借助比例因子推導(dǎo)出多項式核函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù),得到各母線節(jié)點對統(tǒng)計量的貢獻率,確定故障元件位置并判斷故障后整個系統(tǒng)的波動情況,進而提出基于KPCA的電力系統(tǒng)故障元件定位方法。與基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的電力系統(tǒng)故障診斷方法相比,所提算法具有更低的誤報率與更優(yōu)的定位效果。(3)KPCA方法需要復(fù)雜的非線性映射,增加了算法的計算復(fù)雜度。為此,探索HLLE理論在電力系統(tǒng)故障檢測中的應(yīng)用,對PMU提供的海量數(shù)據(jù)進行有效壓縮,運用局部線性回歸估計高維空間與低維嵌入空間的映射函數(shù),降低新數(shù)據(jù)處理時的計算復(fù)雜度。以此為基礎(chǔ),提出基于HLLE的電力系統(tǒng)故障檢測方法。與基于KPCA的電力系統(tǒng)故障檢測方法相比,所提算法在保證檢測性能基本不變的基礎(chǔ)上,可以大幅度降低相應(yīng)的檢測時間。(4)PMU測量數(shù)據(jù)具有時變特征,引入移動窗實現(xiàn)KPCA模型與控制限的動態(tài)變化,解決算法難以自適應(yīng)調(diào)節(jié)而導(dǎo)致新的穩(wěn)定狀態(tài)被誤判為故障的問題,針對KPCA算法中高維核矩陣構(gòu)建與特征值分解帶來的繁重計算負擔,運用Nystr?m近似理論實現(xiàn)核矩陣、特征值和特征向量的近似重構(gòu),從而提出基于移動窗Nystr?m核主成分分析(Moving Window Nystr?m KPCA,MWNKPCA)的電力系統(tǒng)故障診斷新方法。較基于移動窗核主成分分析(Moving Window KPCA,MWKPCA)的電力系統(tǒng)故障診斷方法,所提算法在保證檢測性能基本不變的基礎(chǔ)上,降低約37%的運行時間,并能有效識別故障元件位置。上述研究探索了KPCA方法、HLLE方法、Nystr?m近似方法在電力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用,為電力系統(tǒng)穩(wěn)定安全運行、實時監(jiān)控保護提供技術(shù)支撐。
【圖文】：

.2 PMU 在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用本小節(jié)介紹 PMU 測量數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)動態(tài)實時監(jiān)測控制、狀態(tài)估計、暫態(tài)控制等方面的應(yīng)用情況。）電力系統(tǒng)動態(tài)實時監(jiān)測控制實時監(jiān)控的目的是向調(diào)度人員提供電力系統(tǒng)在線運行情況，進而提高正常情人員的操作效率，同時允許操作人員在異常情況下進行問題的檢測、預(yù)測和糾于 SCADA 系統(tǒng)秒級的數(shù)據(jù)刷新速率，，PMU 擁有更高的數(shù)據(jù)采集速率，為系實時運行分析提供數(shù)據(jù)來源。以此為基礎(chǔ)，文獻[33]提出了以 PMU 為基本組新型全網(wǎng)實時監(jiān)測系統(tǒng)的整體構(gòu)架。）電力系統(tǒng)狀態(tài)估計狀態(tài)估計可以提供系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計，是能源管理系統(tǒng)（Energy Managetem, EMS）的重要功能之一[34]。傳統(tǒng)的狀態(tài)估計運用 SCADA 系統(tǒng)測量到的電

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文5 仿真分析本節(jié)通過兩組仿真實驗評價所提算法的故障定位性能，并與基于PCA的電力診斷方法進行對比分析。如圖3.1所示，運用Simulink仿真軟件平臺搭建IEE統(tǒng)，其中包含9條母線與3臺發(fā)電機。假設(shè)每個節(jié)點都安裝了一個PMU，其采50Hz。2T 統(tǒng)計量與Q 統(tǒng)計量的置信度為0.99，方差貢獻率為80%。為了進一際系統(tǒng)，在仿真得到的正序電壓數(shù)據(jù)中加入高斯白噪聲[42]。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM711

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本文編號：2683333