利用快速S变换及2DPCA的同调机组识别

提出一种基于快速S变换及二维主成分分析法（2DPCA）的机组同调识别方法。根据相量测量装置测得的电气运行变量计算得到机组实时功角信息,采用快速S变换将每台发电机的功角信号转换为时频特征模值矩阵,用2DPCA提取矩阵特征指标,并利用自组织神经网络实现机组同调分群。IEEE-39节点系统和加纳实际电网系统算例表明,该方法能够很好消除噪声影响,充分提取功角信息时频域特征,准确识别系统机组同调性。

考虑同调机组的电力系统主动解列断面搜索方法

将电力系统解列断面搜索问题转化为单目标多约束优化问题,提出了一种考虑同调机组的解列断面搜索新方法。节点间电抗值的大小反映了其电气连接强弱程度。首先以节点间线路电抗值为线路权值,利用Dijkstra算法计算同调机群中发电机之间最小电抗连接线路,得到同调机组连通图,之后用prim算法得到同调机组连通图的最小生成树,并将其等值为一个节点,从而保证电力孤岛内机组连通性。最后利用Dinic算法求得非同调机群间最小潮流割集,得到最优解列断面。对经典IEEE-39节点系统进行算例仿真,验证了文中所提出方法能够快速准确定位解列断面。

利用小波能量特征的增长型自组织神经网络同调机组分群方法

提出了一种利用小波变换多尺度空间能量分布特征的自组织神经网络同调机组分群方法。首先改进了同调机群识别判据,然后利用小波变换的多尺度空间能量分布特征提取方法,对机组功角摇摆曲线提取特征,将时域特征、频域特征及小波能量特征构成的综合向量,作为增长型自组织神经网络的输入,通过调节阈值λ,得出不同精度的分群结果。最后在IEEE-39节点系统上对只考虑时频域特征和同时考虑小波能量特征、时频域特征的同调机组识别结果进行了对比分析,最终表明同时考虑小波能量特征、时频域特征的分群结果具有更高准确性。

基于发电机实测功角曲线的同调机组识别方法

本文提出一种同调机群的识别方法,它通过安装在发电机的PMU,实测出系统受扰后发电机的功角曲线,利用其时域规则和慢同调性原理来确定同调机组,能够有效地对受扰后的多台机组进行同调性划分。该方法在时域内就能对发电机实现分群,简明且运算速度快,而且无论对临界失稳模式还是明显的失稳模式都能有效地判别,因此具有较高的应用价值。并以河北省网为实例,验证了该方法的可行性。

利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法

文中提出一种利用S变换局部奇异值的同调机组识别方法。将广域测量系统(Wide Area Measurement System,WAMS)采集到的系统发电机功角信息进行S变换,得到每台发电机的时频信息模值矩阵,将矩阵分割成块,计算各个子块的最大奇异值,利用时频信息模值矩阵中各个子块最大奇异值构造机组特征矩阵,采用分布聚类法对特征矩阵进行聚类分群。IEEE-39节点系统算例表明,该方法能够有效提取功角信息特征,具有很强的抗噪性,能够在不同故障类型下准确识别同调机组。

一种改进的双模式同调机组判别法

由于有功功率与电压的弱耦合,多数的同调机组判别法并不考虑电压变化对发电机同调性的影响。实际上,发电机的同调性会受到与电压相关因素的影响,如励磁控制器的速度、发电机出线电压与负荷节点电压的变化等。如果所用模型忽略了原始系统的电压特性,那么等值系统的精确性就会下降。在传统时域仿真判别法的基础上,该文提出了一种改进的双模式同调机组判别法,这种方法采用发电机双轴模型,考虑了转子和电压动态的影响,结合利用模式分析法和K平均聚类法进行机组分群。并以177机779节点系统为案例,与其它同类方法的计算结果进行量化比较,论证了新方法的优越性。

用多层前馈神经网络进行同调发电机组的在线识别

基于多层前债神经网络理论，本文提出了电力系统暂态稳定计算中同调发电机组在线识别的基本理论及其算法。文中阐述了这种方法的原理、神经网络的结构及学习算法。分析和计算结果表明。该方法具有准确、快速的优点，在电力系统暂态稳定计算中有很大的应用潜力。

计及断线的机组同调辨识方法

针对重负荷且因断线导致网络结构发生变化时,基于慢同调理论的机组同调辨识方法因雅可比矩阵条件数大导致的收敛困难的缺点,提出了计及断线的同调机组辨识新方法。该方法的基本过程如下:首先,把线路π型等值模型表示成带参数模型,从而通过参数的变化表示支路的开断;然后,采用基于预测—校正的延拓算法计算线路开断之后新网络的状态矩阵特征值及特征向量;最后,计算出同调系数,得到新的网络结构下的同调机群。通过新英格兰10机39节点系统验证了该方法在系统负载大时,具有更好的收敛性。

基于小波模糊熵GG聚类的同调机群识别

针对同调机群识别面临的特征提取片面及计算过程复杂相互制约的问题,提出一种基于小波模糊熵-GG(Gath-Geva)聚类的同调机组识别新方法。根据广域测量系统获取的故障后系统机组功角信息,利用多尺度小波分解将功角摇摆曲线分解为整体趋势和细节信息,计算各个尺度小波系数的模糊熵,并作为发电机的特征向量,再通过GG模糊聚类算法对其进行同调聚类。对IEEE 39节点系统和某实际电网进行仿真,算例分析结果表明所提方法能够根据故障后系统机组功角信息的变化更新功角数据库,实现快速准确的同调机群识别。

兼顾元件权重和发电机同调性的山东电网PMU布点方法

在稳定计算的基础上,对于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)最优配置问题,进行了可观性权重设置和机组同调性分析。首先把逐点法与穷举法结合到一起形成了一种新的静态可观性改进算法,并引入了元件权重的概念来区分对不同设备可观性要求的程度;然后考虑了发电机同调性的影响,以可观性布点为基础,形成了动态可观性的布点;最后根据山东电网2006年夏季大方式的稳定计算结果,结合可观性和发电机同调性,提出了一种分阶段实施的有效PMU布点方法。

安徽电网二、三道防线的协调控制研究

在明确电力系统安全稳定三道防线具体定位的基础上,结合国内外安全稳定措施典型配置及安徽电网安全稳定控制措施配置现状,通过安徽电网2008年峰荷方式下单一故障及多种严重故障扰动的仿真计算,对安徽电网安全稳定措施适应性进行了研究,还对安徽电网发电机组同调性和振荡中心进行了分析;提出了安徽电网二、三道防线的配置原则、二、三道防线措施的协调控制关系,给出了二、三道防线之间的协调配合建议。