在线电压安全评估的多重动态决策树方法

利用数据挖掘技术对电力系统在线动态安全进行评估,能够为系统运行控制提供决策指导,防止连续的系统安全问题。提出一种基于相量测量单元(phasor measurementunit,PMU)的在线电压安全评估算法:利用电网数据库已有的数据离线建立电压安全评估决策树,根据PMU的实时采样数据动态对决策树进行更新,形成动态决策树,在线对电压安全进行监控。此外,利用不同的属性集合构建多重决策树,替代原来单一决策树评估,大大提高了决策树分类的准确度和评估的可靠性。结合IEEE 57节点仿真系统,给出多重动态决策树的构建方法以及多重决策树的模型。仿真结果表明,基于PMU的动态多重决策树是一种在线电压安全评估的可行方法。

在线电压安全评估在北京电网中的应用

北京电网是京津唐(北京—天津—唐山)电网的枢纽,而且从区外受电比例过高,因而在线监测和分析北京电网的电压稳定问题显得尤其迫切。文中应用DSAPowerTools软件建立了在线电压安全评估系统对北京电网进行在线电压安全评估。它具有电压安全评估、故障筛选、确定预防控制措施、离线分析等电压安全评估功能,在此基础上开发了一个面向北京电网的数据接口程序和系统计算结果的Web浏览功能。北京电网的实际投运情况表明,整个系统的运行情况良好,实现了全部电压安全评估功能,还可通过数据接口程序实现用户交互故障设置和输入数据文件编辑等功能,并可利用Web更快速、直观地浏览计算分析结果。

广东电网电压调控安全评估系统的开发和在线应用

介绍了广东电网电压调控安全评估系统的开发及在线应用情况。该系统是以Linux Redhat作为操作系统,以Oracle作为数据库管理系统,以PSAT(power system analysis toolbox)作为全过程动态仿真工具,采用Java Eclipse平台开发的多平台、多任务系统。该系统在线读取广东电网电力调度控制中心EMS系统传送的实时运行方式断面数据,在线评估全网自动电压控制(automatic voltage control,AVC)系统的调控对广东电网电压质量、网损、静态电压稳定性、暂态电压稳定和长期电压稳定的影响,并给出提高电网各种运行指标的改进控制策略,且评估结果通过WEB发布。建立了电压调控效果评估的指标体系,介绍了评估系统的主要功能模块及其实现技术。实际运行分析表明,评估系统的各分析计算模块均具有很好的运行鲁棒性,能够对连续变化的电网实时运行方式数据进行在线电压调控安全评估。

PSVSR:一种实用的静态电压安全性评估工具

介绍了一种基于“安全域”理论的静态电压安全性评估软件包——PSVSR的设计思想和实现方法。PSVSR具有友好的可视化交互界面,能够向电力运行人员提供正常及故障运行方式下有关电压稳定及支路热稳定极限的更为全面和系统的信息。PSVSR基于Windows操作系统,由Visual C++开发实现。PSVSR采用三层结构:用户界面层、核心计算层和后台支持层。这种三层结构使得PSVSR更加可靠、稳定、并易于扩展。最后基于EPRI 2000母线系统对PSVSR的特点及运行特性进行了说明。

电压崩溃临近指标的小波神经元网络拟合算法

电压崩溃临近指标能够有效、快速地对电力系统电压安全进行评估。为此, 提出了一种电压崩溃临近指标的小波神经元网络模型。这个模型以非线性小波基为神经元函数, 通过优化伸缩因子和平移因子确定对应各神经元的小波基函数, 从而合成小波神经元网络, 达到全局最优拟和效果。经过训练的小波神经元网络能在线计算电压崩溃临近指标, 并且具有快速、准确等优点。文中对该模型与人工神经元网络模型进行了比较, 结果证明, 利用小波神经元网络模型进行电压崩溃临近指标预测比利用人工神经元网络模型具有更高的拟合精度, 计算速度更快。仿真结果表明, 该方法能有效地对电力系统电压崩溃做出早期预测, 是一种对系统电压安全进行快速、实时评估的有效工具。