在线安全预警中的预想事故生成

电力系统在线安全预警需要综合考虑电网实时运行状态、重要元件状态及外界运行环境信息,并结合以上信息的趋势预报,采用有效的系统安全分析算法对电网运行的安全性能做出正确评价并提供决策建议。在具备了有效的在线动态安全分析手段以后,预想事故集的构造是影响分析结果可信与否的重要因素。突发性的自然灾害将严重影响电力系统运行的安全性能,是在线安全预警的主要监测对象。文中阐述了在电力系统实时安全预警中构建实时预想事故集的一般思路,给出了基于广义加权Borda排序的预想事故排序方法,并针对典型灾害类型验证了算法的可行性。

计及不确定性的预想事故自动选择区间方法

由于发电机出力和负荷需求具有不确定性,引入区间分析方法来处理电力系统静态安全分析中的不确定性问题。利用对区间线性方程组求解的区间直流潮流算法来计算发电机和支路开断后的潮流;提出一种新的改进的对区间进行大小比较的可信度量度函数。在此基础上,提出和实现了计及不确定性的电力系统预想事故自动选择的区间方法。采用5母线算例系统、IEEE14母线算例系统和中国某省调电网实际系统对算法进行了验证,将文中算法与不计不确定性的传统分析方法以及概率方法相比较,证实了在静态安全分析中计及不确定性的必要性和文中方法的有效性及应用价值。

考虑二重预想事故的在线电压稳定预防控制

提出了一种基于原对偶内点算法的安全约束最优潮流的数学模型,以控制代价最小化为目标,不仅考虑了正常状态下的安全约束,还同时考虑到了预想事故后的安全约束以及电压稳定裕度的约束。在线电压稳定评估系统中,同时考虑单重预想事故及其引发的继发性二重预想事故,分别进行筛选和排序,综合形成预想事故集。根据预想事故集,基于上述模型依次对其中每一预想事故进行预防控制,构建在线电压稳定预防控制模块,当系统处于不安全状态时,能够及时提供合理的预防控制策略,保证系统安全运行。以IEEE 118节点测试系统为算例,验证了所提出模型的正确性。

基于贝叶斯网络的扰动后预想事故分析方法

针对连锁故障影响因素复杂、演变过程随机及故障组合多样的分析难点,在分析和总结连锁故障发生、发展过程及其特点的基础之上,抽取初始扰动后的潮流转移过程作为研究重点,建立了能在不确定性环境下进行概率推理并具有良好可扩展性的贝叶斯网络相继开断模型,同时考虑继电保护隐藏故障的线性概率模型,提出了基于贝叶斯网络的扰动后预想事故分析方法,以量化分析线路过载和保护装置的动作行为对连锁故障发展过程的影响。该方法抓住了连锁故障防控的有效阶段及本质特征并简化了分析的复杂度,为特定扰动下的具体故障发展模式研究提供了快速分析手段。算例结果表明模型合理、方法有效,具有在线应用的前景。

基于自组织RBFN神经网络的预想事故分类器的设计

提出了自组织径向基函数网络（ＲＢＦＮ） 神经网络的结构和学习算法，从而提高了ＲＢＦＮ 神经网络的学习精度和效率。在此基础上，设计出了基于自组织ＲＢＦＮ 神经网络的电网预想事故分类器。用此预想事故分类器对ＩＥＥＥＲＴＳ６系统的一阶、二阶和三阶预想事故进行安全与不安全的分类。

预想事故分析中低频振荡特征值的快速算法

针对预想事故分析中小信号分析计算速度的难点,提出了一种低频振荡特征值的快速计算方法。首先,指出在使用经典二阶模型下,两机系统的振荡频率平方可以表示为互同步转矩系数的线性组合且系数为常数,而振型基本不变的多机系统也有上述关系;其次,给出了互同步转矩系数的合并方法,以期能够减少估计公式中独立变量的数目;再次,给出了在实际系统中应用该方法的步骤,即通过离线计算获得振荡频率的估计公式,再根据振荡频率的估计值及事故后的系统状态矩阵,使用反幂法求出精确的特征值;最后,在发电机使用详细模型并考虑励磁系统的前提下用两个算例系统对比该法与PSS/E的计算结果,证明了它的有效性。

基于FIS和RBFN的预想事故自动选择

针对电力系统预想事故自动选择问题,提出了一种基于模糊推理系统FIS(fuzzy inference system)和径向基函数网络RBFN(radial basis function network)算法。定义了一种有功行为指标PIpf,该指标添加了一个模糊补偿系数用以改善遮蔽现象;同时构造了一个三层的RBFN,该网络以发电机功率、负荷功率和网络拓扑结构作为输入,以PIpf作为输出,并通过离线潮流计算获得训练样本;对算例进行计算并与其他算法比较,结果显示该算法能使事故排序更为合理,且计算精度和速度都令人满意。

一种基于ANN技术的预想事故自动选择方法

本文提出了一种基于人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的预想事故自动选择方法，利用快速解耦潮流计算的迭代一次法（ＦＤＬＦ１）构造了分别对应于支路有功潮流越限的有功功率性能指标ＰＩｐ 和对应于节点电压模值和发电机无功出力越限的电压－ 无功性能指标ＰＩＶＱ。用ＢＰ算法训练多层感知型神经元网络以求得对应于不同运行状态和不同网络拓扑结构的性能指标。通过算例分析，并与其它经典方法的比较，本方法在计算精度和速度方面非常令人满意，而且具有较高的事故捕获率。

电力系统预想事故快速分析的一种新算法

本文提出一种预想事故快速筛选与分析的新算法。利用零增量法（ZM）构造一个包含开断支路或开断发电机在内的违限节点的局部等值网络，结合快速解耦潮流算法，进行预想事故分析。算例表明，此算法在满足计算精度的同时，分析计算快速，内在开销也小。

电力系统预想事故快速分析

鉴于自适应化简等值算法的有效性，本文提出了一个电力系统预想事故快速分析的新算法。该算法首先构成了包括断开支路在内的局部等值小网，然后利用快速前代和快速回代技术对等值小网进行ＡＣ潮流求解。通过对ＩＥＥＥ一５７节点试验系统和华东１５８节点系统的验算，证明该算法不但有令人满意的精度，而且有较理想的机时节约。

预想事故安全约束最优潮流问题的并行多中心校正内点算法

对预想事故安全约束最优潮流(expected security cost optimal power flow,ESCOPF)问题模型进行讨论,探讨了内点法求解该问题的修正方程的特殊结构,并根据该修正方程结构,结合带权多中心校正内点技术,设计了一个并行多中心校正内点算法.算法可以进一步提高模型求解速度,具有良好的加速比和可扩展性.

ANN及FFT技术用于电力系统预想事故分析

本文开发了一种基于人工神经元网络 (ANN)和快速付里叶变换 (FFT)技术进行预想事故快速筛选的方法。利用快速解耦潮流计算的迭代一次法 (1 P-1 Q)分别构造了反映预想事故严重程度的有功性能指标 PIp和无功性能指标 PIv,同时还构造了一个多层感知型神经元网络并用BP算法加以训练。神经元网络的输入经过快速付氏变换可以大大提高网络的训练速度。算例表明 ,本算法具有较高的性能指标计算精度 ,且性能指标的构造避免了遮蔽现象的发生 ,同时 ANN的特点也使得预想事故的筛选速度大为提高。

船舶电力系统预想事故危害度指标

随着船舶电力系统日趋复杂化,船员已难以通过电力系统预想事故分析判断故障后果的危害大小。针对船舶电力系统的特点,提出了适合舰船电力系统预想事故的危害度指标体系,弥补了这方面的空白。同时,以某船电力系统为算例,计算了某工况下预想事故危害度指标,验证了该指标体系确实符合实际,反映了预想事故的危害程度。

基于无功-相角静态安全域的预想事故自动选择

针对电力系统在静态安全分析时面临的预想事故自动选择问题,传统使用的静态安全域法是在直流潮流模型下以有功功率为研究对象建立的,然而现今电网输送线路设有较大冗余的特点使其具有局限性。利用PQ分解法潮流模型建立无功-相角静态安全域,在原有基础上考虑了节点电压和无功变化,用来判断预想事故发生后系统变化是否还在电力系统正常安全运行的范围内,然后求出相应的预想事故危害度行为指标,按照危害度指标的大小进行排序并选择出危害度较大的有待详细研究的预想事故。最后对IEEE-14节点测试系统的仿真分析表明该方法的正确性。

一种基于ANN技术的预想事故自动选择方法

本文提出了一种基于人工神经元网络（ Ａ Ｎ Ｎ）技术的预想事故自动选择方法，利用快速解耦潮流计算的迭代一次法（ Ｆ Ｄ Ｌ Ｆ１）构造了分别对应于支路有功潮流越限的有功功率性能指标 Ｐ Ｉｐ 和对应于节点电压模值和发电机无功出力越限的电压——无功性能指标 Ｐ Ｉｖｑ用 Ｂ Ｐ算法训练多层感知型神经元网络以求得对应于不同运行状态和不同网络拓扑结构的性能指标通过算例分析，并与其它经典方法的比较，本方法在计算精度和速度方面非常令人满意。

基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序方法

提出了一种基于模糊神经网络的电力系统预想事故排序新方法。该方法首先定义了反映预想事故严重程度的有功性能指标,同时构造3层人工神经网络(ANN)并采用误差反向传播(BP)算法加以训练;其次对ANN的输入用模糊神经网络进行特征选择,减少了输入层和中间隐含层的神经元个数及训练时间;最后通过IEEE 30节点系统验证了所提方法的有效性,仿真结果说明采用模糊神经网络进行输入量特征选择预处理可减少神经网络的训练时间。

电力系统预想事故自动选择的一种新算法

基于基本的节点电压方程，提出了一种电力系统预想事故自动选择的新算法。算例计算表明，这种算法完全符合预想事故自动选择的速度快、事故捕获率高的要求。

基于ANN及FFT技术的电力系统预想事故选择

开发了一种基于人工神经网络 (ANN)和快速付里叶变换 (FFT)技术进行预想事故快速筛选的方法 .利用快速解耦潮流计算的迭代一次法 (1 P-1 Q)分别构造了反映预想事故严重程度的有效性能指标 PIp 和无功性能指标 PIv,同时还构造了一个多层感知型神经元网络并用 BP算法加以训练 .神经元网络的输入经过快速付氏变换可以大大提高网络的训练速度 .算例表明 ,本算法具有较高的性能指标计算速度 ,且性能指标的构造避免了遮蔽现象的发生 ,同时

预想事故排序算法比较

就 3种电压越限预想事故的排序方法进行研讨 ,目的是要选取一种能够适用于实际系统EMS的方法。对这 3种方法作了简要介绍 ,并以完全潮流作为正确排队的标准 ,以IEEE 14节点试验系统为例 ,分别从计算速度、捕获率及排队的正确率角度对其进行了分析、比较。

基于预想事故集的启发式故障恢复策略研究

传统配电网供电恢复策略花费大量在线处理时间,在一定程度上延长了整个故障恢复的处理进度,不利于缩短配电网非故障区域的停电时间。提出一种基于预想事故开关操作集的配启发式故障恢复策略,通过离线形成匹配库,故障发生后搜索相匹配的开关操作集合,快速完成非故障区域的供电恢复。以沈阳某实际配电网为例对故障恢复策略进行了验证,得到的恢复方案更符合电网对自愈能力的要求。