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台风气象环境电网设备风险量化预警及其N-m故障处置预案在线生成方法
被引量:
6
1
作者
周毅
秦康平
+2 位作者
孙近文
范栋琦
郑义明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S02期22-30,共9页
为提升台风等灾害性气候下电网运行的风险预警预控能力,将气象环境数据、地理环境、输变电设备状态与电网实时状态结合,通过机器学习技术提取电网历史故障特征,将数字化输电通道的气象风险概率量化研判,实现台风气象环境下电网高风险故...
为提升台风等灾害性气候下电网运行的风险预警预控能力,将气象环境数据、地理环境、输变电设备状态与电网实时状态结合,通过机器学习技术提取电网历史故障特征,将数字化输电通道的气象风险概率量化研判,实现台风气象环境下电网高风险故障的超前量化预警,并根据当时的电网状态实时生成当前和未来态N-m故障处置预案,显著增强故障预想的及时性与针对性.该方法克服了气象风险模型需要不断根据实际情况修正的困难,考虑了高风险概率设备故障后电网中的各类安全自动装置的响应情况和需要采取的控制措施.实际应用表明,该方法可为电网调度运行风险预控提供重要决策支持.
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关键词
气象风险
机器学习
量化预警
预案在线生成
在线
安全分析
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职称材料
题名
台风气象环境电网设备风险量化预警及其N-m故障处置预案在线生成方法
被引量:
6
1
作者
周毅
秦康平
孙近文
范栋琦
郑义明
机构
国家电网有限公司华东分部
国电南瑞科技股份有限公司
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S02期22-30,共9页
基金
国家电网有限公司华东分部科技项目(SGHD0000DKJS100235)。
文摘
为提升台风等灾害性气候下电网运行的风险预警预控能力,将气象环境数据、地理环境、输变电设备状态与电网实时状态结合,通过机器学习技术提取电网历史故障特征,将数字化输电通道的气象风险概率量化研判,实现台风气象环境下电网高风险故障的超前量化预警,并根据当时的电网状态实时生成当前和未来态N-m故障处置预案,显著增强故障预想的及时性与针对性.该方法克服了气象风险模型需要不断根据实际情况修正的困难,考虑了高风险概率设备故障后电网中的各类安全自动装置的响应情况和需要采取的控制措施.实际应用表明,该方法可为电网调度运行风险预控提供重要决策支持.
关键词
气象风险
机器学习
量化预警
预案在线生成
在线
安全分析
Keywords
meteorological risk
machine learning
quantitative warning
fault contingency plan generation
online dynamic security analysis
分类号
TM732 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
台风气象环境电网设备风险量化预警及其N-m故障处置预案在线生成方法
周毅
秦康平
孙近文
范栋琦
郑义明
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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