电力系统动态安全分析中的 PEBS/BCU分类器

提出一种用于电力系统动态安全分析的综合直接法，即 Ｐ Ｅ Ｂ Ｓ／ Ｂ Ｃ Ｕ 方法。该方法以故障点是否发生于机端为标记， 若是，则采用 Ｐ Ｅ Ｂ Ｓ方法确定临界能量；若否， 则采用 Ｂ Ｃ Ｕ 确定临界能量。利用这两种方法的改进方法及其优势互补性，可以显著提高直接法的可靠性和计算速度。当用于在线动态安全分析中作为分类器时，仅有极少数偶然事故需要用在线时域仿真分析。

基于PEBS法的暂态能量裕度灵敏度快速计算

提出了一种基于PEBS法暂态稳定分析的能量裕度灵敏度计算方法。该方法以系统故障前稳定平衡点作为暂态势能参考点,沿持续故障轨迹采用数值方法计算暂态势能。在系统持续故障仿真和灵敏度动态方程计算过程中,引入高阶Taylor级数展开技术,可以在保持计算精度的前提下提高计算步长,显著提高计算速度。将到达临界势能点的判据展开以时间为自变量的多项式形式,通过解方程求得到达临界势能点的时间,从而快速确定临界势能点的位置。提出的能量裕度灵敏度分析方法包括两方面:计算故障前机组机械注入功率变化对能量裕度的灵敏度,用于指导预防控制;计算故障切除后的控制措施对稳定裕度的影响,用于指导紧急控制。New England 10机系统算例验证了该方法的有效性。

势能界面法(PEBS)暂态稳定分析的综述及展望

概述了采用势能界面法（ＰＥＢＳ）进行暂态稳定分析研究的发展史，该法速度快，可以引入任何复杂模型，没有收敛性问题，但在多机失稳模式下精度较差。指出将几种直接法与时域仿真法相结合，可能是当前实现动态安全分析的发展趋势。

基于稳定域边界的主导不稳定平衡点(BCU)法前提条件的验证

通过对基于稳定域边界的主导不稳定平衡点法(Boundary of stabiliIy based controlling unstable equilibrium point method,BCU)的前提条件的分析,得到了当故障清除后的电力系统不完全稳定时,应用该方法的一个必要条件:相关的广义梯度系统不完全稳定。并证明了使该条件得到满足的一个充分条件:广义梯度系统无源点。在稳定性分析中,可以通过检验该条件来间接地检验电力系统是否满足BCU法的前提条件。对一个4机系统和IEEE 50机测试系统的计算验证了上述的结果。

基于BCU法的多故障暂态稳定约束最优潮流计算

基于稳定域边界的主导不稳定平衡点(BCU)方法,求解暂态能量裕度对发电机有功和无功出力的解析灵敏度,再将暂态能量裕度约束直接加入最优潮流模型中,建立含多故障暂态能量裕度约束的最优潮流逐次线性规划模型。通过常规潮流计算、基于BCU法的暂态稳定及暂态能量裕度灵敏度计算、基于单纯形法的线性规划算法的交替求解,获得最优解。并对BCU方法和故障模式法进行了比较,在上述的交替求解过程中,故障模式法并不能保证能求出主导不稳定平衡点,但BCU方法能够给出可靠结果。新英格兰10机39节点系统的计算结果验证了所提方法的有效性。

持续故障轨线位能边界曲面出口识别方法研究

在电力系统动态安全分析中,基于能量函数的PEBS/BCU方法应用时,识别穿越PEBS界面的出口点方法包括射线法和梯度法。鉴于这两种方法应用的局限性,论述了新的动态梯度法,以提高识别出口点的准确性。并以电科院6机22节点系统为例进行了主导不稳定平衡点的计算。

考虑暂态稳定约束的串联电抗器优化配置

基于暂态能量函数法,提出考虑暂态稳定约束的串联电抗器优化配置新算法。该算法利用基于稳定域边界的主导不稳定平衡点法(BCU法)计算系统暂态稳定裕度,并将暂态稳定裕度作为约束条件加入到优化配置模型中,从而将串联电抗器配置问题转化为非线性规划问题,使得在求解的过程中能够充分考虑串联电抗器对系统稳定性的影响。同时根据串联电抗器对系统稳定性影响的特点,筛选故障线路,以减少计算量。通过测试系统的仿真及与常规优化配置算法结果的比较,验证了该方法的可行性和有效性。

一种计及暂态稳定约束最优潮流的快速方法

给出了一种求解暂态稳定约束下最优潮流(OTS)的快速方法。在该方法中,首先将势能边界面法与最小二乘法相结合,建立系统暂态稳定裕度与系统运行参数变化之间非线性关系的函数表达式;然后基于该函数表达式形成暂态稳定约束条件引入到常规最优潮流(OPF)模型中,从而形成OTS问题的数学模型。该文建立的OTS分析方法不仅使得OTS的求解规模与常规OPF相同,而且计算量亦与常规OPF基本一样。对新英格兰10机39节点典型系统的算例仿真表明了该OTS分析方法的有效性。

参数经验贝叶斯方法在始发事件频率统计中的应用

采用参数经验贝叶斯(PEB)方法,对国内核电机组丧失厂外电源(LOOP)始发事件(IE)频率进行统计分析,得到该始发事件频率的先验分布(总体分布)和各机组的后验分布。与其他常用方法—极大似然估计、Jeffreys无信息先验分布方法的比较表明,参数经验贝叶斯方法能够处理不同数据源,将其集合形成更大样本,在生成先验分布的过程中能够体现不同数据源的差异,在处理通用数据方面有显著优势。