次同步振荡的频率切片小波变换检测方法

针对现有的电力系统次同步振荡的检测方法存在对噪声敏感、振荡的特征和变化趋势难以获得的局限性,提出将频率切片小波变换(FSWT)方法应用于次同步振荡的分析和参数辨识。FSWT方法自由切割时频面,实现信号频率区间的灵活分割,可以实现对次同步振荡信号的总体和细化分析。首先,采用FSWT方法对含噪的次同步振荡信号进行总体时频分析,得到其时频能量分布。根据时频能量分布,可以预判是否发生次同步振荡、确定模态分量的数量及其频率分布区间。然后,合理选择频率切片区间,进行细化特征分析,通过对信号特征频率切片区间信号的重构,实现了次同步振荡的模态分量的分离及提取。最后,结合Hilbert变换获得高准确度的次同步振荡模态参数。     

自然灾害下高风险多重故障集快速生成方法

随着电力系统稳定特性日趋复杂、极端自然灾害频发以及社会对电能依赖程度的增长,迫切需要将停电防御框架向自然灾害预警拓展.提出一种自然灾害下高风险多重故障集快速生成方法,将高风险预想故障纳入在线安全分析.在兼顾多类型自然灾害和多地点电气设备空间-电气耦合特性的基础上计算群发故障和相继故障的组合概率,从网架结构脆弱性、电网状态脆弱性和电网事故风险3个维度进行故障后果评价,采用回溯算法实现自然灾害下高风险预想集快速筛选和生成.实际电网的案例分析验证了所提方法的有效性和实用性.     

一种基于大数据面向智慧电网的态势感知方法

当任务是态势感知时,数据驱动的方法适用于具有大量数据集的复杂电网.然而,如何有效地将这些海量数据集转化为有用的大数据分析是一个问题.为了解决该问题,基于随机矩阵理论,提出了一种不需要物理模型参数的知识的数据驱动的方法.该方法将大量数据集建模为大型随机矩阵,通过对矩阵进行计算实现对电力系统的分析.通过实验表明,结合模拟数...