广域电力系统稳定器参数的两阶段协调优化方法

广域电力系统稳定器(Wide Area Power System Stabilizer,WAPSS)对电力系统的区间低频振荡能够起到良好的阻尼作用。同时,WAPSS参数的协调优化设计能够避免因增大某一振荡模式的阻尼而造成其他模式阻尼恶化的问题,提出一种两阶段设计的WAPSS参数协调优化方法。第一阶段基于留数相位补偿原理设计WAPSS超前滞后环节的参数。第二阶段,将整定后的超前滞后环节参数代入WAPSS传递函数以减少决策变量,再以提高低频振荡模式和近虚轴模式的阻尼为多优化目标,利用基于精英替换策略的改进教与学算法(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)对WAPSS的增益参数进行优化。通过将超前滞后环节参数和增益参数两阶段协调优化,不仅减少了每次迭代计算时间,而且达到了提高电力系统阻尼的目的。最后通过两区四机的仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法

为实现事故预案匹配,加快供电恢复策略生成速度,提出一种基于人工免疫聚类算法的配电网故障状态相似性分析方法.首先,将故障恢复策略相似作为相似故障状态的评价标准,构建配电网故障相似特征指标集,包括负荷失电量、联络线备用容量以及失电负荷-源点最短电气距离.在此基础上,鉴于聚类分析能够揭示无标记训练样本数据的内在关联特征,提出一种基于人工免疫聚类算法的故障相似状态匹配方法.最后,应用免疫系统信息处理机制对算法进行改进,通过引入免疫浓度机制、变异机制,弥补k-means聚类算法对初始中心点位置敏感的不足.算例分析表明,所提出的配电网故障状态相似性分析方法能够表征配电网故障样本间的内在关联性,且改进算法较传统算法聚类效果较优,为后续供电恢复策略的匹配生成提供了理论依据.