显辛算法在电力系统暂态稳定性计算中的应用

数值仿真计算一直是电力系统暂态稳定计算的一种有效手段之一.特别是针对当前大规模的电力系统离线计算,寻找一种可靠的暂态稳定计算的数值计算方法是很有必要的.为此,文中提出了一类显式辛Runge-Kutta-NystrOm法的辛算法,该算法应用在电力系统暂态稳定性计算中可以避免人为的引入耗散机制,且能够保持系统的结构特征,与传统的龙格库塔法相比具有较好的收敛精度和较快的计算速度,同时能够用较大的积分步长.将其应用在IEEE145节点系统上,该仿真计算的结果表明文中介绍的显辛算法能够显著提高电力系统暂态稳定性计算的精度和速度.     

暂态稳定分布式仿真计算的改进算法

电网互联和电力系统市场化发展趋势对暂态稳定分布式计算提出了要求.文中研究了电力非线性网络暂态稳定分布式仿真算法的计算效率问题,指出算法的瓶颈主要是子系统边界值的迭代求解计算,提出了改善非线性网络分布式求解效率的交接变量估计法,进行了数值验证,并与适于线性网络求解的并行处理方法、已有的电力网络暂态稳定初值估计法和交接变量调节法进行了比较.数值实验表明,文中提出的方法可在较大程度上稳定地改善暂态稳定分布式仿真分析的计算效率,与电力市场条件有一定的适应性.     

采用分布式计算机系统的电力系统暂态稳定计算

电力系统暂态稳定计算通常是在单计算机上进行的。本文给出了一种可采用分布式计算机系统进行电力系统暂态稳定计算的算法。这种算法以网络分割理论为基础，利用并行计算技术，可大大提高电力系统暂态稳定计算速度，并可适用于电力系统分层控制等领域。本文对于两个典型系统在剑桥环分布式系统上进行了计算，给出了正确的结果，取得了明显的时间效益。     

提升型贝叶斯分类器在电力系统暂态稳定评估中的应用

应用人工智能技术可实现电力系统暂态稳定的快速评估,朴素贝叶斯分类器作为人工智能方法的一种,其训练计算复杂度是线性的,是解决分类问题最实用、有效的方法之一,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,故存在一定的误分类率.本文采用Adaptive Boost(AdaBoost)算法对朴素贝叶斯分类器进行提升,有效地降低了误分类率,并将提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估.选取能迅速反映电力系统暂态过程的特征量,作为贝叶斯分类器的属性变量,将系统稳定或不稳定作为类变量,采用数值仿真算法产生大量样本,并对属性的连续数据进行离散化处理,构造了用于暂态稳定评估的提升型贝叶斯分类器.对新英格兰10机39节点系统进行仿真,结果表明:提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估可有效降低机器学习的复杂度和提高暂态稳定的分类精度.     

基于最优潮流法含暂态稳定约束的最大传输容量计算

以终端时刻的最大相对功角作为暂态稳定约束条件,根据最优控制原理,提出了以联立求解动态方程和协状态方程来计算暂态稳定约束对所有控制量梯度的方法,有效提高了计算速度.并以此简化暂态稳定约束,形成了一个精简的基于最优潮流法的TTC模型,并采用逐步二次规划算法来求解此模型.由于显著降低了暂态稳定约束的维数,因此该模型能够适用于较大规模的电力系统,并能有效处理多预想事故.采用IEEE39节点系统对该算法进行了仿真计算,结果表明,在考虑暂态稳定约束的条件下,通过该算法所求得的TTC能够维持系统的稳定性,从而验证了该算法的正确性和有效性.     

考虑暂态稳定约束的发电再调度研究

提出了一种暂态稳定的发电机有功调度新算法.通过求取暂态稳定约束下的发电机有功输出极限,将暂态稳定约束转化为最优潮流中的发电机有功出力约束,从而将暂态稳定约束下的发电机有功调度问题转化为常规最优潮流问题进行求解.介绍了电力系统角半径的概念,通过仿真计算轨迹灵敏度,在此基础上可得到系统角半径对各发电机有功输出的灵敏度,该灵敏度信息可用于计算发电机有功输出的调整量.算法实现简单,可处理多个预想故障.在10机新英格兰典型电力系统上的算例分析验证了新方法的有效性和合理性.     

电力系统暂态稳定安全域估计

以电力系统经典模型为基础,本文在理论上首次推导出一种电力系统暂态稳定安全域的解析表达式,并提出了基于混合方法的发电机暂稳输出功率极限计算方法以及快速求解该安全域的算法。 理论推导和示例表明,该暂态稳定安全域简单直观,计算快速,是一种非常有前途的方法。     

基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定在线评估

传统电力系统暂态稳定评估基于时域仿真计算,计算复杂度高,难以在线应用。提出一种基于一维卷积神经网络的电力系统暂态稳定在线评估,可极大提升暂态稳定在线评估速度。通过马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法进行电力系统运行状态模拟,生成大规模运行数据。通过电力系统时域仿真计算确定发电机最大功角差。将电力系统运行数据作为一维卷积神经网络的输入,发电机最大功角差作为输出,训练一维卷积神经网络。在线应用场景下,一维卷积神经网络可基于当前运行数据快速计算发电机最大功角差,实现暂态稳定性在线评估。新英格兰39节点系统验证了所提在线评估算法的可行性。     

基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流

暂态稳定约束最优潮流是实现电力系统动态安全性和运行经济性协调的一种有效方式。针对已有研究中求解算法计算效率低、内存使用量大等困难,提出使用有效集减空间逐次二次规划算法求解该问题。该方法能够利用暂态稳定约束最优潮流问题中低自由度的特点,显著降低计算复杂性。引入有效集方法,在求解二次规划子问题时滤除不起作用的不等式约束,缩减子问题维度,减少了计算量。基于一系列测试算例的分析结果表明,与已有算法相比,所提算法能够有效求解大规模电力系统的暂态稳定约束最优潮流问题。     

电力系统暂态稳定分析方法的探讨

对电力系统暂态稳定分析的数值仿真法和直接法作了论述,并总结了这两种方法在分析电力系统暂态稳定性方面的优、缺点,最后从满足模型适应性和计算速度与精度的要求出发,对电力系统暂态稳定分析方法作了展望.     

基于支路势能法的电力系统暂态稳定性研究

电力需求紧张和大区间的电网互联,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题备受关注.暂态稳定分析目前最常用的方法仍是时域仿真法,而基于Lyapunov函数的能量函数法则为暂稳分析提供了新的途径.能量函数法是有效的暂态稳定性分析方法,由经典模型到结构保持模型、由全局能量函数到局部能量函数的改进使得该方法的精确性和实用性逐步增强.鉴此,对暂态稳定性分析的支路势能法在大系统上进行了研究和分析,提出了详细模型下的支路势能的表达式,并在UK20机100节点大系统上对其表征参数及多摆现象进行了验证.结果表明,支路势能法的稳定性指标能够准确地反映出系统的暂态稳定性水平,并具有良好的适应性.     

基于典型故障集的暂态功角稳定近似判别方法

为适应特高压电网安全风险的新特征,需要研究考虑系统暂态功角稳定的风险评估评价方法。现有电力系统暂态功角稳定性判断方法计算量很大,无法满足特高压电网风险评估的计算要求。研究了影响系统故障后暂态功角稳定的因素,基于EEAC法推导了这些因素对于系统临界稳定性的灵敏度,进而设计了在已知典型故障临界稳定信息条件下近似判断边界条件变化后近似场景下暂态功角稳定性的方法。最后设计了考虑电力系统暂态功角稳定的风险评估流程,为特高压电网风险评估提供了新的思路。     

基于暂态能量函数混合法的电力系统脆弱性分析

电力系统在遭受大干扰后失稳的后果非常严重,甚至是灾难性的,从暂态稳定方面分析系统的脆弱性具有重大的研究价值。采用暂态能量函数,结合暂态稳定分析中数值仿真法和直接法两种基本方法,同时考虑预想事故概率,从暂态稳定安全角度快速、定量评估电力系统的脆弱性。基于事故概率与暂态能量裕度构建相关脆弱度指标,并根据临界机群状态以修正暂态动能,改进不同事故下系统脆弱性的评估精度,同时确定系统的薄弱环节。通过对IEEE 5机14节点系统的仿真,验证了该方法的合理性与有效性。     

基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制

针对电力系统暂态稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于生成对抗网络的暂态稳定预防控制方法。通过将暂态稳定预防控制建模为样本空间映射问题,该方法利用数据驱动方法训练生成模型,建立从暂态失稳运行空间到暂态稳定运行空间的映射。模型通过调整电网中发电机的有功出力,提高电网的暂态稳定裕度,使电网运行点满足暂态稳定校核的要求。与传统优化建模方法相比,所提方法通过神经网络的前馈推断求解控制策略,无需迭代求解,极大地提高了求解效率。基于新英格兰39节点系统的测试结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

电力系统暂态稳定性实时预测与控制

利用外部实时同步测量的思想和能量原理,提出一种电力系统暂态稳定性实时预测方法,并在此基础上提出了暂态稳定紧急控制的方法。该预测和控制方法简单．概念清楚,无需要预先知道系统的网络结构和参数,计算速度快,能准确反映系统的真实运行情况,适于在线应用。     

基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的电力系统暂态稳定概率评估

研究了一种电力系统暂态稳定概率评估方法,提出了利用马尔可夫链蒙特卡罗方法模拟负荷水平,考虑随机序列之间的相关性;模拟过程中,提出以故障信息作为输入特征、基于AdaBoost-DT的暂态稳定评估方法。新英格兰39节点测试系统的仿真表明,本文提出的马尔可夫链蒙特卡罗方法比传统的蒙特卡罗方法更快速收敛,同时AdaBoost-DT大幅减少仿真时间,且能有效预测暂态稳定性。     

启发式电力系统暂态稳定裕度在线评估方法研究

本文定义了一个能综合反映电力系统特定结构和运行方式下整体暂态稳定水平的连续指标：综合临界切除时间。结合知识库,模糊逻辑推理和综合技术,本文提出了一种能以较高精度在线估计ＧＣＣＴ值的暂态稳定估计方法。     

多群模式Taylor级数法暂态稳定计算

Taylor级数法自引入到电力系统暂态稳定分析领域以来,因其高效的计算效率而倍受青睐,但其求解的是不等值N机系统的微分方程,因此计算效率未发挥到极致。文中从减少微分方程个数角度,借助于同调分群技术得出多群模式等值参数,并推导了多群模式下发电机的电磁功率、功角新的Taylor级数表达式,该方法保留了Taylor级数简洁、循环递推的特点,具有更高的计算效率。新英格兰10机系统算例分析表明:采用等值参数的多群模式Taylor级数法,在保持准确性的同时,减少了模拟的微分方程个数,极大提高了暂态稳定分析效率。     

一种新的电力系统暂态稳定性计算方法

针对传统数值计算方法存在稳定性和收敛性差的问题,提出了一种新的电力系统暂态稳定性计算方法——辛Runge-Kutta-Nystrm(以下简称辛RKN)法,该算法不存在人为的引入耗散机制,避免歪曲系统本来结构的特征,可用较大积分步长来进行计算,与传统的Runge-Kutta(以下简称RK)法相比,收敛精度好,计算速度快,体现了该类辛算法内在的时间并行特性。在IEEE145节点电力系统运行的测试结果表明,辛RKN法能显著提高暂态稳定计算的收敛精度和计算速度。     

电力系统暂态稳定计算的在线应用

暂态稳定计算中直接法计算速度快,能对暂态稳定进行定量分析,但是在模型的详细程度、准确度和可靠性方面都无法和时域仿真法相比,而时域仿真法由于考虑较复杂的模型,计算时间较长。文章首先应用快速暂态计算求取系统暂态稳定裕度,对系统故障进行排序,对筛选出的故障做考虑复杂模型的时域仿真法校验计算,从而实现了在线稳定分析。文中所论述的在线稳定计算方法在甘肃电网中得到了应用,取得了较好的效果,同时对实际电网中出现的问题,在方法上进行了改进,增强了方法的实用性。