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1.
7映象评估的可行性问题7.1受扰过程的主导模式7.1.1多刚体受扰过程的重要特征多刚体受挑轨迹的每一种互补划分方式都对应于一个R1映象,每个映象轨迹的各次前向(或后向)摆动过程都可以用一个二元组(互补群,摆次)来描述动态模式,并相互区分。某多刚体受扰轨迹的全部动态模式中,稳定裕度最小者称为其主导模式,它是描述多刚体受扰轨迹的重要特征,记为:(主导互补群,主导摆次)。主导互补群中的领前群称为主导群,而另一群则称为余下群。稳定格度的概念既可针对轨迹本身,也可应用于指定的参数。因此,除了受扰轨迹本身的主导模式… 相似文献
2.
介绍国际大电网会议 (CIGRE) 2004年大会上,电力系统运行与控制研究委员会关于电力系统运行与控制的论文、讨论及其研究动向。讨论集中在3个方面,即电能平衡机制、输电约束、控制中心的发展。介绍该研究委员会在2006年会议上的优先议题。 相似文献
3.
滑步与再同步过程的微观结构分析 总被引:3,自引:0,他引:3
按照定常两机电力系统平衡点的属性,将其轨迹分类为稳定的结点、不稳定的结点、稳定的焦点、不稳定的焦点和鞍点这5种不同运动模式。利用互补群惯量中心(CCCOI):R^n→R^2保稳映射将实际多机受扰轨迹映射为时变的两机等值轨迹,进而分析后者如何由对应于上述运动模式的多个轨迹段构成,并用符号序列反映其微观结构。以电力系统从一连串的滑步进入再同步为例,研完了多机电力系统的后期动态行为会随着参数的细微变化而显著改变的现象。如果一段具有鞍点特性的相轨迹的起始点从稳定流形的一侧变到另一侧,那么不论系统参数的变化多么细微,其后继轨迹将有完全不同的动态。 相似文献
4.
5.
6.
1大停电灾难由偶然故障深化而来
(1)缓慢的恶化阶段(相隔几分钟的相继开断);
(2)快速的恶化阶段(相隔几秒钟的相继开断);
(3)临界振荡阶段(持续几分钟);
(4)雪崩阶段(持续几秒钟);
(5)漫长的恢复阶段(几到几十小时的停电).
…… 相似文献
7.
智能电网环境下基于大数据挖掘的居民负荷设备识别与负荷建模 总被引:1,自引:0,他引:1
利用数据挖掘技术对用户负荷大数据进行处理,既可以通过识别用电负荷设备来分析用户的用电行为习惯,又可以辅助进行负荷精确建模,实现精确而有目标性的需求侧管理或制定具有针对性的零售商售电策略。在此背景下,基于动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)的时间序列匹配方法,提出了一种低频负荷数据下的居民电器设备识别方法。首先,将负荷数据分割成单负荷设备运行和多负荷设备同时运行2种情况下的负荷子序列;然后,依据待识别子序列的时间长度,参照实测的电器设备耗电功率数据,生成与其时间长度一致的电器设备耗电功率参考序列,其中包含了从电器设备启动前一时刻至设备关闭后一时刻的功率变化情形;最后,以DTW距离作为相似性度量指标确定识别结果。对于由多负荷设备运行产生的负荷序列,提出了一种剔除已识别设备后将序列再次分割,如此交替进行的识别策略。在获得识别结果后,构建了居民负荷统计模型。借助于高效数据分析软件R语言平台,实现了所提出的算法,并使用500组负荷数据进行了数据实验。结果表明,在对负荷数据每min采样1次的情况下,所提出的负荷设备识别方法对单设备负荷序列识别的准确率超过93%,对多设备负荷序列识别的准确率接近83%。 相似文献
8.
大型电力系统机电模式特征根的直接初估和快速求解 总被引:6,自引:0,他引:6
本文作为一系列研究的继续,提出了两项重要措施以进一步改进AESOPS算法。其一是基于EEAC理论来直接估算特征根实部以及阻尼对特征根虚部的影响;其二在多机状态空间中进一步改进了作者提出的牛顿一雅可比解析式,用以精确求解。本文总结了加快迭代、防止发散的措施,并在实际大系统中进行了仿真,验证了本文提出的改进措施的有效性。 相似文献
9.
10.
通过轨迹特征根分析时变振荡特性 总被引:2,自引:7,他引:2
电力系统受扰轨迹具有非平稳振荡特性,无法由平衡点特征根反映。为此,提出受扰轨迹振荡模式的时变性概念,给出瞬时阻尼的计算式;采用小波脊方法获取轨迹各窗口内的特征根,构成振荡模式的时间序列,以便研究扰动大小和系统时变性对低频振荡的影响。小波变换利用滑动的伸缩窗口在多个尺度空间分析信号的时频特性,有较好的频率适应性。通过追踪小波变换的极大值点可以克服Prony和傅里叶算法不适用于时变系统的困难,反映时变振荡特性。指出由于小波变换反映的是窗口内的平均振荡特性,窗口过宽会掩盖其时变性,因此不能用于时变性太强的场合。 相似文献