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基于PMU的电力系统静态及暂态稳定性评估方法研究

赵任光  
【摘要】:随着电力系统规模的逐步增大,以及新能源的并网规模不断扩大,给系统的安全稳定运行带来了巨大的挑战,如何保证系统在更经济的条件下安全稳定运行已显得愈来愈重要,因此电力系统稳定性分析,无论是静态稳定性分析还是暂态稳定性分析都已经成为了研究的重要热点。随着PMU实测数据在电力系统中的应用愈来愈广泛,能够很好地反映电力系统的节点和支路的运行稳定状态信息。本文分别从静态安全稳定性分析和暂态稳定性分析两个角度来对系统进行分析,在静态安全稳定性分析方面,本文主要从电力系统静态脆弱性进行分析,在暂态稳定评估方面,基于PMU数据的短期暂态功角、功率和电压等信息,结合机器学习算法来对暂态稳定评估进行深入的研究和探索。本论文主要包含以下几个方面的内容:(1)本文首先阐述了电力系统的稳定性分析的国内外研究现状,针对静态稳定分析领域,主要以电力系统存在的静态脆弱性作为切入点来分析电力系统的静态稳定性;在暂态稳定分析上主要介绍了传统的暂态稳定评估方法的研究现状。(2)在研究电力系统静态脆弱性方面,本文分析了传统的电网结构或者状态脆弱性评估方法存在考虑系统因素单一性,忽略整体连接效应,给系统静态安全稳定性分析带来误差与失真。因此提出一种基于半不变量和Gram-Charlier级数相结合(CGC),且综合考虑各种随机性因素的输电网概率脆弱性评估方法,通过在含风电模型的IEEE-30母线系统中进行仿真分析,证明了所提的研究方法用来评估电网概率脆弱性的有效性,对电力系统静态稳定性分析提供了新的研究方向。(3)在研究电力系统暂态稳定性方面,本文结合PMU量测数据的短期暂态功角、功率和电压等动态信息,建立了新英格兰10机39节点系统的暂态预测原始特征样本集,然后利用随机森林算法来构建电力系统暂态稳定评估模型,并通过随机森林模型对特征按照重要度进行排序,选取重要性靠前的特征构成最优特征组合,通过基于不同算法预测暂态稳定性能对比,来评估分析系统暂态稳定特性。(4)为提高电力系统暂态稳定性评估分析性能,采用遭受各种扰动下的10机39节点系统暂态稳定预测样本数据集,依据特征重要度从高到低依次增加特征并计算遗传算法、粒子群算法和网格搜索算法参数优化下支持向量机的暂态稳定性预测分类,仿真结果表明网格搜索算法参数寻优耗时虽最长,但误判准确率最低,使电力系统暂态稳定性预测性能上表现得更加优越。


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