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《三峡大学》 2006年
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大停电事故恢复中自励磁与暂态稳定快速判别方法

危雪  
【摘要】: 电力系统是一个庞大而复杂的系统,其组成元件种类繁多,网络拓扑结构多样,而且与我们工作、生活息息相关。输电容量的扩大和电网的健壮性,网损的减少和系统的稳定都能给社会生活带来有利影响;然而网络的扩充和新设备的应用,势必产生一些新问题,给电力系统带来不利因素,对社会生活造成有害影响,例如大停电事故给人们带来的负面影响是极为深远的,最著名的如2003年发生的美加大停电事故。大停电事故发生后,如何有效而迅速地形成对策,减少停电时间,快速恢复正常供电系统,并且保证已恢复系统的安全稳定运行是一项极其有意义的工作。 本文首先从大停电事故后恢复中众多的安全稳定问题中,选择了两类问题进行研究:一是恢复初期可能产生的黑启动发电机组自励磁问题,二是恢复后系统受大干扰时的暂态稳定问题。针对自励磁问题,选择了一种简单的近似方法作为黑启动研究中自励磁产生与否的判据,从自励磁现象本质进行了原理阐述,并对水轮发电机自励磁产生的暂态过程进行了仿真计算。针对恢复后系统的暂态稳定问题,以尽量减少所需详细分析的事故为目标,首先采用综合性能指标法来区分严重事故和不严重事故;然后提出了扩展综合性能指标法,来提高判断事故严重性的效率;接着以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络分类器进行暂态稳定问题的分类判断;最后对特征指标进行探索,得到反映事故严重程度的有效指标,形成新样本集,从而改善自组织竞争人工神经网络分类器的分类效果,将暂态稳定评估问题分为稳定、不稳定和模糊类三种类型,减少了误分率,有利于对事故性质进行快速判断。 根据对各算例的计算分析,验证了自励磁判据能简单有效地判断恢复初期的自励磁问题,完全可以满足快速恢复的要求;综合性能指标法和扩展综合性能指标法能快速识别事故的严重程度,自组织竞争人工神经网络用于评估暂态稳定问题能训练和学习各类事故状态,从而快速识别事故性质,进一步减少待详细分析的事故数目,而且这些方法都无需利用全过程时域仿真计算,满足快速计算要求,有利于进行在线的动态安全评估。
【学位授予单位】:三峡大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM712

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