基于PMU的電力系統(tǒng)失步解列研究.pdf

1、隨著電網(wǎng)互聯(lián)程度的加深和電網(wǎng)規(guī)模的擴大，電力系統(tǒng)中擾動引發(fā)的暫態(tài)失穩(wěn)有可能會導致大面積的停電事故，從而造成嚴重的社會與經(jīng)濟損失。PMU的出現(xiàn)為電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定問題的分析提供了新的思路，使得從整個系統(tǒng)的角度研究失步解列問題成為可能。當電力系統(tǒng)遭受大的擾動或故障失去同步時，利用PMU提供的實時暫態(tài)信息可以快速并準確地識別系統(tǒng)中的失穩(wěn)區(qū)域，然后選擇在合適的解列斷面和解列時機進行解列，從而可以平息系統(tǒng)的振蕩，確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。
　

2、　本文首先針對當前失步解列問題的研究現(xiàn)狀，比較總結了各類傳統(tǒng)方法的特點，并分析了人工智能算法在失步解列問題上的應用。為提高了支持向量分類機和回歸機算法的準確度和計算速度，采用留一交叉驗證法對該算法進行了改進，并通過MATLAB驗證了改進算法的有效性，可滿足在線分析PMU信息的要求。
　　其次提出了一種基于PMU實時數(shù)據(jù)信息，結合改進的支持向量分類機算法的電力系統(tǒng)在線分區(qū)新方法。該在線分區(qū)方法可以根據(jù)功角情況將電力系統(tǒng)分區(qū)，再結合基

3、于在線分區(qū)的解列割集搜索算法，可以迅速確定故障下電力系統(tǒng)的解列斷面。通過對甘肅電網(wǎng)實例進行仿真，驗證了該解列斷面確定方案的可行性。
　　再次提出了一種基于PMU實時數(shù)據(jù)信息，結合改進支持向量回歸機算法的自適應解列時機確定新方案。該方案基于改進支持向量回歸機算法對故障后發(fā)電機組的頻率偏差進行預測，再結合實時功角情況自適應確定解列的時機，避免解列得過早或過晚，保證電力系統(tǒng)的安全運行。應用該自適應解列時機確定方案對甘肅電網(wǎng)實例進行了仿真