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论文文献
| 标题: |
基于广域测量的电力系统在线安全分析若干关键问题的研究 |
| 作者: |
李大虎 |
| 所属专业方向: |
电力系统自动化 |
| 摘要: |
第一章分析了传统信息采集系统和动态安全分析的不足，指出了可靠信息的重要性，提出两种广域测量系统的概念并进一步介绍基于广域测量系统的电力系统的各种研究和应用，并对广域保护/稳控技术和战略电力基础设施防御系统进行了简单介绍。
第二章分析了相量测量单元（PMU）优化配置的问题。由于价格和技术上的原因，目前还不可能在全网安装相量测量单元，如何以最少数目的相量测量单元最大限度的观测电网状态或动态行为是现阶段广域测量系统首先需要考虑的问题。本文分别提出了在保证电网完全可观测和在暂态情形下能够捕捉电网动态行为两个不同的方面进行相量测量单元优化配置的方法。
第三章提出了一种基于混合量测的动态状态监测/估计算法。电力系统动态监测是在线安全分析的基础，而传统的数据采集和监控系统（SCADA）无法动态监测电网，PMU的出现为动态监测提供了可能，但是在现阶段PMU的配置可能无法满足电网可观测的要求，所以基于混合量测的动态监测/状态估计技术成为目前研究的热点与难点，本文尝试性地利用节点间电压变化的灵敏度关系有效地解决了这一问题。
第四章提出了一种基于广域测量的负荷建模方法。针对传统基于负荷特性测量装置量测的大区电网负荷建模存在的问题以及现阶段广域测量系统的特点，提出了基于局部PMU观测的负荷建模方法，该方法结合粒子群优化算法和时域仿真计算可以同时辨识出系统所有负荷节点处的负荷模型。
第五章提出了两种基于广域测量系统的暂态稳定分析方法。充分利用各种数据挖术、支持向量机以及支持向量回归模型分别建立一个稳定分类模型和一个外推预测模型。前者采用粗糙集和自组织特征映射分别对输入量进行提取和对输入样本进行预分类，利用支持向量机的优良特性获得模糊样本的最优分类面，以达到较高的分类精度。后者通过自组织特征映射对训练样本集进行聚类分析，再通过支持向量回归模型对同类样本进行学习，仿真结果表明，经过聚类分析后的外推模型具有更高的预测精度。
第六章提出了一种基于广域测量系统的电压稳定分析方法。通过局部测量可以对系统电压稳定进行评估，把局部负荷支路等值成一个单负荷无穷大机系统，先研究局部等值系统的电压稳定指标，再经过综合，考虑全系统的电压稳定指标，该方法可以极大地减少计算时间。针对传统方法未能考虑等效支路充电电容的影响以及负荷模型参数的变化，本文改进了传统方法，综合考虑了这两个方面对电压稳定的影响。
第七章提出了一种基于广域测量系统的低频振荡模式在线识别方法。针对传统Prony方法对噪声十分敏感的特性，本文分析了多种滤波技术，提出了模糊滤波方法并分析该方法的优势所在，最后通过仿真计算进一步说明噪声对低频振荡主导模式识别的影响。 |
| 关键字: |
广域，在线安全分析，PUM |
| 来源: |
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以同步相量技术为基础的广域测量系统的出现为大型互联电力系统实现分布式同步测量、动态安全监测、在线安全分析以及广域稳定控制提供了可能，是电力系统发展的前沿课题之一。
' m0 y v- `2 N. I本文首先介绍了广域测量系统的概念及其在电力系统中的应用。其次研究了基于广域测量系统的实时动态监测/状态估计、负荷建模及在线安全分析方法。最后，总结全文并展望了今后的研究方向。全文内容主要包括如下几个章：5 i i8 C4 i0 |% H2 d Q4 B1 k
第一章分析了传统信息采集系统和动态安全分析的不足，指出了可靠信息的重要性，提出两种广域测量系统的概念并进一步介绍基于广域测量系统的电力系统的各种研究和应用，并对广域保护/稳控技术和战略电力基础设施防御系统进行了简单介绍。
% v9 T$ V* m, Q3 P第二章分析了相量测量单元（PMU）优化配置的问题。由于价格和技术上的原因，目前还不可能在全网安装相量测量单元，如何以最少数目的相量测量单元最大限度的观测电网状态或动态行为是现阶段广域测量系统首先需要考虑的问题。本文分别提出了在保证电网完全可观测和在暂态情形下能够捕捉电网动态行为两个不同的方面进行相量测量单元优化配置的方法。
: Q% Y/ h( l' h% ?0 q8 u第三章提出了一种基于混合量测的动态状态监测/估计算法。电力系统动态监测是在线安全分析的基础，而传统的数据采集和监控系统（SCADA）无法动态监测电网，PMU的出现为动态监测提供了可能，但是在现阶段PMU的配置可能无法满足电网可观测的要求，所以基于混合量测的动态监测/状态估计技术成为目前研究的热点与难点，本文尝试性地利用节点间电压变化的灵敏度关系有效地解决了这一问题。
, S; Y" N4 M: L+ i S4 D& `, V第四章提出了一种基于广域测量的负荷建模方法。针对传统基于负荷特性测量装置量测的大区电网负荷建模存在的问题以及现阶段广域测量系统的特点，提出了基于局部PMU观测的负荷建模方法，该方法结合粒子群优化算法和时域仿真计算可以同时辨识出系统所有负荷节点处的负荷模型。0 `$ Z! p- a- z3 b
第五章提出了两种基于广域测量系统的暂态稳定分析方法。充分利用各种数据挖术、支持向量机以及支持向量回归模型分别建立一个稳定分类模型和一个外推预测模型。前者采用粗糙集和自组织特征映射分别对输入量进行提取和对输入样本进行预分类，利用支持向量机的优良特性获得模糊样本的最优分类面，以达到较高的分类精度。后者通过自组织特征映射对训练样本集进行聚类分析，再通过支持向量回归模型对同类样本进行学习，仿真结果表明，经过聚类分析后的外推模型具有更高的预测精度。
, Y% \5 e6 v4 H6 j# J* @: C第六章提出了一种基于广域测量系统的电压稳定分析方法。通过局部测量可以对系统电压稳定进行评估，把局部负荷支路等值成一个单负荷无穷大机系统，先研究局部等值系统的电压稳定指标，再经过综合，考虑全系统的电压稳定指标，该方法可以极大地减少计算时间。针对传统方法未能考虑等效支路充电电容的影响以及负荷模型参数的变化，本文改进了传统方法，综合考虑了这两个方面对电压稳定的影响。
! v% r! ]; P9 f3 O; i第七章提出了一种基于广域测量系统的低频振荡模式在线识别方法。针对传统Prony方法对噪声十分敏感的特性，本文分析了多种滤波技术，提出了模糊滤波方法并分析该方法的优势所在，最后通过仿真计算进一步说明噪声对低频振荡主导模式识别的影响。 |
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发表于 2008-10-2 13:16:04
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