王日文[1]2002年在《应用神经网络对电力系统切负荷稳定控制的研究》文中进行了进一步梳理随着系统规模的不断扩大，电力系统的安全稳定控制问题的重要性和困难性也随着增加，尤其是多机系统的控制问题。 随着计算机技术和通信技术的发展，特别是人工智能技术的出现，为电力系统安全稳定控制开辟了新的研究途径。本文对人工神经网络电网紧急切负荷，控制切负荷量的实时计算问题进行了研究。 本文把人工神经网络应用于电力系统切负荷稳定控制，证明了前馈神经网络用于切负荷控制的合理性，并提出用故障线路的功率突变量做为神经网络的特征输入量来表征故障类型，以减少输入特征量的数量且易于实现。针对西北电网安南双回线同时断开后关中电网紧急切负荷控制问题，用PSASP程序进行了切负荷仿真计算，用获得的样本对前馈神经网络进行了训练，从而获得了人工神经网络和控制策略表相结合的切负荷量计算方法。仿真计算结果表明，文中提出的方法具有较高的计算精度和计算效率，可以满足稳定控制的要求。
张执超[2]2014年在《电力系统紧急状态下切负荷控制策略研究》文中研究表明当前互联电网网架结构日趋复杂,使系统隐性故障和连锁故障发生的概率不断增多,解列事故频发；特别对于受端电网,解列事故会导致系统失去重要输电通道或联络线,出现大容量功率缺额,如果系统紧急控制措施有限,就很可能发生系统失稳。频率崩溃是造成系统大范围停电的重要原因之一,近些年发生的多起电网崩溃都有频率失稳的因素。本文结合国家自然科学基金(50837002)课题“集中决策与分布实现相协调的大电网后备保护系统研究”,深入系统地开展了“电力系统紧急状态下切负荷控制策略研究”的论文工作,主要创新性成果如下：分析系统运行状态的分类及对应采取的安全控制措施的基础上,深入研究了系统紧急状态的特征；以构建的单机带负荷系统为研究对象,建立了包括系统频率、电压和功角状态变量的代数微分方程组；借助Matlab编程求解系统稳定运行和紧急状态下的状态方程,仿真系统分别受到有功、无功功率扰动时,系统运行状态的变化情况。提出了预防控制与紧急控制作用相结合的系统稳定控制框架；电力系统受到大的有功扰动,预测和判断系统是否将进入紧急状态具有关键作用,进而及时地采取切负荷等有效控制措施,阻止系统中有功、无功功率平衡的破坏和维护系统的稳定。基于发电机有功功率扰动和频率变化之间的转子运动平衡方程,分析建立了单机系统的负荷频率控制原理框图,进而扩展到多机及多分区系统的频率响应建模研究；构建了考虑调速器、自动发电控制和联络线功率偏差控制的系统频率响应动态模型图,推导了系统受扰后频率轨迹变化的方程,用于研究系统的频率稳定变化。研究表明,扰动初期的频率变化率只与系统初始的不平衡功率有关,功率缺额越大,频率下降速度越快；系统的稳态频率偏差受到功率缺额和频率调节效应的共同影响；频率的动态过程不仅和有功缺额的大小有关,与扰动位置,电网结构都是密切相关的。建立了具有紧急控制作用模块的系统频率响应动态模型,包括系统参数,频率保护的门槛值,系统的受扰功率,紧急控制措施和互联线路的潮流变化对频率稳定的影响。利用建立的地区系统频率响应动态模型,从中长期的角度预测系统受扰后频率的轨迹变化和频率稳定控制的可行性。提出了一个新自适应UFLS控制策略,所建立的系统频率响应动态模型应用于系统紧急控制和保护策略的制定；新策略考虑和低频调速及系统备用容量的快速释放相协调,根据系统扰动自适应地确定减负荷的数量和动作级数,避免了负荷的过切或欠切；在考虑切负荷地点时,采取就地平衡扰动功率的原则,避免潮流转移引起级联事故的发生。在研究影响系统频率和频率变化率测量的因素基础上,推导了系统受扰后的有功功率缺额与频率变化率之间的准确函数关系式。进一步,在电压灵敏度分析的基础上,提出了利用电压灵敏度确定切负荷地点与相应切负荷量的自适应切负荷控制策略,目的在于考虑切负荷过程中,有效恢复系统有功平衡的同时,最大限度的实现无功的就地平衡；在系统的脆弱点,即电压和频率下降更多或无功需求更大的地点切负荷,可以提高系统的电压稳定边缘,降低了系统崩溃的风险。提出的切负荷策略有更强的自适应性,是切负荷量,切负荷地点和动作时间的函数关系,能够考虑系统网络拓扑的变化,更有利于系统稳定性的恢复,有应用的优势和价值。
吴军[3]2006年在《基于功率平衡保护原理的电力系统紧急控制研究》文中研究说明随着电力工业的发展和互联电网规模的不断扩大,电力系统由连锁故障过程导致的大规模停电事故也时有发生,而由此引起的损失也越来越大,对电力系统安全稳定控制中的事故后紧急控制的原理和方法从响应快速性和控制有效性两方面提出的要求也越来越高。传统的基于暂态稳定计算的紧急控制方法存在计算复杂、基于仿真计算的控制对策表无法满足复杂系统故障状况等不足,而作为极端紧急状态下的应急控制措施的基于频率/电压变量的紧急控制方式又存在延迟时间过长及容易造成过切或欠切导致系统故障状态进一步恶化等缺点,因此本文提出了功率平衡紧急控制措施,以功率平衡保护原理为计算依据实施紧急负荷/机组控制操作,在系统频率和电压出现大的波动之前快速消除系统不平衡功率,维持系统非故障节点在故障前后基本潮流方向和功率大小的稳定,减少对系统负荷和设备的冲击,保持系统在故障后暂态稳定,为后续稳定控制及系统恢复打下基础。本文首先对功率平衡保护原理进行了阐述,介绍了有功功率平衡保护原理的数学公式及无功功率平衡保护的相关问题,提出了功率平衡紧急控制的方法,分析了功率平衡紧急控制与其他紧急控制方式之间的区别,提出其适用范围、启动判据及控制流程,同时总结了广域测量系统在功率平衡紧急控制中的应用。本文接下来首先分析了功率平衡紧急控制在系统故障后对暂态过程中的系统暂态功角稳定、暂态频率稳定、线路过负荷与设备热稳定以及暂态电压稳定的关系和控制作用,然后介绍了功率平衡紧急控制可以采用的紧急负荷和紧急机组控制手段及其协调配合方法,随后在总结基本的电力系统暂态稳定分析和动态安全评估方法的基础上,基于动态潮流计算的逐步积分法和暂态能量函数法分别推导出进行功率平衡紧急控制后的系统的稳定频率的计算公式,应用仿真算例对功率平衡紧急控制后的系统进行了暂态频率稳定分析。本文重点对功率平衡紧急控制的时间和地点选择进行了深入研究。首先通过对功率平衡紧急控制后的暂态能量函数公式的推导,提出了系统紧急控制后的线性等效暂态能量的计算公式,在同一坐标下通过比较持续故障导致的不平衡功率、故障切除导致的不平衡功率、功率平衡紧急控制导致的不平衡功率以及叁者的等效暂态能量之间的关系,分析并推导了不同故障状态下功率平衡紧急控制时间计算方法,随后基于节点与故障地点的电气距离提出了紧急负荷/机组分层控制手段,以及功率平衡紧急控制的动态控制对策表的生成方法,提出了基于分层负荷/机组控制的功率平衡紧急控制实际控制量的计算公式,最后运用仿真算例对功率平衡紧急控制时间的计算结果及分层负荷/机组控制方法进行了验证。本文最后对全文进行了总结并对后续工作进行了展望。
王琦[4]2017年在《电力信息物理融合系统的负荷紧急控制理论与方法》文中指出随着智能电网建设的推进,大量传感设备、通信设备、计算设备和电气设备通过通信网和电力网两个实体网络互连,成为一个具备实时感知、动态控制和信息服务融合能力的多维异构复杂系统,即电力信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS)。在电力CPS环境下,多元广域信息的获取和利用为电网分析与控制决策带来了数据支撑,但同时也引入了信息通信网络失效的风险。本论文在国家自然科学基金(项目号:51577030)课题"电力信息物理融合系统的负荷预防-紧急控制理论与方法"资助下,针对电力系统受到大扰动后的频率暂态稳定问题,深入系统地开展了"电力信息物理融合系统的负荷紧急控制理论与方法"的论文工作,主要工作内容和创新包括:以电力CPS为研究对象,通过电力通信业务探寻电力系统和通信系统之间的交互影响机理;针对具体电力CPS负荷紧急控制业务,同时考虑广域信息的充分利用和广域通信的失效风险,提出能满足在线应用需求的频率态势预测方法和紧急控制策略;针对电力CPS领域仿真验证工具缺失问题,提出了电力CPS联合仿真方法并搭建了实时仿真平台。具体工作如下:(1)通过对电力CPS组成结构分析,得到电力物理层和信息通信层通过电力通信业务交互影响这一本质,提出通过中间业务脆弱性指标计算以评估电力CPS系统脆弱性的研究框架。本文以电力通信业务失效概率和失效后果综合评估其脆弱性:同时考虑受通信元件影响的电力业务传输主要路径和备用路径的中断和延时特性,并计及不同业务需求,提出电力通信业务失效概率的计算方法;同时考虑业务自身及所影响电力节点的重要程度,提出电力通信业务失效后果量化计算方法。基于电力通信业务脆弱性指标,考虑电力通信网络各节点和传输链路延时和中断属性对所承载业务脆弱性的贡献大小,提出电力通信网络的脆弱性指标计算方法;分别基于历史数据和实时数据提出电力CPS脆弱性静态和实时动态计算方法。(2)以电力CPS环境下支撑频率稳定的负荷紧急控制为研究对象,从频率态势预测和控制决策两方面展开研究。首先在电力CPS频率态势预测方面,针对基于模型或基于人工智能的快速预测方法在实时应用中的不适应性,本文力图探寻算法计算精度和速度的平衡。考虑到基于物理模型简化方法能够保留系统参变量间物理联系,但精度受限;而人工智能方法无法考虑数据间原有的模型联系,样本要求高;因此提出融合频率响应模型的极限学习机算法,在保证计算速度的前提下大幅提高预测精度。基于脆弱性评价方法,计算电力系统节点可观性;综合提出计及可观性频率态势特征预测方法。(3)在控制决策方面,依托实际的广域负荷紧急控制网络,提出可中断负荷快速响应主网频率稳定问题的算法。首先利用广域量测信息和频率态势特征精确预测结果,提出基于改进样本获取方式的极限学习机的精确切负荷预测算法;同时基于电力节点可中断负荷容量和信息通信链路特征,提出负荷节点紧急控制能力指标,用于切负荷量分配。该控制策略能够充分考虑系统多元信息,在保证切负荷代价最小的基础上兼顾策略有效执行。(4)无论是电力CPS理论分析或控制策略,现有单一的电力或通信仿真平台均无法提供较好的仿真支撑环境,因此提出混合仿真方法。在非实时仿真方法方面,从建模工具、系统架构和数据同步等关键问题角度对相关的研究成果进行了归纳分析,指出电力CPS系统的时间同步问题是混合仿真的关键问题之一;针对现有方案在无法兼顾仿真精度和效率的不足,提出了一种基于状态缓存的电力CPS混合仿真平台时间同步方法,为后续相关研究提供解决思路。在实时仿真方法方面,提出一种通用、易于再现的电力CPS实时仿真方案,该方案采用了 OPAL-RT、OPNET软件以及独立控制应用模块。所提方案主要针对电力CPS环境下负荷控制业务,并可以扩展用于各类型智能电网应用的实验验证。
袁宇春, 张保会, 雷敏, 张明[5]1997年在《用 ANN 决定电力系统的切负荷控制》文中指出将神经网络用于电力系统切负荷实时稳定控制，分析了神经网络输入量的选取问题，并给出了陕西关中电网切负荷稳定控制的算例。
姚国强[6]2012年在《电力系统暂态稳定控制优化算法研究》文中指出暂态稳定紧急控制和预防控制是电力系统稳定控制的两个主要手段,是电力系统安全运行的重要防线。预防控制通过制定稳态运行点,保证系统在该运行点下发生常见预想故障时能保持暂态稳定,而紧急控制通过在系统发生严重故障时制定相应的控制策略,使系统保持暂态稳定。两者从两个不同的侧面提高电力系统的暂态稳定,具有很强的互补性。同时,两者的实时性要求较高,在面对规模巨大、模型复杂的电力系统时,必须引入高效的算法。本文从紧急控制和预防控制两个方面,对电力系统的稳定控制优化算法进行了更深入的研究,其主要研究工作如下：(1)针对最优切机切负荷问题,本文在已有文献的基础上提出了一种基于约束转化的内点算法。文中的暂态稳定判据采用每个时刻各发电机功角与中心惯量差值不超过最大允许偏差,即暂态稳定采用过程约束,充分保证系统的暂态稳定性,并推导了采.用过程约束时暂态稳定约束梯度的计算公式；然后采用预测校正原对偶内点算法求解转化后的最优切机切负荷问题。(2)针对一般数值优化算法存在收敛性问题,且难以应对电力系统复杂模型的计算,本文提出了一种最优切负荷问题的并行模式搜索算法。该方法是一种无梯度优化方法,可以避免在复杂模型下暂态稳定约束的梯度计算困难的问题,算法实现简便,基本没有收敛性问题。对于要反复进行的暂态稳定计算,调用PSS/E进行动态仿真,实现了优化算法与现有成熟商业软件的结合,提高了仿真模型及方法的灵活性,增加了结果的可信度。同时,设计了一个合理的并行搜索框架,提高了搜索的效率。(3)提出了一种基于约束转化的TSCOPF内点算法。采用约束转化技术,将TSCOPF问题中的DAE转化成一个暂态稳定约束,并推导了暂态稳定约束的梯度计算公式。在转化过程中,潮流方程仍保留在优化问题中,避免了迭代过程中出现潮流不可解的问题。暂态稳定约束的Hessian矩阵采用BFGS近似,并在近似过程中考虑其稀疏特性,加快计算速度,而稳态约束采用精确Hessian矩阵,提高算法收敛性。对于多预想故障TSCOPF问题,采用一个总的暂态稳定约束及并行框架进行计算,进一步提高计算速度。本文所提出的稳定控制优化算法均在不同规模的系统上进行了测试,结果显示了算法的有效性和快速性。
李钊[7]2014年在《WAMS在预防电力系统连锁性故障中的应用研究》文中研究表明我国电网已互联形成超级大电网，电网规模及复杂程度不断提高，导致其发生大面积停电事故的风险不断加大，且事故对社会及国民经济的不利影响也更为巨大。因此，研究电力系统连锁性故障，发展针对这类故障的控制理论和方法，具有重要的理论意义及应用价值。广域测量系统（Wide Area Measurement System，WAMS）的广泛应用，为预防电力系统连锁性故障带来了新的契机。文内基于WAMS数据建立了一种准确快速的电网故障元件定位方法，并设计了相关的电力系统暂态稳定性实时分析方法和暂态稳定紧急控制策略。首先，简要介绍了本课题的背景及研究意义，概述了WAMS的基本概念及其在电力系统中的应用，综述了电力系统连锁性故障分析的传统方法，总结了WAMS及电力系统连锁性故障的研究现状。其次，基于WAMS的实时测量信息，建立了利用改进模糊C均值法对广域测量信息构成的样本进行最优分类，从而定位出故障元件及故障区域的方法。该方法结合了遗传算法和粒子群算法的各自优点，具有更好的全局寻优能力及寻优稳定性。仿真结果表明，该算法在WAMS数据含有噪声的情况下，能精确、方便、迅速地定位故障元件，合理区分故障区域，而且算法运行时间能够满足广域自适应后备保护的时限要求。第叁，以WAMS实时测量信息为数据基础构建了一种不依赖电力系统网络结构、模型及参数的暂态稳定快速分析方法。该方法以多机系统等值简化为单机无穷大系统为基础，采用改进最小二乘法在线辨识系统参数，然后计算等值系统的平衡点及稳定裕度，从而迅速判断系统的稳定性。仿真结果表明，该方法可准确判断系统暂态稳定，具有较好的抗干扰能力及鲁棒性，能有效避免WAMS实际测量中数据丢失、测量误差等方面对分析结果的不利影响。第四，设计了一种以能量函数和暂态稳定裕度为基础的电力系统紧急切负荷控制策略。该策略基于系统频率响应模型计算功率扰动量，结合暂态稳定裕度判断故障的严重程度，基于WAMS测量数据计算母线电压降落及电压稳定风险指数，确定切负荷控制点，根据系统频率响应模型计算切负荷量。仿真结果表明，该策略可以对系统故障进行准确分类，给出准确的控制地点，并以较小的切负荷量保证系统的稳定，有效防止了故障的扩大化。
郭晓冬[8]2006年在《基于广域测量（WAMS）的低频减载研究》文中指出低频减载作为一种简单而且有效的反频率事故措施,在防止有功功率严重缺额导致系统频率下降中得到广泛应用。目前,现代电力系统结构日益复杂,正步入大机组、大容量远距离输电的时代。这些特征表明,在系统遭受严重有功功率缺额时电力系统维持频率稳定方面存在新的挑战。基于PMU的广域测量系统在电力系统中的实现,为现代电力系统频率稳定紧急控制研究提供了新的数据观测平台。如何利用广域测量系统数据实现全局性的电力系统频率稳定紧急控制,成为当前电力系统稳定研究方面的一个重要课题。首先,论文论述了电力系统自动低频减载研究的意义及其国内外研究进展,介绍了同步相量测量单元(PMU)在电力系统中的应用情况。其次,全面地阐述了电力系统低频减载的原理。讨论了与电力系统频率定义有关的问题,详细地分析了电力系统频率静态特性及其动态特性,在此基础上阐述了系统频率崩溃机理,还讨论了频率和电压的关系。接着,详细地介绍了按频率自动低频减载和计及频率变化率的低频减载两种典型方案的设计,在分析评价这两种方案的基础上,讨论了值得改进的方面,为基于广域测量系统(WAMS)的低频减载方案设计提供思路。最后,提出了一种基于WAMS的低频减载方案,对其作了详细阐述。该方案以扰动发生的大小和地点为问题研究的出发点。通过应用广域观测数据,实时估计出系统遭受扰动的大小,从而预测出扰动后系统的稳态频率,在频率约束条件下,求解系统切除负荷的大小;以机端频率动态过程最剧烈的发电机为功率补偿机组,求解切负荷的位置。
柴宇[9]2008年在《基于网络局部能量的切机/切负荷策略研究》文中研究说明本文在分析了目前一些电力系统暂态稳定紧急控制切机/切负荷策略的特点和不足的基础上,主要研究了基于网络局部能量的切机/切负荷策略生成方法,该方法的研究是基于系统的实际轨迹,并且计算快速,结果可靠,能够简化控制策略表,有在线应用的潜力。首先,本文在支路暂态势能法的基础上,经过推导得到了网络中负荷能量的计算方法,并通过仿真验证了网络负荷能量计算方法的正确性,在此基础上进一步分析了在暂态过程里,网络中支路、负荷能量的分布特性。结合同步向量测量技术(PMU),利用故障后一小段时间内的临界机组的实际轨迹信息,计算发电机的Pe-δ曲线,对其进行多项式最小二乘曲线拟合,准确的预测系统的失稳,进而得到临界机组的临界能量,大量仿真证明该拟合在第一摆内具有较高的精度。从能量的角度看,导致系统失稳的过剩能量应该为切除临界机操作而平衡,而切机操作是通过减小故障下临界机的动能,同时又增大了临界机组的势能来使系统稳定的。根据负荷能量计算方法,通过分析在实际轨迹下网络中各母线负荷在故障期间负荷能量的分布特点,利用故障期间负荷能量差,提出了一种基于负荷斜率及受扰程度的切负荷控制策略,可以实现对故障后切负荷措施有效性的排序,与可切负荷集交叉,不但速度快,而且准确性高,从而达到简化控制策略表。
参考文献：
[1]. 应用神经网络对电力系统切负荷稳定控制的研究[D]. 王日文. 西安理工大学. 2002
[2]. 电力系统紧急状态下切负荷控制策略研究[D]. 张执超. 华北电力大学. 2014
[3]. 基于功率平衡保护原理的电力系统紧急控制研究[D]. 吴军. 华中科技大学. 2006
[4]. 电力信息物理融合系统的负荷紧急控制理论与方法[D]. 王琦. 东南大学. 2017
[5]. 用 ANN 决定电力系统的切负荷控制[J]. 袁宇春, 张保会, 雷敏, 张明. 中国电力. 1997
[6]. 电力系统暂态稳定控制优化算法研究[D]. 姚国强. 浙江大学. 2012
[7]. WAMS在预防电力系统连锁性故障中的应用研究[D]. 李钊. 重庆理工大学. 2014
[8]. 基于广域测量（WAMS）的低频减载研究[D]. 郭晓冬. 华中科技大学. 2006
[9]. 基于网络局部能量的切机/切负荷策略研究[D]. 柴宇. 东北电力大学. 2008
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