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基于S-Koopman能量矩阵的互联电网扰动事件分类及区域定位
1
作者
周书宇
杨晶莹
+2 位作者
蔡国伟
刘铖
姜超
《电力系统保护与控制》
2025年第11期105-115,共11页
扰动类型及扰动发生的区域位置信息对互联电网稳定分析与调控具有重要作用。为此,提出了一种基于S-Koopman能量矩阵的扰动事件分类及区域定位方法。该方法利用子空间最优模式分解算法(subspace optimal mode decomposition algorithm,Su...
扰动类型及扰动发生的区域位置信息对互联电网稳定分析与调控具有重要作用。为此,提出了一种基于S-Koopman能量矩阵的扰动事件分类及区域定位方法。该方法利用子空间最优模式分解算法(subspace optimal mode decomposition algorithm,Sub-OpMD)计算得到包含随机系统动态信息的S-Koopman算子的低维最优矩阵。并根据最优低维矩阵的特征分解结果构建S-Koopman能量矩阵。S-Koopman能量矩阵与系统动态行为相关;其行/列向量可以提取系统扰动事件发生后的不同特征数据以及不同位置PMU数据波动强弱。并进一步根据不同扰动类型以及扰动区域下的PMU数据动态变化规律,提出系统扰动事件分类及区域定位的量化评估指标。新英格兰10机39节点仿真系统和CEPRI-SSFS 197节点实际系统的计算和分析验证了所提方法的合理性、有效性和准确性。
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关键词
扰动
事件分类
扰动区域定位
S-Koopman能量矩阵
量化指标
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职称材料
题名
基于S-Koopman能量矩阵的互联电网扰动事件分类及区域定位
1
作者
周书宇
杨晶莹
蔡国伟
刘铖
姜超
机构
现代电力系统仿真与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《电力系统保护与控制》
2025年第11期105-115,共11页
基金
国家重点研发计划项目资助(2021YFB2400800)“响应驱动的大电网稳定性智能增强分析与控制技术”。
文摘
扰动类型及扰动发生的区域位置信息对互联电网稳定分析与调控具有重要作用。为此,提出了一种基于S-Koopman能量矩阵的扰动事件分类及区域定位方法。该方法利用子空间最优模式分解算法(subspace optimal mode decomposition algorithm,Sub-OpMD)计算得到包含随机系统动态信息的S-Koopman算子的低维最优矩阵。并根据最优低维矩阵的特征分解结果构建S-Koopman能量矩阵。S-Koopman能量矩阵与系统动态行为相关;其行/列向量可以提取系统扰动事件发生后的不同特征数据以及不同位置PMU数据波动强弱。并进一步根据不同扰动类型以及扰动区域下的PMU数据动态变化规律,提出系统扰动事件分类及区域定位的量化评估指标。新英格兰10机39节点仿真系统和CEPRI-SSFS 197节点实际系统的计算和分析验证了所提方法的合理性、有效性和准确性。
关键词
扰动
事件分类
扰动区域定位
S-Koopman能量矩阵
量化指标
Keywords
disturbance event classification
disturbance regional localization
S-Koopman energy matrix
quantitative indicator
分类号
TM712 [电气工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于S-Koopman能量矩阵的互联电网扰动事件分类及区域定位
周书宇
杨晶莹
蔡国伟
刘铖
姜超
《电力系统保护与控制》
2025
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