基于SCSC-Swin Transformer的电力系统暂态稳定预测方法 被引量：2

1

作者 刘文胜 荣娜 +2 位作者 李宏伟 周洪才 张异浩 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期120-128,共9页

现代电力系统在遭受扰动后,失稳模式呈现多样化,迫切需要准确识别不同的失稳模式,以采取相应的控制措施避免造成较大损失,因此本文提出一种基于改进Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过时域仿真采集电力系统受扰后... 现代电力系统在遭受扰动后,失稳模式呈现多样化,迫切需要准确识别不同的失稳模式,以采取相应的控制措施避免造成较大损失,因此本文提出一种基于改进Swin Transformer的电力系统暂态稳定评估方法。首先,通过时域仿真采集电力系统受扰后的电压幅值及相角特征构建起特征矩阵;然后,基于Swin Transformer,本文提出一种空间跨尺度卷积注意力模块,用来替代原来的多头自注意力模块,该模块通过一系列不同卷积核大小的卷积层,能够充分提取到不同维度的有效特征,进而实现更为准确的预测结果。最后,通过在修改后的New England 10机39节点系统及IEEE 50机145节点系统中进行仿真实验,预测准确率分别达到99.05%和99.00%,多摆失稳误判率为0.35%和0.27%,这表明所提方法不仅能够对不同的失稳模式进行准确的预测,同时在噪声及PMU特征缺失情况下仍表现出优越的鲁棒性。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 空间跨尺度卷积模块 失稳模式 Swin Transformer 数据驱动

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基于广域测量系统的快速暂态稳定预测方法 被引量：17

2

作者 刘兆燕 江全元 曹一家 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第21期1-4,共4页

在运用相量测量单元实测系统故障时轨线的基础上,采用一种在机器人领域广泛应用的抓球算法,对电力系统故障后预判失稳的发电机转子角进行预测。该方法分为跟踪和预测2个阶段:首先应用粒子群优化算法对跟踪阶段进行多参数优化,加快了跟... 在运用相量测量单元实测系统故障时轨线的基础上,采用一种在机器人领域广泛应用的抓球算法,对电力系统故障后预判失稳的发电机转子角进行预测。该方法分为跟踪和预测2个阶段:首先应用粒子群优化算法对跟踪阶段进行多参数优化,加快了跟踪的过程;然后利用泰勒级数展开法预测发电机的转子角。该方法无需知道系统结构的先验知识,可以提前0.5s判断各发电机的同步性,得到足够的"可用反应时间"用于在线失稳预警或就地控制。在10机39节点的新英格兰测试系统和50机145节点测试系统上的仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 广域测量系统 机器人抓球算法 粒子群优化算法

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基于继承思想的时变性电力系统暂态稳定预测 被引量：26

3

作者 汤奕 崔晗 党杰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第15期5107-5118,共12页

从数据驱动的角度研究暂稳预测问题存在模型变迁和样本匮乏的困扰。针对该问题提出了一种基于继承思想的暂态功角稳定预测方法,该方法适用于暂稳数据增量或暂稳镜像变化的电网过渡阶段,填补了现有预测方法的空缺区间。分别针对电力系统... 从数据驱动的角度研究暂稳预测问题存在模型变迁和样本匮乏的困扰。针对该问题提出了一种基于继承思想的暂态功角稳定预测方法,该方法适用于暂稳数据增量或暂稳镜像变化的电网过渡阶段,填补了现有预测方法的空缺区间。分别针对电力系统暂稳样本增量的数据时变性和暂稳特性变化的暂稳镜像时变性特点,提出可计及现有预测模型参数的深度继承方法,以及可考虑样本与特征集可延拓性的广度继承方法。基于增量学习的深度继承利用新增暂稳样本,计算暂稳预测模型参数的变化量,降低模型更新所需训练时间。基于迁移学习的广度继承建立了源系统与目标系统的特征集与样本集迁移通道,实现目标系统在小样本条件下的暂稳预测模型构建。算例结果表明,该文所提方法能够反映时变电力系统的暂态稳定特性的动态变化,在样本匮乏的过渡阶段,具有速度和精度优势。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 时变电力系统 继承思想 增量学习 迁移学习

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基于数据挖掘技术的电力系统暂态稳定预测 被引量：5

4

作者 许涛 贺仁睦 +1 位作者 王鹏 徐东杰 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2004年第4期1-4,共4页

提出了相量测量装置历史数据挖掘方案,以暂态稳定监测为例,建立了一套数据挖掘流程。利用各种数据源建立了暂态稳定监测数据集市,该集市不仅便于联机分析处理,同时还可利用其建立多种数据挖掘模型,获取更多的暂态稳定知识。在6机22节点... 提出了相量测量装置历史数据挖掘方案,以暂态稳定监测为例,建立了一套数据挖掘流程。利用各种数据源建立了暂态稳定监测数据集市,该集市不仅便于联机分析处理,同时还可利用其建立多种数据挖掘模型,获取更多的暂态稳定知识。在6机22节点系统中的应用结果证明了该方法对电力系统暂态稳定监测的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定预测 数据挖掘 数据源 神经网络 数据集市

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基于GPS同步量测量的时间序列法暂态稳定预测 被引量：14

5

作者 苏建设 陈陈 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2001年第9期7-9,共3页

利用GPS同步时钟获得系统各机组的功角 ,然后由时间序列法进行预测 ,并通过模糊控制器实行在线实时修正 ,进而确定电力系统暂态稳定性。由于所有参数都是根据实时采样数据计算的 ,所以能更准确地反映网络结构、负载变化等真实情况。对 6... 利用GPS同步时钟获得系统各机组的功角 ,然后由时间序列法进行预测 ,并通过模糊控制器实行在线实时修正 ,进而确定电力系统暂态稳定性。由于所有参数都是根据实时采样数据计算的 ,所以能更准确地反映网络结构、负载变化等真实情况。对 6机 2 2节点的算例表明 ,通过多项式非线性回归和模糊动态修正 ,在适当满足计算速度的条件下提高了预测精度 ,能可靠地判断暂态首摆稳定性。 展开更多

关键词 时间序列 GPS 模糊控制器 暂态稳定预测 电力系统

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一种新的加速暂态稳定预测算法 被引量：1

6

作者 许涛 贺仁睦 +1 位作者 王鹏 徐东杰 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第12期5-7,共3页

利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同... 利用加速的统计学习算法,为快速评估电力系统的暂态稳定提出了一种新思路。该方法有效的利用了相量测量系统采集的数据,既充分发挥统计学习算法在解决有限样本、非线性及高维识别中表现出的优势,大幅提高了评估结果的精度和泛化能力;同时又利用加速算法提高其实用性。在新英格兰系统中的应用结果证明了该方法对暂态稳定评估的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定预测算法 统计学习算法 数据采集 神经网络

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基于两阶段支持向量机的电力系统暂态稳定预测及预防控制 被引量：57

7

作者 周艳真 吴俊勇 +2 位作者 冀鲁豫 于之虹 郝亮亮 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期137-147,共11页

针对数据驱动的电力系统暂稳分析，考虑到安全域概念下的暂稳预测和预防控制对输入特征的不同要求，以及充分兼顾数据挖掘模型的直观性与准确性，该文提出两阶段支持向量机用于暂稳预测及预防控制。在第一阶段，采用可控特征和直观模型... 针对数据驱动的电力系统暂稳分析，考虑到安全域概念下的暂稳预测和预防控制对输入特征的不同要求，以及充分兼顾数据挖掘模型的直观性与准确性，该文提出两阶段支持向量机用于暂稳预测及预防控制。在第一阶段，采用可控特征和直观模型挖掘运行方式与暂态稳定的内在联系，并用于制定预防控制策略；第二阶段，采用复杂模型构建准确率高的暂稳预测模型；此外，第一阶段模型能够为第二阶段的暂稳预测模型的训练提供样本筛选的依据，从而缩短了预测模型的训练时间。仿真分析表明，经过数据缩减后，预测模型的训练时间大大缩短，所得模型仍具有较高的准确率；当系统被判断为不安全时，可提供发电机有功调整的预防控制措施，以保证电力系统安全稳定运行。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 预防控制 两阶段 支持向量机 特征选择 样本筛选 数据挖掘

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基于XGBoost的电力系统暂态稳定预测方法 被引量：58

8

作者 陈明华 刘群英 +2 位作者 张家枢 陈树恒 张昌华 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期1026-1034,共9页

目前,基于人工智能法对电力系统进行暂态稳定预测,是通过对电力系统中相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)采集的大量样本离线训练,得到一个分类器,而预测模型往往是一个"黑箱"模型,使得模型解释型较差。根据电力系统... 目前,基于人工智能法对电力系统进行暂态稳定预测,是通过对电力系统中相量测量单元(phasormeasurement unit,PMU)采集的大量样本离线训练,得到一个分类器,而预测模型往往是一个"黑箱"模型,使得模型解释型较差。根据电力系统故障中发电机的运行特征构建基于极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)的暂态稳定预测模型,该模型采用串行集成多棵回归树,可计算得到暂态稳定特征重要度排序和决策图,从而可直观地挖掘特征与暂态稳定性之间的关系,并且在预测精度和运算速度的权衡上具有极大优势。在新英格兰10机39节点系统上测试,结果表明所构建的XGBoost暂态稳定预测模型相比随机森林、支持向量机和神经网络等方法在计算速度和预测精度方面具有明显优势,并且可以根据特征重要度进行特征选择来剔除冗余变量以加快训练速度。最后,提出一种针对某一具体故障而解释预测结果的算法,进一步提高了模型的解释性。 展开更多

关键词 PMU 暂态稳定预测 XGBoost模型 特征重要度 模型解释

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用于电力系统暂态稳定预测的支持向量机组合分类器及其可信度评价 被引量：29

9

作者 周艳真 吴俊勇 +2 位作者 于之虹 冀鲁豫 郝亮亮 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期1188-1196,共9页

目前,利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定分析的研究,所用数据集普遍存在失稳样本少的样本不均衡问题,且挖掘模型的参数选择困难,缺乏对预测结果可信度进行评价。针对以上问题,文章提出用于暂稳预测的支持向量机(support vector mach... 目前,利用数据挖掘方法进行电力系统暂态稳定分析的研究,所用数据集普遍存在失稳样本少的样本不均衡问题,且挖掘模型的参数选择困难,缺乏对预测结果可信度进行评价。针对以上问题,文章提出用于暂稳预测的支持向量机(support vector machine,SVM)组合分类器及其可信度评价方法。首先采用改进bootstrap抽样得到多个类别均衡的数据集,利用随机特征子空间技术进一步压缩数据集;然后用压缩后的数据训练得到多个SVM分类器,各SVM的参数在经验范围内随机选取;最后,通过综合多个SVM的概率输出,得到组合分类器的预测结果,并对结果可信度进行评价。通过算例分析表明,改进Bootstrap算法能够明显减少对失稳样本的漏判,所提出的SVM组合分类器具有较高的预测准确度和可信度。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 支持向量机 改进Bootstrap抽样 组合分类器 不均衡样本 可信度评价

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基于神经网络预测校核的暂态稳定预防控制 被引量：31

10

作者 杨跃 刘友波 +3 位作者 刘俊勇 黄震 刘挺坚 邱高 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期4076-4082,共7页

针对电力系统稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于神经网络预测校核的在线预防控制决策方法。利用神经网络构建有功出力控制变量与暂稳TSI指标之间的映射关系,基于发电机有功输入实现数据驱动下的暂态稳定快速预测,取代基于微分... 针对电力系统稳定预防控制在线计算的复杂性,提出一种基于神经网络预测校核的在线预防控制决策方法。利用神经网络构建有功出力控制变量与暂稳TSI指标之间的映射关系,基于发电机有功输入实现数据驱动下的暂态稳定快速预测,取代基于微分代数方程的求解。在预防控制最优潮流模型中,嵌入离线训练的神经网络暂稳预测模型作为稳定性约束。由于在适应度函数计算中引入神经网络,利用神经网络的快速预测取代传统方法中的时域仿真校验计算,结合智能算法迭代求解时既实现预想故障集下的暂态稳定性校核,又保证较高的求解效率以满足在线计算的需求。模型最终求解结果可作为有效的在线预防控制策略,以保证故障发生后系统的稳定性。最后通过新英格兰39节点测试算例,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 在线预防控制 神经网络 发电再调度

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基于最小二乘支持向量机的电力系统暂态稳定在线预测 被引量：33

11

作者 吴琼 杨以涵 刘文颖 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第25期38-43,共6页

利用最小二乘支持向量机进行在线轨迹预测时,反复的矩阵求逆是影响计算速度的重要因素。该文根据分块矩阵求逆定理对标准算法进行改进,以提高计算速度。为满足实际多机系统稳定预测的要求,引入轨迹聚合技术对多机轨迹进行聚合,进一步减... 利用最小二乘支持向量机进行在线轨迹预测时,反复的矩阵求逆是影响计算速度的重要因素。该文根据分块矩阵求逆定理对标准算法进行改进,以提高计算速度。为满足实际多机系统稳定预测的要求,引入轨迹聚合技术对多机轨迹进行聚合,进一步减少了计算量。在轨迹降阶的基础上,根据扩展等面积法则(EEAC),通过识别聚合轨迹的动态鞍点来判断轨迹的稳定性。以中国电力科学研究院36节点系统和中国西北电网为例进行仿真分析,从预测精度和计算时间两方面验证方法的有效性。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 电力系统 支持向量机 机器学习

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基于WAMS受扰电压轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测 被引量：23

12

作者 冀鲁豫 吴俊勇 +3 位作者 周艳真 郝亮亮 于之虹 严剑峰 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期807-814,共8页

为了能够实现快速实时的暂态稳定性预测,提出了一种基于故障后发电机端电压受扰轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。首先通过WAMS系统获取故障后发电机端电压受扰轨迹簇信息,利用电压轨迹簇的几何属性定义了29个特征指标,然后利用... 为了能够实现快速实时的暂态稳定性预测,提出了一种基于故障后发电机端电压受扰轨迹簇特征的电力系统暂态稳定性预测方法。首先通过WAMS系统获取故障后发电机端电压受扰轨迹簇信息,利用电压轨迹簇的几何属性定义了29个特征指标,然后利用Relief算法从中筛选出与系统暂态稳定性密切相关的广域故障特征指标子集,并利用支持向量机(SVM)构造电力系统暂态稳定性预测器。以新英格兰10机39节点系统为例,对所提出的暂稳预测器的性能进行了大量测试。结果表明,相较于已有研究应用故障后发电机电压数据进行的暂态稳定性预测,所提出的基于广域故障特征的暂稳预测器能有效提高电力系统暂态稳定性预测的准确性(预测准确率由94%提高到96%以上)。另外,特别是对于不完全WAMS信息的暂稳预测、对未知运行方式和未知拓扑结构的电力系统暂稳预测具有独特的优势,显著提高了暂稳预测系统的鲁棒性(预测准确率均能达到94%以上)。 展开更多

关键词 暂态稳定预测 广域测量系统 几何特征 支持向量机 时域响应 电压轨迹簇

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基于迁移学习的电力系统暂态稳定自适应预测 被引量：53

13

作者 张若愚 吴俊勇 +1 位作者 李宝琴 邵美阳 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期2196-2203,共8页

基于人工智能的电力系统暂态稳定预测,通常需要用离线生成的大量暂稳样本对预测模型进行训练,然后根据系统的实时响应进行在线预测。但当系统的运行方式和拓扑结构发生较大变化时,预测模型的精度会显著下降,亟需一种能跟踪系统变化的自... 基于人工智能的电力系统暂态稳定预测,通常需要用离线生成的大量暂稳样本对预测模型进行训练,然后根据系统的实时响应进行在线预测。但当系统的运行方式和拓扑结构发生较大变化时,预测模型的精度会显著下降,亟需一种能跟踪系统变化的自适应暂稳预测方法。针对该问题,将迁移学习引入电力系统暂稳预测,基于卷积神经网络提出了一种自适应预测方法。首先利用离线生成的大量暂稳样本训练并得到基于卷积神经网络的预训练模型。当系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时,保持预训练模型的网络结构不变,将其中的2个卷积层、2个池化层和全连接层的网络参数迁移至新模型;提出了一种最小均衡样本集的变步长生成方法,用新生成的最小均衡样本集训练分类层参数,从而快速得到新的预测模型。新英格兰10机39节点系统的测试结果表明:所提方法能自适应跟踪系统运行方式和拓扑结构的变化,有效更新预测模型且大幅减少新模型的训练时间,为基于人工智能的电力系统暂态稳定自适应预测提供了一条新思路。 展开更多

关键词 迁移学习 深度学习 卷积神经网络 电力系统 暂态稳定预测

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采用FJPD互信息的电力系统暂态稳定性预测特征选择分析 被引量：8

14

作者 刘俊 王旭 +2 位作者 孙惠文 牛拴保 张振宇 《智慧电力》 北大核心 2018年第10期78-85,95,共9页

广域测量系统和模式识别技术的日趋发展,为实现基于人工智能的电力系统暂态稳定性预测提供了技术和理论基础,但传统基于机器学习的暂态稳定性预测对输入特征的选择和分析仍考虑不足。通过对系统暂态过程的分析,研究各轨迹变量与暂态稳... 广域测量系统和模式识别技术的日趋发展,为实现基于人工智能的电力系统暂态稳定性预测提供了技术和理论基础,但传统基于机器学习的暂态稳定性预测对输入特征的选择和分析仍考虑不足。通过对系统暂态过程的分析,研究各轨迹变量与暂态稳定性之间的相关性。综合考虑数据采集时间和学习机的精度,提取故障完全切除后5个周期内节点电压幅值和发电机功角、转子转速轨迹作为学习机的输入。进而提出一种适合轨迹变量特征分析的特征联合概率分布(FJPD)互信息计算方法,利用最小冗余最大相关(mRMR)原则对学习机的输入特征进行选取,实现数据的降维、减少计算量、保持预测精度,并保留特征的物理意义。对10机39节点系统的仿真样本进行学习机的训练和测试,验证了提出的基于FJPD互信息的mRMR方法对轨迹特征选择的有效性。 展开更多

关键词 机器学习 暂态稳定性预测 轨迹变量 FJPD互信息 mRMR

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基于支持向量机和长短期记忆网络的暂态功角稳定预测方法 被引量：45

15

作者 刘俐 李勇 +4 位作者 曹一家 汤吉鸿 朱军飞 杨丹 王炜宇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期129-136,共8页

为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样... 为实现暂态功角稳定性及功角轨迹的预测,提出一种支持向量机(SVM)与长短期记忆(LSTM)网络相结合的预测方法。根据系统动态特性构造暂态特征变量,采用SVM训练暂态稳定性分类器,对暂态稳定进行初步评估;利用LSTM网络对分类器评估的失稳样本进行发电机功角轨迹预测,提前发现失稳机组,减少误判样本数。通过IEEE 10机39节点系统产生训练样本并对所提方法进行测试,结果验证了所提方法的快速性和精确性。 展开更多

关键词 暂态功角稳定预测 支持向量机 循环神经网络 长短期记忆网络 功角轨迹预测

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基于广域量测信息的电力系统暂态稳定研究综述 被引量：61

16

作者 吴为 汤涌 +1 位作者 孙华东 徐式蕴 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期81-87,共7页

暂态稳定是电力系统研究的重要内容,一直以来受到人们的关注。近年来,随着基于相量测量装置的广域测量系统日趋完善,实时获取全网动态响应数据成为可能,这为暂态稳定研究提供了新手段。文章从暂态稳定传统分析方法的改进、快速暂态稳定... 暂态稳定是电力系统研究的重要内容,一直以来受到人们的关注。近年来,随着基于相量测量装置的广域测量系统日趋完善,实时获取全网动态响应数据成为可能,这为暂态稳定研究提供了新手段。文章从暂态稳定传统分析方法的改进、快速暂态稳定判据的研究、暂态稳定趋势预测以及暂态稳定控制4个方面,对广域量测信息在电力系统暂态稳定研究中的应用进行了综述,指出基于广域量测信息进行暂态稳定研究是未来的发展方向。 展开更多

关键词 暂态稳定 广域测量 暂态稳定判据 暂态稳定趋势预测 暂态稳定控制

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一种基于NORMAL FORM变换的时间序列轨迹预测方法

17

作者 谢欢 郝治国 《陕西电力》 2007年第7期5-9,共5页

随着基于GPS的功角测量技术在电力系统中的广泛应用,在线轨迹的预测成为了可能,其对于暂态稳定紧急控制具有重要意义。本文基于Normal Form分析,提出了一种复幂指数时间序列的预测方法;针对轨迹预测特点和各种预测模型对观测数据窗长短... 随着基于GPS的功角测量技术在电力系统中的广泛应用,在线轨迹的预测成为了可能,其对于暂态稳定紧急控制具有重要意义。本文基于Normal Form分析,提出了一种复幂指数时间序列的预测方法;针对轨迹预测特点和各种预测模型对观测数据窗长短的要求不同,提出了一种变结构的思想。所提预测方法是基于Prony非线性拟合,Prony方法及其最近的研究显示了其在线应用的可能。轨迹预测过程和结果使用中国电科院8机36母线系统进行分析,其时域仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 非线性时间序列预测 暂态稳定预测 同步多参量测量装置 PRONY方法 电力系统

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考虑群内运动和阻尼影响的系统模型研究

18

作者 张力晨 周良松 +1 位作者 代仕勇 吴勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期47-50,共4页

基于二群失稳模式提出了一种新的系统模型,计及了群内发电机的相对运动,并考虑了阻尼因素。假设同一机群内任意2台发电机转子角度相对该群的摆动呈线性关系,并据此对模型中的电磁功率表达式进行了化简。利用短时时域仿真数据作为输入,... 基于二群失稳模式提出了一种新的系统模型,计及了群内发电机的相对运动,并考虑了阻尼因素。假设同一机群内任意2台发电机转子角度相对该群的摆动呈线性关系,并据此对模型中的电磁功率表达式进行了化简。利用短时时域仿真数据作为输入,采用系统辨识法辨识模型参数,无需预先知道阻尼系数和机械惯性时间常数。对新英格兰10机39节点系统的仿真计算验证了该方法的准确性。该模型可应用于在线稳定预测。 展开更多

关键词 二群失稳模式 系统辨识 暂态稳定预测

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网上问答

19

《农村电气化》 2009年第6期68-68,7+36+41+48+58+61,共1页

WAMS系统的主要功能是什么？ WAMS的主要功能：系统运行状态估计与稳态分析，全网动态过程记录、事故分析与事故“重演”，电网动态模型辨识和模型校正，暂态稳定预测与控制，电压、频率稳定监视与控制，低频振荡分析及抑制，继电保... WAMS系统的主要功能是什么？ WAMS的主要功能：系统运行状态估计与稳态分析，全网动态过程记录、事故分析与事故“重演”，电网动态模型辨识和模型校正，暂态稳定预测与控制，电压、频率稳定监视与控制，低频振荡分析及抑制，继电保护、故障定位及线路参数测量，全局或者全网反馈控制与系统保护。 展开更多

关键词 AMS系统 暂态稳定预测 低频振荡分析 反馈控制 事故分析 继电保护 稳态分析 状态估计

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