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基于高风险场景的关键输电断面极限优化模型
被引量：
1
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作者
范宏
刘琳琳
田书欣
《智慧电力》
北大核心
2025年第4期1-10,共10页
为应对高比例新能源接入引发的电力系统运行风险,提出了一种基于高风险运行场景的关键输电断面极限功率(TTC)优化模型。首先,基于改进半不变量法与概率潮流计算生成母线电压及线路功率数据,结合主导模式振荡中心和安全稳定参与因子(SSI...
为应对高比例新能源接入引发的电力系统运行风险,提出了一种基于高风险运行场景的关键输电断面极限功率(TTC)优化模型。首先,基于改进半不变量法与概率潮流计算生成母线电压及线路功率数据,结合主导模式振荡中心和安全稳定参与因子(SSI)构建高风险场景库;利用支持向量机(SVM)筛选高风险场景,并通过欧氏距离权重降维法提升计算效率与风险预测准确性。其次,引用拉丁超立方抽样法(LHS)量化不同极限功率下的弃电风险及电压/潮流安全约束,建立兼顾输电能力最大化与多风险约束的优化模型。最后,设计粒子群-遗传混合算法求解模型,以IEEE 39节点系统验证了模型在提升断面传输极限与风险控制方面的有效性。
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关键词
高风险运行场景
安全稳定参与因子
支持向量机法
拉丁超立方抽样
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职称材料
题名
基于高风险场景的关键输电断面极限优化模型
被引量：
1
1
作者
范宏
刘琳琳
田书欣
机构
上海电力大学
出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第4期1-10,共10页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(2022YFB2402800)。
文摘
为应对高比例新能源接入引发的电力系统运行风险,提出了一种基于高风险运行场景的关键输电断面极限功率(TTC)优化模型。首先,基于改进半不变量法与概率潮流计算生成母线电压及线路功率数据,结合主导模式振荡中心和安全稳定参与因子(SSI)构建高风险场景库;利用支持向量机(SVM)筛选高风险场景,并通过欧氏距离权重降维法提升计算效率与风险预测准确性。其次,引用拉丁超立方抽样法(LHS)量化不同极限功率下的弃电风险及电压/潮流安全约束,建立兼顾输电能力最大化与多风险约束的优化模型。最后,设计粒子群-遗传混合算法求解模型,以IEEE 39节点系统验证了模型在提升断面传输极限与风险控制方面的有效性。
关键词
高风险运行场景
安全稳定参与因子
支持向量机法
拉丁超立方抽样
Keywords
high-risk operation scenarios
SSI
SVM
LHS
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高风险场景的关键输电断面极限优化模型
范宏
刘琳琳
田书欣
《智慧电力》
北大核心
2025
1
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