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基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别
被引量：
14
1
作者
黄丹
陈树勇
张一驰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期1016-1025,共10页
基于实时获取的广域测量信息,提出一种利用功角响应时间序列最大Lyapunov指数指标(largestLyapunov exponent index,LLEI)与角速度偏差相结合的暂态功角稳定判别方法。基于无需系统模型的LLEI估算方法,建立LLEI与角速度偏差的数学关系,...
基于实时获取的广域测量信息,提出一种利用功角响应时间序列最大Lyapunov指数指标(largestLyapunov exponent index,LLEI)与角速度偏差相结合的暂态功角稳定判别方法。基于无需系统模型的LLEI估算方法,建立LLEI与角速度偏差的数学关系,并利用相轨迹稳定性动态特征,提出一种基于LLEI与角速度偏差特征的暂态功角稳定判据。该判据无需寻找最优计算时间窗口且所需计算窗口很短,并能给出确切的稳定性判别时间,克服了传统LLEI分析方法的不足,能够准确、快速地判别暂态稳定性。为节省计算时间和计算成本,提出基于最严重受扰机组对的多机电力系统暂态稳定在线判别方案。通过IEEE 10机39节点系统算例,验证了所提方法的准确性及快速性。计算仅利用少量WAMS量测数据,算法简单快速、计算成本低,能够实现在线判别,具有良好的应用前景。
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关键词
暂态稳定
llei
角速度偏差
响应时间序列
广域测量系统
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职称材料
基于混沌理论和突变诊断的高边坡变形预测模型
被引量：
5
2
作者
牛景太
《人民长江》
北大核心
2012年第24期86-90,共5页
高边坡系统的演化过程表现出复杂的非线性动力学特性,由于边坡经常受到外界因素的扰动,而使整个监测资料时间序列具有以突变点为分界的跳跃性,因此,有效辨识测值突变位置,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题。组合应用...
高边坡系统的演化过程表现出复杂的非线性动力学特性,由于边坡经常受到外界因素的扰动,而使整个监测资料时间序列具有以突变点为分界的跳跃性,因此,有效辨识测值突变位置,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题。组合应用相空间重构、云模型和最大Lyapunov指数等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法。由于该模型依据最近一次位移突变后的监测资料,着重考虑突变后相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。以某水电工程为例,论证了利用该方法进行高边坡监测的有效性与准确性。
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关键词
动力结构系统
云模型
动力学互关因子指数法
最大
lyapunov
指数
高边坡
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职称材料
题名
基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别
被引量：
14
1
作者
黄丹
陈树勇
张一驰
机构
北京交通大学电气工程学院
中国电力科学研究院有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期1016-1025,共10页
基金
国家电网公司大电网重大专项资助课题(SGCC-MPLG030-2012)~~
文摘
基于实时获取的广域测量信息,提出一种利用功角响应时间序列最大Lyapunov指数指标(largestLyapunov exponent index,LLEI)与角速度偏差相结合的暂态功角稳定判别方法。基于无需系统模型的LLEI估算方法,建立LLEI与角速度偏差的数学关系,并利用相轨迹稳定性动态特征,提出一种基于LLEI与角速度偏差特征的暂态功角稳定判据。该判据无需寻找最优计算时间窗口且所需计算窗口很短,并能给出确切的稳定性判别时间,克服了传统LLEI分析方法的不足,能够准确、快速地判别暂态稳定性。为节省计算时间和计算成本,提出基于最严重受扰机组对的多机电力系统暂态稳定在线判别方案。通过IEEE 10机39节点系统算例,验证了所提方法的准确性及快速性。计算仅利用少量WAMS量测数据,算法简单快速、计算成本低,能够实现在线判别,具有良好的应用前景。
关键词
暂态稳定
llei
角速度偏差
响应时间序列
广域测量系统
Keywords
transient stability
largest
lyapunov
exponent
index
(
llei
)
angular velocity deviation
response time series
wide area measurement system (WAMS)
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于混沌理论和突变诊断的高边坡变形预测模型
被引量：
5
2
作者
牛景太
机构
南昌工程学院水利与生态工程学院
河海大学水利水电学院
出处
《人民长江》
北大核心
2012年第24期86-90,共5页
基金
水利部公益性行业专项项目"农村小河流综合治理关键技术研究与示范"(201201016)
江西省科技支撑项目(2010BSA16800)
文摘
高边坡系统的演化过程表现出复杂的非线性动力学特性,由于边坡经常受到外界因素的扰动,而使整个监测资料时间序列具有以突变点为分界的跳跃性,因此,有效辨识测值突变位置,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题。组合应用相空间重构、云模型和最大Lyapunov指数等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法。由于该模型依据最近一次位移突变后的监测资料,着重考虑突变后相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。以某水电工程为例,论证了利用该方法进行高边坡监测的有效性与准确性。
关键词
动力结构系统
云模型
动力学互关因子指数法
最大
lyapunov
指数
高边坡
Keywords
dynamic structure system
cloud model
dynamic cross-correlation factor
index
method
largest
lyapunov
exponent
high slope
分类号
TV698 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于广域测量系统响应时间序列的电力系统暂态稳定在线判别
黄丹
陈树勇
张一驰
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于混沌理论和突变诊断的高边坡变形预测模型
牛景太
《人民长江》
北大核心
2012
5
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职称材料
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