基于广域测量系统电网暂稳预测算法的研究

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1、TransientStabilityPredictionAlgorithmResearchBasedonWideAreaMeasurementSystemAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofEngineeringbyBaiMaoJinSupervisor:ChenGangMajor:ElectricalEngineeringCollegeofElectricalEngineeringo

2、fChongqingUniversity,Chongqing,China.May2008重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着电力系统互联规模的不断扩大，电网安全稳定问题日渐突出，近年来，由稳定破环造成的大停电事故频发，给社会经济发展和人们生活造成了巨大的冲击。这对电力系统暂态安全稳定控制提出了更高的要求，基于同步相量测量技术的广域测量系统（WAMS）的出现为解决电网安全稳定问题提供了全新的技术平台。由于暂态稳定性问题的快速性和紧急控制措施的滞后性，对扰动发生后电网暂态稳定性进行提前预测分析对防止事故进一步扩大变得尤为重要。在深入分析了发

3、电机功角信息与暂态稳定的关系后，论文利用广域测量系统所获取的信息对电网动态行为进行分析，提出了一种基于广域测量系统实时功角信息的暂态稳定性预测算法。由于现代电网规模大、机组多，为了减小计算量，提高计算速度，本文使用互补惯量中心-相对运动变换（CCCOI-RM）将多机系统的功角特性曲线聚合简化为单机无穷大系统中的功角特性曲线，然后通过对简化后系统的功角预测曲线特性的分析来判断系统的暂态稳定性。在暂态稳定性判据上使用极值（功角曲线是否出现极大值）、阈值双重判据来判断系统的暂态稳定性,提高了暂态稳定判断结果的可靠性。在功角曲线预测算法方面，提

4、出使用最小二乘支持向量机回归算法进行预测。该方法通过将非线性问题映射到高维空间的线性问题，采用核函数来代替高维空间中的内积运算，避免了高维运算，具有较好的速度优势。通过与常用预测算法（如，自回归算法（AR））对比分析，表明本文使用的最小二乘支持向量机回归算法在计算精度上有一定的优势。本文方法与系统详细模型结构无关，计算简单，通过对单机和多机标准系统的仿真分析表明，本文方法能够对其暂态稳定性作出快速正确的预测判断，能够为采取紧急控制措施提供相对充裕的预警时间，为暂态稳定性预测分析提供了一种新的思路。关键词：广域测量系统，相量测量单元，暂态

5、稳定预测，最小二乘支持向量机I重庆大学硕士学位论文英文摘要AbstractWiththedevelopmentofpowernetwork’sinterconnection,theproblemsofpowersystem’sstabilitybecomemoreandmoresevere.Inthelastfewdecades,theworld’seconomywasheavilystruckbythehappeningoflargescaleoutagefrequently.Inthiscircumstance,anewreal-t

6、imedynamicmonitorsystem(WideAreaMeasurementSystem,WAMS)isbroughtintouse.WAMSthatbasedonSynchronizedPhasorMeasurementTechnology(SPMT)providesanewtechnologyplatformforthestabilityproblems.Consideringthetimecharacteristicoftransientdisturb,transientstabilitypredictionbecome

7、sveryimportanttopreventtheenlargementoffaults.Basedonthereal-timegeneratorangledataprovidedbyWAMS,anoveltimeseriesdatabasedtransientstabilitypredictionmethodisproposedtosolvetheon-linetransientstabilityproblemsinthepaper.Becausetherearealotofgeneratorsinthemodernintercon

8、nectedpowersystem,CCCOI-RMtransformisusedinordertoreducethecalculationcomplexityinthepaper.Inthisway,mu