基于聚类分析的电力系统暂态稳定故障筛选.pdf

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1、第29卷第15期电网技术Vol.29No.152005年8月PowerSystemTechnologyAug.2005文章编号：1000-3673（2005）15-0018-05中图分类号：TM712文献标识码：A学科代码：470⋅4054基于聚类分析的电力系统暂态稳定故障筛选王成山，曹旌，陈光远（天津大学电气与自动化工程学院，天津市南开区300072）POWERSYSTEMTRANSIENTSTABILITYCONTINGENCYSCREENINGBASEDONCLUSTERINGANALYSISWANGC

2、heng-shan，CAOJing，CHENGuang-yuan（SchoolofElectricalEngineeringandAutomation，TianjinUniversity，NankaiDistrict，Tianjin300072，China）ABSTRACT:Apowersystemtransientstabilitycontingency障集中的严重故障。目前，故障筛选的方法主要有screeningmethodisputforward.BasedonfuzzyC-means数值仿真法[1]、

3、能量函数法[2-5]、神经网络（ANN）(FCM)andvectorquantization(VQ)method,thismethod方法[6-11]等。数值仿真法的结果比较准确，但计算integratestheadvantagesoftwoclusteringanalysismethods.速度较慢，无法满足在线应用的要求，而且无法给Bychoosingtheenergymarginofpost-faultsystemasoneof出系统稳定程度的定量描述。能量函数法的突出优contingencyfeatu

4、res,thecontingencyscreeningaccuracyis点是能够定量地度量系统的稳定程度，且计算速度improvedefficiently.CasestudiesonNewEngland10-machine较快，能够为制定预防性控制措施提供有价值的信39-bussystemandIEEE50-machine145-bussystemshowthat息，但能量函数法在求取临界能量时有一定的困难theproposedmethodiseffective.和局限性。神经网络方法的实质是建立暂态稳定分

5、KEYWORDS:Powersystem；Transientstability；析结果与描述故障状态的特征变量之间的映射关Contingencyscreening；Clusteringanalysis系，训练好的神经网络在线计算的工作量非常小，摘要：提出了一种基于聚类分析的电力系统暂态稳定故障筛能够以很快的速度对预想故障集进行筛选，但这种选方法。该方法建立在模糊C-均值（FCM）算法和矢量量化方法也存在一些问题，例如：特征变量的选择没有（VQ）方法的基础上，结合了两种聚类分析方法的优点，通统一定义，所选取的特

6、征变量还不能保证全面、正过选择故障后系统的能量裕度作为特征变量之一，有效提高确地描述电力系统的状态；训练样本不足以覆盖整了故障筛选的准确性。采用新英格兰10机39节点系统和个样本空间；神经网络结构、学习参数的选择等在IEEE50机145节点系统进行的测试证明了该方法的有效性。很大程度上要依赖于研究者的经验。关键词：电力系统；暂态稳定；故障筛选；聚类分析本文提出了一种基于聚类分析的暂态稳定故1引言障筛选方法，该方法的工作过程类似于神经网络，但其收敛性与神经网络方法相比有很大的改进。为随着现代电力系统规模的不断扩

7、大，电力系统了反映出系统运行点与系统稳定域边界的距离，本结构和运行方式日趋复杂，在电力市场条件下，系文选择了故障后系统的能量裕度作为特征变量之统的运行状态更加接近稳定极限，故障引起的系统一，提高了故障筛选结果的准确性。暂态失稳的影响范围将更广、损失更大，进行暂态稳定评估对于提高电力系统运行的安全性有重要2基于聚类分析的故障筛选意义。暂态稳定评估的关键是快速地筛选出预想故基于聚类分析的故障筛选方法的基本原理是：首先，将一些给定的故障样本根据其特征变量信息基金项目：国家自然科学基金资助项目（50177022）；高

8、等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目。分为若干类，计算各类的聚类中心，并确定每一类ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina的稳定属性；然后，针对实际电力系统故障列表中(50177022)；ProjectSupportedbyTeachingandResearchAwardProgram的每一故障，依据其特征变量相对于各类