基于数据挖掘的临界暂态稳定边界特征提取方法研究

摘要

临界暂态稳定的边界问题是评价电力系统暂态稳定性的核心问题之一，当前在暂态稳定评估时，常常由于无法对电网临界状态给出准确判断，使安全评估存在模糊区域，所以准确刻画临界暂态稳定的边界特征对电力系统实现暂态稳定的精细化评估具有重要意义。 暂态稳定边界问题的传统解决方法主要是数值分析法、直接法和轨迹分析法，前者主要通过迭代求解的方式逐步求出临界切除时间，进而确定临界暂态稳定状态，该方法虽然求解准确但是计算量大；后两者方法主要从能量函数出发，进而求取临界能量值或临界固定值，但是其模型适应性差且求取过程复杂。近年来，随着人工智能及数据挖掘技术的逐渐成熟，基于数据分析的模式识别方法逐渐为解决电力系统中的一些传统问题提供了新的思路，该类方法主要是通过挖掘分析各状态信息之间的相关关系，并建立基于数据驱动的感知分析模型，进而从数据的角度挖掘出电网的另一面。 为此，本文在深入总结前人工作的基础上，借鉴人工智能图像识别的思想，开展基于数据挖掘的临界暂态稳定边界特征提取的一系列工作。本文主要研究工作包括以下内容： （1）通过对数据挖掘技术及其在电力系统中的应用阐述，从数据的角度重新看待电力系统的边界问题,为解决电网临界暂态稳定边界特征的提取问题提供新的思路，支撑基于数据挖掘的临界暂态稳定边界特征提取研究工作的开展。 （2）分析对比故障后发电机的功角轨迹等，直观刻画临界暂态稳定的边界现象；同时为了实现边界样本的快速自动生成，提出了边界样本的批量生成方法——两端逼近法，并基于PSD-BPA进行自动仿真程序开发，为基于数据挖掘的暂态边界分析提供数据支撑。 （3）借鉴人工智能图像识别思想，基于相关性分析选取了最能表征电力系统运行状态且相互之间存在紧密关联的输入特征，提出了基于SIFT算法的“源-网”特征匹配方法，进而完成“源-网”特征向量的匹配；同时为了量化匹配结果，构造了匹配度指标，通过匹配度指标表征临界暂态稳定的边界特征，最后通过算例完成算法验证。 （4）为完成电网临界稳定边界特征的工程应用，本文以数据驱动为核心指导，提出了基于数据驱动的新一代智能电网调控系统框架，并通过实验室集群环境完成算法验证及可视化开发。 综上所述，本文针对临界暂态稳定的边界问题，以数据分析的角度开展一系列研究工作，对实现电网暂态稳定的精细化评估具有重要意义，同时对实现数据驱动的电网分析模式具有积极的探索价值。

目录

第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 电网临界暂态稳定边界表征概述

1.2.1 数值积分法临界值计算

1.2.2 能量函数法临界能量计算

1.2.3 轨迹分析法能量变化及临界值

1.3 新一代智能调控系统关键问题——边界表征

1.4 本文研究内容

第2章 基于数据挖掘技术的电力系统分析应用

2.1 数据挖掘技术原理及其方法

2.2 基于数据挖掘技术的电力系统分析应用

2.3 本章小结

第3章 临界暂态稳定边界现象分析

3.1 临界暂态稳定边界刻画

3.2 基于PSD-BPA的自动仿真程序开发

3.3 临界仿真样本批量生成——两端逼近法

3.4 本章小结

第4章 临界暂态稳定边界特征提取方法

4.1.1 皮尔逊（Pearson）相关系数

4.1.2 输入特征量的选择

4.2 SIFT算法特征匹配

4.3 基于SIFT算法的“源-网”特征匹配

4.3.1 “源-网”信息矩阵处理

4.3.2 “源-网”特征向量匹配

4.3.3 临界暂态稳定边界特征指标构建

4.4 算例验证

4.4.1 IEEE-39节点系统边界表征

4.4.2 河南电网系统边界表征

4.5 本章小结

第5章 边界特征在新一代智能调控系统中的工程应用

5.1 DD-SGCS概述

5.1.2 DD-SGCS基本概念及功能框架

5.1.3 DD-SGCS平台架构

5.2 应用实践

5.2.1 系统平台环境

5.2.2 算法测试

5.2.3 可视化设计展示

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》和《中国学位论文全文数据库》投稿声明

致谢