基于模糊聚类理论的电力系统同调机群识别研究

摘要

发电机同调机群识别的研究对动态等值、暂态稳定分析计算、为改进系统行为的控制设备的设计、操作和整定提供必要数据等方面有极其重要的意义.发电机同调识别是一个相对古老的研究课题,可用于发电机同调识别的方法很多,但随着计算机技术的发展和电网对系统稳定要求的提高,对这一课题的研究在不断深入,并且更具有现实意义.本文根据电力系统中同调机群的划分有一定的模糊性和不确定性这一特点,引入模糊数学理论的知识,将其应用于电力系统同调机群的识别有其自身的优越性.首先,本文引入模糊聚类分析的基本概念、基本理论和基本方法,并针对电力系统中发电机同调识别的模糊性提出基于模糊聚类分析的建模方法.其次,本文推导了基于模糊聚类分析识别同调机群的两种数学模型.建模依据是各个发电机之间的相似程度,考虑了系统结构、故障时间、故障地点等因素.通过算例仿真比较了两种数学模型的优缺点.最后,本文深入研究了基于模糊聚类理论的传递闭包发电机同调识别算法和模糊ISODATA发电机同调识别算法,对算法的各个控制参数的选取问题进行了大量的仿真试验,给出了优化参数取值的一些经验值.根据电力系统发电机同调识别的特点改进了模糊ISODATA算法,使其更能适用于工程应用.通过算例仿真试验证明了该算法的有效性.

目录

文摘

英文文摘

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第1章绪论

1.1引言

1.2发电机同调识别的基本概念

1.2.1发电机同调的定义

1.2.2发电机同调识别的基本判据

1.3发电机同调识别的研究现状

1.3.1经典方法

1.3.2现代方法

1.4本文的主要工作

第2章模糊聚类方法的基本理论

2.1模糊数学基本理论概述

2.1.1模糊数学理论的提出

2.1.2概率论与模糊数学

2.1.3模糊集合的定义

2.1.4模糊关系与模糊矩阵

2.2模糊聚类分析的研究与发展

2.3模糊聚类分析的基本方法

2.3.1基于模糊等价关系的动态聚类方法

2.3.2基于模糊划分的方法

2.4发电机同调识别问题中的模糊性

2.5模糊聚类分析的建模

2.5.1基于模糊等价关系的聚类分析模型

2.5.2基于模糊划分的聚类分析模型

2.6本章小结

第3章发电机同调识别的系统模型

3.1电力系统中同调机群识别的研究

3.2同调机群识别的基本假设

3.3同调机群识别系统模型的建立

3.3.1经典分析方法的数学模型

3.3.2基于模糊聚类分析方法的数学模型

3.4本章小节

第4章基于模糊聚类理论的发电机同调识别方法

4.1基于相关理论的发电机同调识别方法

4.1.1相关理论

4.1.2基于相关理论的同调识别算法框图

4.1.3算例验证

4.2基于模糊等价关系的发电机同调识别方法

4.2.1发电机同调识别的传递闭包法步骤

4.2.2传递偏差问题

4.2.3算例验证

4.3基于模糊划分的发电机同调识别方法

4.3.1发电机同调识别的模糊ISODATA法步骤

4.3.2模糊ISODATA法的参数选择问题

4.3.3发电机同调识别的改进模糊ISODATA算法框图

4.3.4算例验证

4.4发电机同调识别的三种算法比较

4.5本章小结

第5章结论

附录1权广义距离的概念及uij*的推导过程

附录2相关法三相短路故障同调机群划分结果

附录3相关法甩负荷故障同调机群划分结果

附录4相关法切机故障同调机群划分结果

附录5相关法切除输电线故障同调机群划分结果

附录6新英格兰10机39节点系统结构图

附录7 EPRI_36节点纯交流系统结构图

参考文献

致谢