基于分层理论的电网故障诊断及脆弱性评估方法研究

摘要

随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的持续增长，电力系统的结构也日益复杂。一旦电力系统发生故障，要准确的分析和判断故障位置、性质以及准时的排除故障，是一件非常困难的事情。为了提高电力系统的可靠性与安全性，当电网发生故障或扰动时，仍能保持电网正常运行，防止大规模停电事故的发生，且在自然灾害、极端气候条件或外力破坏情况下仍能保证电网安全、稳定地运行。因此采用的基于分层理论的大规模电网故障诊断研究具有十分重要的意义。
　　针对大规模电网中存在的结构复杂性、运行状态多变性，电网故障信息量大、故障诊断的复杂性，以及故障诊断的速度和精度难以保证等问题，论文做出了如下工作:
　　首先，论文分析了数据采集与监控系统、综合调度数据平台、广域量测系统、继电保护信息系统等多个监控系统的在电网故障诊断的作用和地位，这些数据平台为电网故障诊断提供了各种电气量信息、开关与保护信息等故障诊断的关键信息数据，这为电网的分层的故障诊断提供了数据来源。
　　其次，论文提出了基于图论的电网分层方法并针对电网脆弱性进行评估，考虑到电网拓扑的实际情况，根据图论的最优化问题，对大规模电网的拓扑图中的节点构造Laplace矩阵，应用Fiedler向量方法对大规模电网的节点间递行划分;论文还提出了以大规模电网中节点的电压、频率、相角的关联度值为优化对象，根据模糊C-均值的方法，对大规模电网进行分层。通过这种方法可以将大规模电网分割成若干区域，这样就可以针对每个小区域进行故障诊断。能够把复杂的问题进行相对简单化处理，降低了故障诊断的难度，提高故障诊断的效率。
　　最后，对大规模电力系统进行脆弱性评估，通过简化电力系统的脆弱性传播模型和分析电力系统的脆弱源和传播方向，再根据给定的节点电压以及相角阈值指标进行分析，有效的反映了电力系统脆弱性的重要性。为电力系统的故障诊断提供了理论基础。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究的背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 研究发展

1．2．2 研究方法

1．3 本文的主要研究内容和工作

第2章 电网故障类型及诊断信息特征研究

2．1 电网故障分类研究

2．2 电网故障诊断信息特征分析

2．3 电网故障诊断信息获取方法研究

2．3．1 电网故障信息分类比较

2．3．2 电网故障信息有效性比较

2．4 本章小结

第3章 基于图论方法的电网分层方法及脆弱性评估研究

3．1 图的基本理论

3．1．1 图的定义

3．1．2 图的几个概念

3．1．3 图的矩阵表示

3．2 图的分割方法

3．2．1 分割标准

3．2．2 图的分割方法最优化问题

3．3 基于图论方法的电网分层方法研究

3．3．1 基于图论方法的电网分层方法研究

3．3．2 算例分析

3．4 基于图论的电网脆弱性评估方法研究

3．4．1 基于图论的电网脆弱性评估模型的建立

3．4．2 算例分析

3．5 本章小结

第4章 基于模糊C-均值的大规模电网分层方法及脆弱性评估研究

4．1 模糊聚类分析简介

4．2 模糊聚类理论基础

4．2．1 模糊聚类的定义

4．2．2 模糊聚类分析的基本方法

4．3 基于模糊C-均值聚类算法的电网分层方法研究

4．3．1 基于模糊C-均值聚类算法描述

4．3．2 模糊C-均值聚类算法的有效性判别

4．3．3 模糊C-均值聚类算法的大规模电网分层方法研究

4．3．4 算例分析

4．4 电网动态脆弱性评估

4．4．1 电网脆弱性阈值分析

4．4．2 算例分析

4．5 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间所做的工作