电力系统动态等值的人工智能方法的研究

摘要

随着针对目前电力系统的规模不断扩大，动态等值作为一种系统简化的方法，具有可以大大降低计算量、降低方程的维数并能保持系统主要特征等优点，对于实时在线分析十分重要，受到了越来越多的重视。针对目前电力系统动态等值的研究现状，本文重点研究了估计等值法，主要作以下三个方面的工作：l、研究了电力系统动态等值的模型估计等值法，详细介绍了外部系统等值模型的建立的基础理论，包括模型的建立方法和电力系统的基本元件模型。2、研究了动态等值的数据来源，提出了采用非对称扰动数据的等值方法，该方法对外网等值模型中不含联络线都适用，等值模型建立在park方程求解的基础上，并以故障录波器数据为例进行了等值数据说明。3、提出了小生境免疫算法的人工智能方法用于动态等值，在单机无穷大系统算例中进行了应用，该算法精度高，速度快，具有很好的收敛性，鲁棒性强。上述等值模型、等值方法在天津电网中进行了应用，并对等值得到的模型进行了静态特性和动态特性校验，仿真结果表明本文提出的估计等值法是行之有效的，能够满足工程精度求。

目录

摘要

ABSTRACT

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第一章 绪论

1.1 研究意义

1.2 同调等值法

1.2.1 基本原理

1.2.2 优缺点

1.3 模式等值法

1.3.1 基本原理

1.3.2 优缺点

1.4 估计等值法

1.4.1 基本原理

1.4.2 优缺点

1.5 本文的主要工作

第二章 系统元件模型和辨识理论

2.1 引言

2.2 模型概述

2.2.1 物理机理建模

2.2.2 辨识建模

2.3 辨识的基本原理

2.4 电力系统的元件模型

2.4.1 同步发电机模型

2.4.2 励磁系统模型

2.4.3 负荷模型

2.5 小结

第三章 小生境免疫算法

3.1 引言

3.2 人工智能方法的研究

3.2.1 人工智能方法的发展

3.2.2 几种人工智能方法简介

3.2.4 人工智能方法与其它方法比较

3.3 人工免疫算法

3.3.1 人工免疫系统的发展

3.3.2 生物免疫系统

3.3.3 免疫算法

3.4 小生境免疫算法

3.4.1 小生境技术

3.4.2 算法流程

3.5 测试算法实验

3.6 小结

第四章 基于小生境免疫算法的动态等值方法

4.1 引言

4.2 基于非对称扰动数据的估计等值

4.2.1 数据处理

4.2.2 数据格式要求

4.3 基于小生境免疫算法的估计等值法

4.3.1 约束条件

4.3.2 目标函数

4.3.3 算法流程

4.4 算例分析

4.4.1 用两相短路故障数据进行估计等值

4.4.2 用单相短路故障数据校核

4.4.3 用三相短路故障数据校核

4.4.4 结果分析

4.5 小结

第五章 天津电网的动态等值和校验

5.1 引言

5.2 天津电网电磁暂态仿真的基础数据

5.2.1 网络结构

5.2.2 天津电网 ATP/EMTP 仿真模型

5.2.3 ATP/EMTP 中的仿真计算

5.3 天津电网电磁暂态仿真的动态等值

5.3.1 等值前分析

5.3.2 应用于天津电网的估计等值

5.3.3 等值结果分析

5.4 等值模型的校验

5.4.1 静态特性校验

5.4.2 动态特性校验

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 总结

6.2 未来研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用论文与参与项目情况