数据驱动的电网静态稳定态势感知方法研究

目录

第1 章 绪 论

1.1 课题研究的背景与意义

1.2 国内外研究现状及分析

1.2.1 数据驱动方法在电网稳定分析应用的概述

1.2.2 态势感知方法研究现状

1.2.3 电力系统薄弱节点辨识研究现状

1.2.4 电力系统静态稳定性分析研究现状

1.3 本文的主要研究内容

第2 章数据驱动的电网静态稳定态势感知分析

2.1 引言

2.2 电网静态态势感知技术框架

2.3 电网数据的挖掘与深加工

2.3.1 电网广域量测系统的介绍

2.3.2 广域量测信息的提取

2.3.3 基于仿真数据的数据挖掘

2.3.4 电网状态信息的有效表达

2.4 本章小结

第3 章基于复电压轨迹特征聚类的电网薄弱环节辨识

3.1 引言

3.2 基于节点复电压的复杂网络模型

3.3 数据驱动的电网薄弱环节辨识方法

3.3.1 电网薄弱环节辨识的基本思路

3.3.2 依据曲率半径的薄弱环节辨识原理

3.3.2 电网复电压数据的曲率半径计算

3.3.3 基于复电压轨迹特征曲率半径的聚类方法

3.4 薄弱环节辨识流程

3.5 仿真验证

3.6 本章小结

第4 章数据驱动的电力系统静态电压稳定评估

4.1 引言

4.2 静态电压稳定的量化指标

4.3 数据驱动的静态电压稳定评估

4.3.1 静态电压稳定态势评估的输入数据

4.3.2 用于电压稳定性评估的随机森林建模

4.3.3 数据驱动静态电压稳定评估方法与流程

4.4 仿真验证

4.4.1 IEEE 39 节点系统单个负荷增长模式算例

4.4.2 IEEE 39 节点系统所有负荷增长模式算例

4.4.3 IEEE 118 节点系统算例

4.5 本章小结

第5 章基于高斯过程回归的电网状态预测与可视化

5.1 引言

5.2 功角与电压统一分析机理

5.3 高斯过程回归算法

5.3.1 高斯过程回归的思想

5.3.2 高斯过程

5.3.3 高斯过程回归模型的建立

5.4 基于 GPR 的电网状态预测

5.4.1 基于静态场景状态预测的输入数据

5.4.2 预测流程

5.4.3 预测模型评价指标

5.5 基于 GPR 的电网状态预测仿真验证

5.5.1 高斯过程回归模型输入数据仿真

5.5.2 GPR 模型核函数的选择

5.5.3 GPR 预测结果与性能对比分析

5.6 电网静态稳定态势感知可视化开发

5.7 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

致谢