基于PSOD的时滞电力系统高效特征值分析方法及系统

    公开(公告)号:CN112165085B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202010759221.2

    申请日:2020-07-31

    摘要: 本公开提供了一种基于PSOD的时滞电力系统高效特征值分析方法及系统,根据获取的时滞电力系统的运行状态数据,利用PSOD方法得到时滞电力系统的部分解算子离散化矩阵;利用子空间法计算解算子部分离散化矩阵预设个数的第一特征值;将第一特征值依次经过谱映射、反旋转放大和牛顿校验后得到时滞电力系统的特征值;其中,子空间法中,将部分解算子离散化矩阵中的待求逆矩阵表示为Schur补的形式,利用Schur补的形式得到该矩阵的逆与向量乘积的表达式,利用反幂法求解该矩阵逆与向量的乘积;避免了利用迭代方法迭代计算矩阵逆‑向量乘积,只需通过一次反幂法即可得到矩阵逆‑向量乘积的解,显著降低了矩阵逆‑向量乘积的计算量。

    基于增殖和缩减进化的电网紧急切负荷优化方法及系统

    公开(公告)号:CN114389265A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210287003.2

    申请日:2022-03-23

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明公开了一种基于增殖和缩减进化的电网紧急切负荷优化方法及系统,包括:获取各切负荷站允许切负荷量的上下限以及电网暂态安全约束指标的边界阈值数据;基于所述数据和进化算法模型,得到最优的电网紧急切负荷方案;其中,所述进化算法模型的工作关键在于增殖和缩减进化策略,缩减策略包括关键的两个步骤,分别是基于代理模型的预筛选和基于时域仿真的验证。本发明优化算法框架全局收敛性要更好。在给定电网运行方式和功率缺额扰动事故下,能够快速得到全局最优方案或靠近全局最优的方案。

    基于值集的时滞电力系统小干扰稳定域求取方法及系统

    公开(公告)号:CN114117331A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111432348.4

    申请日:2021-11-29

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明提供一种基于值集的时滞电力系统小干扰稳定域求取方法及系统,属于电力系统稳定域研究技术领域,包括:基于电力系统中的多个不确定时滞,建立特征准多项式的泰勒模型;根据建立的特征准多项式的泰勒模型估计特征准多项式的值集;通过对特征准多项式值集的内、外估计进行剔零判别,确定时滞稳定域边界;根据时滞稳定域边界确定时滞空间内的相应区域是否为稳定域。本发明基于对特征准多项式的值集内、外估计进行剔零判别,提出求解电力系统小干扰时滞稳定域的分支定界方法;值集法的应用,可同时处理多个不确定性时滞在大范围下变动的情况;分支定界法的应用,可以实现以最小保守性得到足够精确的时滞稳定域结果。

    交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111311008B

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202010107988.7

    申请日:2020-02-21

    申请人: 山东大学

    摘要: 本公开公开了一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及系统,包括:构建TTC快速评估模型的原始特征集;基于未来一段时间的电网拓扑结构和预测信息,生成TTC快速评估模型的训练样本集;基于SDAE和ELM建立TTC快速评估模型;生成未来态运行场景,基于TTC快速评估模型和启发式搜索方法,计算为保证系统安全所需的预防控制措施类型;根据电网所处的运行状态类别和所需的预防控制措施类型,对运行场景进行分层分级预警。基于深度学习技术,能够快速进行动态安全风险态势的滚动预警,最终的分层分级预警结果能够更全面的反映系统运行状态的安全性,并且能对下一步的预防控制决策提供有效的指导信息。

    基于电气距离的电网拓扑结构可视化方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN111884207A

    公开(公告)日:2020-11-03

    申请号:CN202010687866.X

    申请日:2020-07-16

    申请人: 山东大学

    摘要: 本发明公开了一种基于电气距离的电网拓扑结构可视化方法、系统及介质,包括以下步骤:确定各电网拓扑节点的原始坐标;以所有节点距离超平面的距离之和最小为目标,通过梯度下降法优化求解最优投影超平面;通过坐标变换,将所有节点投影到最优投影超平面上,并将此最优投影超平面平移经过原点;重新构建坐标系,使得新构建的坐标系的某一坐标轴垂直最优投影超平面,重新计算所有节点坐标,实现一次降维;重复上述步骤,直至所有节点位置信息由二维或三维向量表示,实现节点可视化。本发明形成的可视化图形可以直观表现出电力系统网络拓扑结构中各节点之间的电气连接强度,系统电气连接的紧密程度和网络连稠密程度。

    交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及系统

    公开(公告)号:CN111311008A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010107988.7

    申请日:2020-02-21

    申请人: 山东大学

    摘要: 本公开公开了一种交直流大电网动态安全风险态势滚动前瞻预警方法及系统,包括:构建TTC快速评估模型的原始特征集;基于未来一段时间的电网拓扑结构和预测信息,生成TTC快速评估模型的训练样本集;基于SDAE和ELM建立TTC快速评估模型;生成未来态运行场景,基于TTC快速评估模型和启发式搜索方法,计算为保证系统安全所需的预防控制措施类型;根据电网所处的运行状态类别和所需的预防控制措施类型,对运行场景进行分层分级预警。基于深度学习技术,能够快速进行动态安全风险态势的滚动预警,最终的分层分级预警结果能够更全面的反映系统运行状态的安全性,并且能对下一步的预防控制决策提供有效的指导信息。

    一种基于深度学习的电力系统暂态稳定评估方法及系统

    公开(公告)号:CN109086913B

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201810759783.X

    申请日:2018-07-11

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的暂态稳定评估方法及系统,包括:构建暂态稳定评估原始特征集;建立离线预想事故集;基于互信息理论自适应建立堆叠降噪自动编码器特征提取模型,实现原始输入的多层特征提取;建立支持向量机集成回归模型,判断固定预想事故下多种运行方式的暂态稳定裕度;生成多个未来运行方式及在线预想事故集;利用各个预想事故对应的支持向量机集成回归模型预测暂态稳定裕度指标,对不同运行方式下系统的暂态稳定程度进行严重度分级。本发明与现有的分布式并行计算技术相结合,最终实现既能自适应确定具有大量网络节点和多个隐藏层的深度学习模型的最佳网络结构,又能快速准确的评估电力系统的暂态稳定程度,满足在线应用要求。