基于小波耗散能量谱的强迫振荡源定位方法

    公开(公告)号:CN114690034A

    公开(公告)日:2022-07-01

    申请号:CN202210246296.X

    申请日:2022-03-14

    IPC分类号: G01R31/34 G06F17/15

    摘要: 本发明公开了一种基于小波耗散能量谱的强迫振荡源定位方法,包括:对发电机的电气变化量进行小波变换,得到各电气变化量的小波系数矩阵;计算各发电机在各小波系数矩阵处的小波耗散能量谱,根据小波耗散能量谱在各小波尺度系数下的变化趋势,定位于强迫振荡强相关的关键尺度小波系数;提取出各发电机在关键尺度小波系数处对应的小波耗散能量谱;将n台发电机的小波耗散能量谱按柱状排列,根据所提基于小波耗散能量谱的电力系统强迫振荡源定位判据,定位振荡源;输出强迫振荡源定位结果。本发明不仅继承了传统DEF无需详细系统模型和元件参数便能定位强迫振荡源的特点,还避免了传统时域DEF需对所需电气量进行信号重构处理,提高了强迫振荡源的定位效率。

    一种基于SPDMD的电力系统振荡模式及模态辨识方法

    公开(公告)号:CN110311392B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN201910658374.5

    申请日:2019-07-21

    IPC分类号: H02J3/24

    摘要: 本发明公开了一种基于SPDMD的电力系统振荡模式及模态辨识方法,包括:利用时间振幅系数表征各振荡模式对应的能量权重,筛选出能量权重较大的振荡模式与振荡模态;对前N‑1列量测数据序列构成的矩阵进行变换计算初始振幅系数,在Frobenius范数项上引入罚函数项并结合ADMM确定初始振幅系数内部非零元素的位置,对初始振幅系数进行矩阵编码,采用拉式乘子法调整其内部非零元素数值大小以得到最优振幅系数;通过最优振幅系数中非零元素与各振荡模式间的对应关系确定主导振荡模式,完成主导振荡模态、主导参与因子与同调机群的协同辨识评估。本发明实现了电力系统振荡模式及模态辨识,弥补了DMD算法无法确定主导振荡模式数量的缺陷。

    一种电力系统静态电压稳定域边界快速搜索的直接法

    公开(公告)号:CN108649585B

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN201810624732.6

    申请日:2018-06-16

    IPC分类号: G06F30/20 H02J3/12

    摘要: 本发明公开了一种电力系统静态电压稳定域边界快速搜索的直接法,包括:以基态潮流为起始点,设定功率增长方向角为π/2的功率增长方向,采用常规直接法预估初值并搜索第一个电力系统鞍结分岔点,获取静态电压稳定域边界点;重复向功率增长方向角减小的方向改变功率增长方向,以上一电力系统鞍结分岔点为初值,通过直接法方程计算新功率增长方向下的电力系统鞍结分岔点,获取新的静态电压稳定域边界点:若功率增长方向角小于等于0,则将所有静态电压稳定域边界点顺次连接,获取静态电压稳定域边界;否则返回上一步骤。本发明克服了CPF法造成巨大计算负担的缺点,有效提高SVSR边界的构建精度,实现电力系统SVSR高效、准确构建。

    一种电力系统负荷裕度的并行化计算方法

    公开(公告)号:CN108804386B

    公开(公告)日:2022-03-29

    申请号:CN201810747330.5

    申请日:2018-07-09

    摘要: 本发明公开了一种电力系统负荷裕度的并行化计算方法,包括:采用基于负荷参数的二阶导数进行初值预估,得到临界点初值x0、零特征值对应的右特征向量初值g0、以及负荷裕度初值λ0;以上述参数为基础构建直接法非线性方程组对应的修正方程组,通过降阶变换将修正方程组拆分为四组同系数低维矩阵的线性方程组;基于CPU‑GPU混合架构,将Jacobi+ILU两阶段预处理和BICGSTAB迭代求解法相结合并行求解降阶之后的线性方程组,进而实现电力系统负荷裕度的快速求解。本发明保证了所求负荷裕度的正确性,计算速度较快,且能计算出一些连续潮流无法收敛系统的负荷裕度。

    一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法

    公开(公告)号:CN112003272B

    公开(公告)日:2021-12-14

    申请号:CN202010801108.6

    申请日:2020-08-11

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/24

    摘要: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统频率安全控制方法,包括:在广域量测数据中自主挖掘电力系统频率的时序特征量作为输入数据,并对数据作预处理操作,并定义三种频率指标作为输出数据;采用深层学习架构建立时序特征量与频率安全性之间的非线性映射关系,实现端到端的频率安全评估;优化电力系统频率安全评估模型的关键参数来提高评估精度,借助广域量测数据的量测误差和风电渗透率分析,探讨所提频率安全评估方法的抗干扰性能。本发明实现了功率扰动下电力系统频率安全的快速评估,有效弥补传统方法受限于数据处理能力和泛化能力的不足。