一种基于条件核密度估计的电网可靠性序贯仿真方法

    公开(公告)号:CN106021728A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610340264.0

    申请日:2016-05-19

    IPC分类号: G06F17/50

    CPC分类号: G06F17/5036

    摘要: 本发明提供的基于条件核密度估计的电网可靠性序贯仿真方法,采用最大负载能力、系统状态平均持续时间和健全负荷百分比作为系统状态的MDP状态参数。在系统年最大负荷水平下进行一次传统序贯仿真,将所有系统状态的MDP状态参数作为MDP状态参数样本,建立条件概率密度分布。当系统负荷水平或负荷变动规律变化时,根据原始的MDP状态参数的条件概率密度分布,抽取系统状态,由各系统状态下MDP状态参数计算,得到各系统状态的失负荷量和持续时间,形成可靠性指标。本发明根据MDP参数的条件分布抽取系统状态,只需比较各状态下最大负载能力与负荷的大小,无需对各系统状态进行最优潮流计算,大大降低了序贯仿真时间。

    一种基于条件核密度估计的电网可靠性序贯仿真方法

    公开(公告)号:CN106021728B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201610340264.0

    申请日:2016-05-19

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 本发明提供的基于条件核密度估计的电网可靠性序贯仿真方法,采用最大负载能力、系统状态平均持续时间和健全负荷百分比作为系统状态的MDP状态参数。在系统年最大负荷水平下进行一次传统序贯仿真,将所有系统状态的MDP状态参数作为MDP状态参数样本,建立条件概率密度分布。当系统负荷水平或负荷变动规律变化时,根据原始的MDP状态参数的条件概率密度分布,抽取系统状态,由各系统状态下MDP状态参数计算,得到各系统状态的失负荷量和持续时间,形成可靠性指标。本发明根据MDP参数的条件分布抽取系统状态,只需比较各状态下最大负载能力与负荷的大小,无需对各系统状态进行最优潮流计算,大大降低了序贯仿真时间。

    一种基于PMU类噪声数据的在线负荷建模方法

    公开(公告)号:CN106786567B

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201710121346.0

    申请日:2017-03-02

    IPC分类号: H02J3/00 G06F17/50

    摘要: 本发明公开了一种基于PMU实测类噪声信号的在线辨识负荷参数的方法。类噪声信号是由电力系统小扰动引起的响应信号,该信号时时存在并可以被PMU装置记录下来,从而为负荷的在线参数辨识提供数据源。为了使类噪声信号可以精确的辨识负荷参数,该方法对PMU记录的类噪声信号进行预处理,并提出将负荷的状态空间模型作为待辨识模型,并从参数可辨识度的角度对参数进行了优化。最后,该方法将负荷参数辨识问题转化为非线性最优化问题,采用基因算法对该问题求解。本发明已经应用于重庆电网,结果表明辨识算法耗时短,参数辨识结果准确。