14暂态稳定在线预警故障集的自适应筛选

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1、第$$卷!第!!期D;:2$$!=;2!!!##(年""月!*日=;E2!*#!##(暂态稳定在线预警故障集的自适应筛选徐泰山!薛禹胜!李碧君!鲍颜红!杨卫东!许剑冰!崔晓丹!国网电力科学研究院"南京南瑞集团公司#江苏省南京市!"###$$摘要!大电网暂态安全稳定在线预警的故障数目大!计算负担重"为减少每轮在线预警中需要进行时域仿真计算的故障集数目"并且不遗漏暂态安全稳定的关键故障"提出了暂态安全稳定在线预警预想故障集的一种自适应筛选方法#首先依据上一时间断面上各预想故障的稳定裕度和稳定模式"识别那些影响

2、系统稳定性的关键电网元件$再根据当前这些元件运行状态的变化"确定筛选预想故障的新门槛值$最后将本轮预想故障的预估裕度与该门槛值比较"筛选出那些需要重新计算稳定裕度的故障#通过电网在线预警系统的实际工程运行"验证了该方法的有效性和工程实用性#关键词!故障筛选$自适应$在线评估$暂态安全稳定$量化分析中图分类号!%&'"!!!引言络!-==$与短时仿真相结合的混合故障筛选方法#克服了单纯使用-==方法不能产生连续分类指随着电力系统规模的不断增大%电力市场运行标#从而导致误分类的问题(文献&1'根据故障清除机制

3、的不断推进和可再生能源发电的逐步接入#在时刻转子角度和速度#计算出故障清除时刻与故障线评估电力系统的安全稳定性已成为电力系统运行前发电机转子角度差值的绝对值之和%发电机转子&"'调度的迫切需求和发展方向(构建在线安全预警角度差值的绝对值最大值等1个性能指标#将每个和协调防御系统已成为国内外电网运行单位%研究故障在不同性能指标下由小到大排序的序号相加#&!'机构和专家学者的共识(但要实现电力系统安全获得该故障在综合性能指标下的序号#并由小到大稳定性的在线评估#计算周期一般要求不大于重新排序#然后根据系统规模

4、的大小判定排在设定"#345(而在"#345之内完成大电网的成千上万数目之前的故障为无害或不严重故障(文献&''将个预想故障的安全稳定评估#计算负担十分沉重(时域仿真与直接法相结合#计算出各个预想故障的实际上#对所有故障进行详细分析既不现实也无必临界切除时间和稳定裕度#用于非严重故障筛选%严&$'要(现有的解决方法是电网调度运行人员凭经验重故障筛选#以及潜在故障的甄别(筛选出少量的预想故障进行在线安全稳定评估#而以上方法应用于在线系统#在力求保留严重故筛选掉的大量预想故障就不进行在线评估了#其可障详细仿真

5、的前提下#可以从一定程度上降低评估靠性与电网调度运行人员的经验紧密相关(因此#计算的规模(但都没有充分利用在线运行历史结果亟需提出电力系统在线安全稳定评估预想故障集自信息以及当前运行方式相对于历史运行方式的变化适应筛选方法#摆脱预想故障集的设置对电网调度信息#因此很难协调好筛选效率与筛选正确性的矛运行人员经验的依赖(盾(文献&+'提出了将67-系统不断运行过程中获目前用于动态安全分析!67-$的预想故障筛选得的结果信息不断反馈到预想故障筛选环节#以完及排队算法主要是基于人工智能和暂态能量函数的善预想故障集

6、生成#但没有指出如何利用67-历史方法(人工智能法容易产生误分类问题#从而造成结果信息进行预想故障集自动生成(对严重故障的漏选(文献&0'利用模糊子集理论及本文提出了依据电网上一轮安全稳定在线评估%89:;<级数#通过设计一个反映系统稳定度的连续给出的各个预想故障的安全稳定裕度和模式#来确分布的稳定指标#并设计一个相对保守的门槛值来定本轮安全稳定在线评估需要重新计算的故障集的进行预想故障的筛选(文献&*'提出了人工神经网方法(收稿日期%!##()#*)"+$修回日期%!##()#')"##"!预想故障集自

7、适应筛选框架设计国家科技支撑计划资助项目&!##+,--"$,#*'$国家火炬计"(#划产业化资助项目&!##+./#0#1$''$已申请国家发明专利"2"!安全预警预想故障集&申请号%!##+"#!0$11#2''#预想故障集!>;5?45@A5>9BA?#C7$依据电网结)")!##(#$$!!!$!构生成(在线预想故障集!;5:45A>;5?45@A5>9BA?#定量分析方法#进行暂态频率安全性的量化分析和&"#)""'FC7$对应于电网实际运行状态#是C7的子集#通模式分析(本文基于安全稳定性量化

8、分析方法常可以按照一定的规则生成#其故障数目对于在线提供的稳定裕度和稳定模式#结合运行状态变化的评估而言也相当大(FC7筛选的目的是筛选出电大小实现C7自适应筛选(网当前运行状态下真正严重的故障#以便进行详细#2#!关键元件的确定的安全稳定分析(考虑到电网正常运行状态下#大采用安全稳定性量化分析算法#获得上一轮在部分在线预想故障是非严重故障#用于在线安全预线评估的各个故障下的安全稳定裕度%模式和输电警系统评估的故障集应该由严重