基于故障影响域的多重预想故障集筛选方法.pdf

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1、第43卷第14期电力系统保护与控制Vl01．43NO．142015年7月16日PowerSystemProtectionandControlJu1．16．2015基于故障影响域的多重预想故障集筛选方法李传栋，张逸，杨桂钟，郭瑞鹏(1．国网福建省电力有限公司电力科学研究院，福建福州350007；2．浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027；3．国网福建省电力有限公司，福建福州350003)摘要：针对省级电网静态安全分析中多重预想故障数量庞大以及由此带来的计算效率低下、耗时过长等问题，研究并实现了一种基于故障影响域的多重预想故障集自动筛选方法。首先，利用转移系数表示某设备

2、在其他设备开断前后的有功潮流变化；随后，根据转移系数将开断后潮流明显增大且接近短时过载能力的设备划归为此开断设备的故障影响域；最后，根据分析不同预想开断的故障影响域之间的关系确定需要重点关注的^2多重故障集。此方法原理简单，容易编程实现。通过在IEEE39节点系统和省级电网中的成功应用证明了此方法的可靠性和实用性。关键词：省级电网；转移系数；故障影响域；多重预想故障：自动筛选Ananticipatedmulti-contingenciesselectionmethodbasedonfaultinfluencedomainLIChuandong，ZHANGYi一，YANG

3、Guizhong，GUORuipeng2(1．StateGridFujianElectricPowerResearchInstitute，Fuzhou350007，China；2．CollegeofElectricalEngineering,ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China；3．StateGridFujianElectricPowerCo．，Ltd．，Fuzhou350003，China)Abstract：Tosolvetheissuesoflowcalculatingeficiencyandlongcalculatingt

4、imecausedbylargeamountofanticipatedmulti-contingenciesinthestaticsecurityanalysisofprovincialpowergrid，ananticipatedmulti-contingenciesautomaticselectionmethodbasedonfaultinfluencedomainisresearchedandimplemented．Firstlytransfercoeficientisusedforsignifyingtheactivepowerflowchangeofdevic

5、esbeforeandaftercontingencyofanotherdevice．Thenaccordingtothetransfercoeficient，thedeviceswhichthepowerflowissignificantlyincreasedandclosedtotheshort—termoverloadcapacityaredefinedasthefaultinfluencedomainofcertaindevice．FinallytheimportantanticipatedJv-2contingenciesareautomaticallysel

6、ectedaccordingtotherelationshipbetweeneveryfaultinfluencedomain．Thetheoryofthismethodissimple，andfacilitatesprogrammingrealization．TheIEEE39-bussystemandactualprovincialpowergridexamplesprovethereliabilityandpracticalityofthisscheme．ThisworkissupportedbyNationalHigh-techR&DProgramofChina

7、(863Program)(No．2011AA05A118)．Keywords：provincialpowergrid；transfercoeficient；faultinfluencedomain；anticipatedmulti—contingencies；automaticselection中图分类号：TM711文献标识码：A文章编号：1674．3415(2015)14-0092—08障，则计算负担沉重，计算耗时过长，难以满足实0引言时性的要求l4J。实际上，大多数多重预想故障并不电力系统静态安全分析中需要研究系统发生预影响系统的正常