基于电网运行数据集的发电机励磁系统调差系数优化整定

发布时间：2018-06-26 18:14

  本文选题：自组织特征映射 + 励磁系统调差系数　； 参考：《电网技术》2017年02期

【摘要】：提出了基于电网运行数据集的发电机励磁系统调差系数优化整定方法。通过自组织映射神经网络对电网运行方式数据进行聚类,利用电网运行数据集得到电网典型运行方式及出现概率,并在此基础上分析发电机励磁系统调差系数不同定值方案对电网运行的影响,对发电机励磁系统调差系数进行优化整定。将所提方法应用于吉林省电网,仿真结果表明,该方法充分考虑了负荷变化特征和可再生能源发电运行特性,能有效降低电网有功损耗,提高电网电压水平,减小电压波动。
[Abstract]:This paper presents an optimal tuning method for generator excitation system based on grid operation data set. The data of grid operation mode are clustered by self-organizing mapping neural network, and the typical operation mode and occurrence probability of power network are obtained by using grid operation data set. On the basis of this, the influence of different adjustment schemes of generator excitation system on the operation of power grid is analyzed, and the adjustment coefficient of generator excitation system is optimized. The proposed method is applied to Jilin power grid. The simulation results show that the proposed method takes full account of the load variation characteristics and the operation characteristics of renewable energy generation, and can effectively reduce the active power loss, increase the voltage level and reduce the voltage fluctuation.
【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;东北电网有限公司;
【分类号】：TM31;TM732

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本文编号：2070963