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基于机器学习的电力系统频率在线态势研究

发布时间:2021-11-27 15:18
  随着新能源的引入和节能减排的压力,我国电力系统正经历着一系列变革与挑战。电力系统频率是反映交流电网全局功率盈缺的一个重要的运行指标。对于电力系统频率的传统研究方法(如时域分析法、直接法、等值模型法等)基于物理理论分析的思路,存在构建模型复杂、无法兼顾计算量和计算精度的问题。一些基于人工智能的方法(如神经网络、决策树、贝叶斯网络)在面向电力系统的非线性问题,存在泛化能力不足和准确率低等问题。传统机器学习方法有梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM),GBDT具有较强的泛化能力,SVM可以求解高维空间的决策问题,二者广泛用于预测和分类任务。深度学习是机器学习的一种类型,电力系统遭受扰动后的频率动态是一个时间序列,深度学习长短期神经网络(LSTM)和径向基网络(RBF)能够捕获序列中长距离的关联,适合处理序列预测问题。本文从电力系统频率的基本概念出发,分析电力系统的静态频率特性和动态频率特性。使用基于时域法的PSASP搭建网络模型进行电力系统暂态稳定性仿真,并引入CEPRI36和IEEE39标准节点算例分析扰动后的频率响应特性。两种算例的数据和频率特性曲线一致可以说明扰动与频率变化存... 

【文章来源】:电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:74 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于机器学习的电力系统频率在线态势研究


发电机静态频率特性

框图,动态特征,频率,框图


电子科技大学硕士学位论文范围内可以承受的负载变化量。显然,K值越大,负载变化引起的频率变化越小,说明系统越稳定。2.1.2.2动态频率特性实际电网因为复杂的时空特性,系统所承受的负载始终处于不断变化的过程。当系统因大的外部扰动(如机组启停、负荷变化、线路投切及断路故障等)而突然产生有功功率缺额,系统从一种稳定状态过渡到另一种稳定状态(或失去稳定性并导致频率崩溃事故),这一过程称为系统频率的动态过程,可以用频率的动态特性进行分析。发电机系统的备用容量、负载阻尼系数,发电机调节率,负载和发电机的机械惯性等都会影响系统的动态频率特性[26]。由于频率的变化主要取决于机组转轴两侧的输入、输出转矩的平衡关系。故分析电力系统频率响应时,可忽略扰动引起的电磁暂态过程,不考虑负载的电压变化特性。当系统频率与额定频率之间的偏差很小,可以将负载表示为频率的线性函数:PL=PL0(1KLΔff)(2-13)式(2-13)中,PL、PL0、KL分别表示系统的负载功率、初始负载功率和频率调节系数。不考虑备用容量,将系统等值为单机负荷模型,电力系统频率动态特性可以由图2-2描述:图2-2频率动态特征的传递框图其中,sTj为惯性时间常数;ΔPs为系统功率缺额;DT为负载阻尼因子;Δf是频率变化的平均值。该系统的等式为:TjdΔfdt=ΔPsKLΔf(2-14)12

模型图,频率响应,时域,模型


第二章频率研究的理论基础及仿真分析上式整理可得:Λf(t)=ΔPsKL(1eKLTjt)(2-15)由公示(2-15)及上述分析可知,影响系统动态频率特性的主要因素包括:有功缺额ΔPs、系统惯性时间常数sTj、负荷模型(负载阻尼因子KL)等,因为本文章的仿真数据主要来源于PSASP(PowerSystemAnalysisSynthesisProgram,电力系统分析综合程序),而PSASP在进行暂态分析仿真时不支持旋转备用容量的设定,故本章暂不考虑旋转备用容量对动态频率的影响。2.2预测模型构建2.2.1频率响应模型时域仿真和单机等效系统方法目前广泛运用于电力系统频率响应计算和分析,电力系统分析综合程序PSASP基于时域仿真法,系统的一些组件可以模型电力系统各种原件,从而可以很方便地搭建各种控制和保护装置的模型,进行潮流计算、暂态稳定、短路电流、网络损耗、电压稳定性、最佳功率流和无功功率优化的计算与分析。图2-3时域仿真与SFR模型的频率响应图2-3为使用PSASP搭建WSCC9总线测试系统和直接使用SFR预测模型在-40MW扰动和-100MW扰动下进行频率预测的结果。对于SFR模型等效的电力系统,其单机系统中的等效参数方法可参考[27]。从上面的图可以看出,SFR预测模型的频率响应与时域仿真模型的频率结果存在较大差异。可以推断,SFR模型虽然对网络进行简化可以减少计算时间,但误差可能很大。13

【参考文献】:
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硕士论文
[1]电力系统稳定性的直接法分析[D]. 丁超杰.郑州大学 2011



本文编号:3522547

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