基于多尺度熵的电力能量流复杂性分析
本文选题:电力能量流 + 网络动力学 ; 参考:《物理学报》2014年20期
【摘要】:电力能量流复杂性主要体现于其动态行为的实时性、非线性及不确定性等,网络动力学行为分析是关键.本文在电力系统动力学平衡方程基础上,构建了系统势能与支路势能函数模型;通过提取扰动(或故障)后系统的能量信息,利用多尺度熵对扰动(或故障)后系统能量流演化过程进行了研究.结果表明:1)稳定运行状态下系统复杂度较低,且随着故障持续时间的增加,系统故障后呈现出更高的复杂度;2)不稳定运行状态下,系统在小尺度时间上表现出更强的不确定性,而在大尺度时间上表现出相对更明显的规则性;3)临界稳定运行状态与临界不稳定运行状态下,故障后的系统复杂度在不同时间尺度上呈现出较明显的差异,这对动态过程中临界点的识别有着积极的参考价值.本文研究揭示了电力能量流在物理动态过程中的演化机制,为电力系统动力学行为分析提供了新思路与新方法.
[Abstract]:The complexity of the power energy flow is mainly reflected in the real-time, nonlinear and uncertainty of its dynamic behavior, and the analysis of the dynamic behavior of the network is the key. Based on the balance equation of the power system dynamics, this paper constructs the model of the potential energy and the potential energy function of the branch. The evolution process of the system energy flow after the disturbance (or failure) is studied by the degree entropy. The results show that: 1) the system complexity is lower in the stable running state, and with the increase of the duration of the fault, the system presents a higher complexity after the system failure; 2) under the unstable running state, the system shows more uncertainty in the small scale time. In large scale time, it shows more obvious regularity. 3) under the critical stable operation state and the critical unstable running state, the system complexity after the failure shows a distinct difference on the different time scales, which has the reference value for the identification of the critical point in the dynamic process. This paper reveals the power energy. The evolution mechanism of flow in physical dynamic process provides new ideas and new methods for the analysis of power system dynamics.
【作者单位】: 四川大学电气信息学院;布鲁内尔大学电力系统研究所;
【基金】:国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(批准号:51261130472);国家自然科学基金青年科学基金(批准号:51207098)资助的课题~~
【分类号】:TM73
【参考文献】
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本文编号:1943178
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