基于改进shapelet挖掘的风电并网系统暂态功角稳定评估

发布时间：2023-08-11 17:13

　　在基于数据挖掘的电力系统暂态稳定评估中,针对电气量的变化趋势特征难以准确捕获的困难,引入时间序列shapelet方法,从故障后PMU采集得到的电气量时间序列中提取shapelet特征,继而制定决策树模型,以评估系统是否失稳。鉴于其线下训练耗时过长,采用粒子群算法对shapelet的提取进行加速。在接入了大型风电场的新英格兰39节点系统上进行仿真测试,结果表明所提方法适用于风电并网系统,在保证较高的分类准确率的同时,还提供了系统失稳规律的机理性解释。

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【文章目录】：
0 引 言
1 基于shapelet的暂态功角稳定评估算法
    1.1 一般暂态功角稳定问题描述
    1.2 基于电压幅值轨迹的稳定判据
    1.3 时间序列shapelet特征提取
2 基于改进shapelet搜索的暂态稳定评估
    2.1 改进shapelet搜索
    2.2 整体方案实施
3 案例分析
    3.1 测试系统
    3.2 生成样本集
    3.3 交叉验证
    3.4 模型性能
    3.5 shapelet搜索效率
    3.6 系统失稳规律挖掘
4 结 语



本文编号：3841436