隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,電網(wǎng)的規(guī)模、復(fù)雜程度以及不確定性與日俱增,傳統(tǒng)基于物理建模仿真的分析方法面向新一代電力系統(tǒng)難免有其局限性。廣域量測數(shù)據(jù)、大量的仿真數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能方法,為從數(shù)據(jù)驅(qū)動的視角分析電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性奠定了數(shù)據(jù)和方法基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)驅(qū)動是物理建模方法的有效補充,因此,開展數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理建模方法相結(jié)合的電力系統(tǒng)靜態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢感知方法研究,可為電力系統(tǒng)提供更有價值的技術(shù)解決方案。當(dāng)前,態(tài)勢感知是實現(xiàn)大電網(wǎng)實時監(jiān)控的核心環(huán)節(jié),其依據(jù)電網(wǎng)廣域運行狀態(tài)信息,對能夠引起電網(wǎng)狀態(tài)發(fā)生變化的穩(wěn)定信息進行獲取、理解、顯示,并預(yù)測未來的發(fā)展趨勢,為實現(xiàn)電網(wǎng)在線安全分析和智能化主動調(diào)控奠定基礎(chǔ)。本文基于態(tài)勢感知的分析方法,對電力系統(tǒng)靜態(tài)場景下的穩(wěn)定評估、狀態(tài)預(yù)測與可視化展示進行了初步性的探索和研究。論文首先對態(tài)勢感知與電力系統(tǒng)靜態(tài)穩(wěn)定問題如何融合進行了研究,建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動視角下的電網(wǎng)靜態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢感知分析框架。為了實現(xiàn)電網(wǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)與電力系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)的映射關(guān)系,本文提出一種基于復(fù)電壓軌跡特征聚類的薄弱環(huán)節(jié)辨識方法,以節(jié)點電壓的幅值與相角數(shù)據(jù)構(gòu)建集合,將實際電網(wǎng)簡化映射為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,并將數(shù)學(xué)模... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級別】：碩士

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電網(wǎng)整體安全指標(biāo)模塊

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-49-圖5-6電網(wǎng)整體安全指標(biāo)模塊關(guān)鍵節(jié)點與線路穩(wěn)定信息模塊。該模塊主要是展示重要節(jié)點和關(guān)鍵線路的潮流數(shù)據(jù)，雖然電網(wǎng)整體安全指標(biāo)模塊可以反映穩(wěn)定程度，但不能直觀看到具體節(jié)點與線路的潮流信息，關(guān)鍵節(jié)點與線路數(shù)據(jù)表顯示了重要節(jié)點的發(fā)電機功率、負(fù)荷值、線路功率等，具有較強的對比性，通過該表可以找到電網(wǎng)安全穩(wěn)定分析的重要節(jié)點和線路，可以給精準(zhǔn)定位故障環(huán)節(jié)節(jié)省時間，如圖5-7所示。圖5-7關(guān)鍵節(jié)點與線路穩(wěn)定信息模塊電網(wǎng)穩(wěn)定曲線模塊。該模塊主要是以曲線形式展示電網(wǎng)重要節(jié)點的狀態(tài)數(shù)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文-50-據(jù)，即電網(wǎng)節(jié)點電壓的幅值與相角曲線，電壓的幅值和相角數(shù)據(jù)可以反映系統(tǒng)多方面的穩(wěn)定信息，具有其他環(huán)節(jié)無可替代的價值。研究數(shù)據(jù)驅(qū)動的穩(wěn)定態(tài)勢感知，需要利用好電網(wǎng)的幅值與相角數(shù)據(jù)，以這種曲線實時動態(tài)展示，起到了直觀形象的作用，便于調(diào)度運行人員捕捉日常電壓變化特征，如圖5-8所示。圖5-8電網(wǎng)穩(wěn)定曲線模塊靜態(tài)電壓態(tài)勢評估模塊。該模塊通過靜態(tài)電壓評估方法與態(tài)勢感知的預(yù)測算法，對電力系統(tǒng)靜態(tài)穩(wěn)定進行評估與預(yù)測，并給出當(dāng)前電網(wǎng)安全穩(wěn)定預(yù)警信息，并通過圖的形式將當(dāng)前穩(wěn)定評估結(jié)果與穩(wěn)定預(yù)測值結(jié)果直接向調(diào)度運行人員展示與發(fā)出預(yù)警指示，避免了調(diào)度人員去分析觀察數(shù)據(jù)給出結(jié)果，對實現(xiàn)智能化調(diào)度控制系統(tǒng)以及電網(wǎng)態(tài)勢感知具有重要參考意義，如圖5-9所示。圖5-9靜態(tài)電壓態(tài)勢評估模塊薄弱環(huán)節(jié)辨識模塊。該模塊將實時統(tǒng)計與展示電網(wǎng)薄弱節(jié)點與薄弱區(qū)域，并通過地圖的形式展示并有薄弱環(huán)節(jié)統(tǒng)計結(jié)果表，地圖中的著色：綠色、黃色、紅色，以此代表薄弱程度的區(qū)分，綠色是安全穩(wěn)定性最高區(qū)域、紅色代表薄弱環(huán)節(jié)、黃色代表介于穩(wěn)定與薄弱之前的節(jié)點與線路，這部分環(huán)節(jié)是否薄弱隨著電網(wǎng)運行水平在動態(tài)變化。該部分對于調(diào)度運行人員挖掘電網(wǎng)骨架的薄弱環(huán)節(jié)具有重要意義，如圖5-10與5-11所示。集成以上各個模塊的電網(wǎng)靜態(tài)穩(wěn)定態(tài)勢感知可視化界面如圖5-12所示。

【參考文獻】：
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