本文關(guān)鍵詞：基于WAMS的電網(wǎng)低頻振蕩在線檢測方法的研究

  更多相關(guān)文章： WAMS 低頻振蕩 prony算法 支持向量機(jī)算法 人工魚群算法

【摘要】：隨著國家電網(wǎng)智能化的發(fā)展,由此引發(fā)了多起低頻振蕩事故,給國家和人民帶來了不利的影響。當(dāng)電網(wǎng)發(fā)生低頻振蕩時(shí),由于各區(qū)電網(wǎng)互聯(lián),產(chǎn)生連鎖反應(yīng),如果沒有及時(shí)發(fā)現(xiàn)、盡快處理,很有可能造成大區(qū)電網(wǎng)大面積停電事故,給人民生活帶來嚴(yán)重的后果�，F(xiàn)有的低頻振蕩檢測方法雖然利用遞推快速算法、升余弦濾波器等方法來提高檢測速度,但由于其具有運(yùn)算過程復(fù)雜,耗時(shí)較長等缺點(diǎn),很難滿足在線檢測的要求。為此,本文提出SVM分類算法,能夠解決以上方法的不足,為實(shí)現(xiàn)在線檢測提供了新思路。為快速檢測低頻振蕩,使調(diào)度人員采取相應(yīng)的手段和措施去消除或抑制低頻振蕩對電網(wǎng)造成的影響,研究能夠快速檢測出電網(wǎng)中發(fā)生低頻振蕩的方法對于電網(wǎng)能否安全可靠運(yùn)行具有重要的實(shí)際意義。利用廣域測量系統(tǒng)(WAMS)能夠?qū)崟r(shí)獲取數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,本文選取功率、功角作為檢測電網(wǎng)低頻振蕩的判斷依據(jù),并提出了一種在線檢測電網(wǎng)低頻振蕩的新思路。本文主要分兩部分,一是計(jì)算功率的波動頻率;二是對波動頻率和功角進(jìn)行分類,構(gòu)建分類模型。將PMU實(shí)時(shí)測得的功率、功角數(shù)據(jù),經(jīng)計(jì)算與預(yù)處理后獲取的頻率和功角變化率送入檢測模型,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)低頻振蕩的在線檢測。針對功率波動的計(jì)算,本文采用prony算法來模擬信號的波動情況,同時(shí)加入改進(jìn)措施,最終實(shí)現(xiàn)功率波動頻率的獲取。為了能夠快速的檢測出波動頻率是否發(fā)生在低頻振蕩的頻率范圍且加入功角限制功率波動幅值,提出了支持向量機(jī)算法,通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)獲取最優(yōu)超平面,即訓(xùn)練集中的所有向量均能被該超平面正確劃分,利用這個(gè)原理,建立檢測電網(wǎng)低頻振蕩分類模型。并利用人工魚群算法對SVM模型優(yōu)化,尋找最好的c、g和最優(yōu)適宜度(準(zhǔn)確率)。同時(shí),分別介紹了粒子群算法、遺傳算法對SVM模型參數(shù)的尋優(yōu)過程,并將三種尋優(yōu)算法進(jìn)行比較,確定本文選取的尋優(yōu)方法的優(yōu)勢。將SVM分類算法與人工魚群算法相結(jié)合,提高了模型檢測電網(wǎng)低頻振蕩的分類準(zhǔn)確率。最后,將WAMS實(shí)時(shí)測得的帶有時(shí)標(biāo)的功率、功角數(shù)據(jù),通過改進(jìn)的prony算法和預(yù)處理后獲取的頻率和功角變化率數(shù)據(jù),輸入到所建的SVM分類模型中,若電網(wǎng)中發(fā)生低頻振蕩,則輸出1,即為發(fā)生低頻振蕩,同時(shí)可以根據(jù)發(fā)生低頻振蕩的功率、功角所帶的時(shí)標(biāo)確定發(fā)生低頻振蕩的具體時(shí)間,為處理人員提供便利條件;若無低頻振蕩發(fā)生,輸出0(即為無低頻振蕩發(fā)生)。最后,編寫相關(guān)程序,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)低頻振蕩的在線檢測。本文利用MATLAB仿真軟件,采用大慶電業(yè)局的簡化系統(tǒng)模型,四機(jī)兩區(qū)互聯(lián)系統(tǒng)的算例作為PMU測得的初始數(shù)據(jù),驗(yàn)證所提出方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：WAMS 低頻振蕩 prony算法 支持向量機(jī)算法 人工魚群算法
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM712
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要7-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 電網(wǎng)低頻振蕩檢測的發(fā)展歷程和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 電網(wǎng)低頻振蕩檢測方法的研究16-36
• 2.1 低頻振蕩理論16-19
• 2.1.1 低頻振蕩的定義16-17
• 2.1.2 低頻振蕩機(jī)理分析17-18
• 2.1.3 低頻振蕩檢測思路提出18-19
• 2.2 Prony算法19-27
• 2.2.1 Prony算法基本原理19-22
• 2.2.2 Prony算法改進(jìn)22-23
• 2.2.3 算例驗(yàn)證23-27
• 2.3 支持向量機(jī)27-30
• 2.3.1 最優(yōu)超平面27-28
• 2.3.2 支持向量機(jī)分類情況28-29
• 2.3.3 核函數(shù)29-30
• 2.4 基于SVM算法構(gòu)建低頻振蕩檢測模型30-34
• 2.4.1 具體分類原則30-33
• 2.4.2 訓(xùn)練模型及仿真驗(yàn)證33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-36
• 第三章 SVM優(yōu)化算法檢測電網(wǎng)低頻振蕩36-51
• 3.1 人工魚群算法36-40
• 3.1.1 人工魚群算法概述36
• 3.1.2 人工魚群算法的主要行為36-37
• 3.1.3 人工魚群算法運(yùn)行參數(shù)設(shè)定37
• 3.1.4 人工魚群算法尋優(yōu)過程37-40
• 3.2 人工魚群算法對SVM參數(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)40-43
• 3.2.1 人工魚群算法優(yōu)化流程40-41
• 3.2.2 仿真分析41-43
• 3.3 粒子群算法對SVM的參數(shù)尋優(yōu)43-46
• 3.4 遺傳算法對SVM的參數(shù)尋優(yōu)46-49
• 3.5 三種優(yōu)化算法結(jié)果比較49
• 3.6 本章小結(jié)49-51
• 第四章 基于WAMS的電網(wǎng)低頻振蕩在線檢測的實(shí)現(xiàn)51-61
• 4.1 廣域測量系統(tǒng)的原理51-54
• 4.2 基于WAMS實(shí)測數(shù)據(jù)的SVM算法檢測電網(wǎng)低頻振蕩54-60
• 4.2.1 檢測總體設(shè)計(jì)流程54-55
• 4.2.2 在線的實(shí)現(xiàn)55-56
• 4.2.3 算例驗(yàn)證56-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 結(jié)論61-63
• 參考文獻(xiàn)63-68
• 發(fā)表文章目錄68-69
• 致謝69-70

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