發(fā)布時(shí)間：2017-11-18 22:26

  本文關(guān)鍵詞：基于廣域信息的同調(diào)機(jī)群聚類識(shí)別方法

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【摘要】：針對(duì)目前基于廣域測(cè)量系統(tǒng)(wide area measurement system,WAMS)的發(fā)電機(jī)同調(diào)分群聚類方法僅僅以功角曲線之間的距離作為聚類指標(biāo),忽略了軌跡的局部特征及變化規(guī)律,導(dǎo)致軌跡分析不全面的問題,提出了一種基于軌跡結(jié)構(gòu)差異度的同調(diào)機(jī)群聚類算法。首次將通信領(lǐng)域的軌跡特征提取方法應(yīng)用到電力系統(tǒng)中,較全面、綜合地考慮了發(fā)電機(jī)功角曲線之間的距離、變化方向、波動(dòng)程度和變化速度的差異,利用變異系數(shù)法進(jìn)行特征權(quán)重計(jì)算,以曲線之間的結(jié)構(gòu)差異度為聚類指標(biāo)實(shí)現(xiàn)了多機(jī)系統(tǒng)的同調(diào)分群。通過EPRI-36節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)仿真算例驗(yàn)證了方法的有效性,結(jié)果表明:算法可以根據(jù)電力系統(tǒng)的具體運(yùn)行情況確定合適的權(quán)重值對(duì)發(fā)電機(jī)之間的特征差異進(jìn)行評(píng)價(jià)。與已有的基于功角軌跡的分群方法相比,軌跡分析更全面,分群結(jié)果更具有實(shí)際意義。
【作者單位】： 智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(天津大學(xué));
【分類號(hào)】：TM76
【正文快照】： 的分群方法相比,軌跡分析更全面,分群結(jié)果更具有實(shí)際意義。0引言隨著國民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,電力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜、規(guī)模日趨擴(kuò)大,系統(tǒng)在許多運(yùn)行狀況下表現(xiàn)出復(fù)雜的動(dòng)態(tài)特性,這就大大增加了系統(tǒng)安全性分析的難度。為了快速分析大規(guī)模電力系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)過程,目前普遍采用動(dòng)態(tài)等值(ex

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本文編號(hào)：1201408