靜態(tài)電壓穩(wěn)定一直是電力系統(tǒng)研究中備受關(guān)注的問題。隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的不斷應(yīng)用,利用人工智能算法來(lái)分析電力系統(tǒng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性成為熱點(diǎn)。此外,為了更好地掌握電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),態(tài)勢(shì)感知理論在電力系統(tǒng)中的研究也在不斷開展。態(tài)勢(shì)感知的關(guān)鍵是采集電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)狀態(tài)分析和未來(lái)狀態(tài)預(yù)測(cè),適用于電力系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)�；诖�,本文將態(tài)勢(shì)感知理論應(yīng)用到電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性評(píng)估上,分別從電網(wǎng)實(shí)時(shí)態(tài)和未來(lái)態(tài)兩個(gè)層面對(duì)電網(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性進(jìn)行評(píng)估與分析。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）針對(duì)電網(wǎng)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),研究了基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰碾娋W(wǎng)靜態(tài)電壓穩(wěn)定評(píng)估方法,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),采用隨機(jī)矩陣?yán)碚搧?lái)進(jìn)行分析評(píng)估電網(wǎng)的實(shí)時(shí)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性。首先對(duì)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓幅值、電壓相角、支路首末端輸入有功和無(wú)功等運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,選取節(jié)點(diǎn)電壓幅值數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建隨機(jī)矩陣模型,根據(jù)平均譜半徑指標(biāo)評(píng)估電網(wǎng)實(shí)時(shí)靜態(tài)電壓穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,該方法可以實(shí)時(shí)評(píng)估電力系統(tǒng)的靜態(tài)電壓穩(wěn)定性。（2）在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于熵權(quán)法的電網(wǎng)薄弱節(jié)點(diǎn)綜合評(píng)估方法,結(jié)合數(shù)據(jù)模型和物理模型對(duì)電力系統(tǒng)的薄弱節(jié)點(diǎn)進(jìn)行... 

【文章來(lái)源】：南京師范大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知理論示意圖??

?態(tài)勢(shì)感知技術(shù)???圖２．１電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知理論示意圖??２．２電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知研究應(yīng)用??目前，電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知主要是圍繞大數(shù)據(jù)背景下的態(tài)勢(shì)感知技術(shù)。多元大數(shù)據(jù)??融合在態(tài)勢(shì)感知研究中比較成熟，算法各具優(yōu)越性。大數(shù)據(jù)分析方法主要是用于??處理態(tài)勢(shì)感知的不確定性問題，并從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用規(guī)律轉(zhuǎn)化為邏輯規(guī)則。??態(tài)勢(shì)感知技術(shù)目前己經(jīng)運(yùn)用于輸電網(wǎng)、配電網(wǎng)及微電網(wǎng)系統(tǒng)中。??針對(duì)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的研究應(yīng)用，具體有以下幾種：??（１）基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰膽B(tài)勢(shì)評(píng)估模型［￣。由于ＷＡＭＳ和ＰＭＵ裝置在電??網(wǎng)中的廣泛使用，電力系統(tǒng)產(chǎn)生了具有時(shí)空特性的高維海量運(yùn)行數(shù)據(jù)。因此，相??關(guān)學(xué)者采用數(shù)據(jù)挖掘方法，根據(jù)隨機(jī)矩陣?yán)碚摻㈦娋W(wǎng)數(shù)據(jù)模型，利用隨機(jī)矩陣??特征值計(jì)算平均譜半徑評(píng)價(jià)指標(biāo)，從整體上評(píng)估系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性。??基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰碾娋W(wǎng)態(tài)勢(shì)感知模型如圖２．２所示。??

最后將預(yù)測(cè)所獲得的結(jié)果進(jìn)行展示，對(duì)電網(wǎng)未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)判，??并提交給電力系統(tǒng)決策執(zhí)行環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)有必要的調(diào)節(jié)與控制。??電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知理論示意圖如圖２．１所示。??￣ｍ￣Ｉ?＿電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行｜，＿＿ＩＶ??廣?海量數(shù)據(jù)ｊ??（實(shí)際電網(wǎng)）１＝＾＞晷ｄ電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行軌＾＾?＾?？??ｙ?理???Ｉ?電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行監(jiān)??與?４｝?測(cè)、運(yùn)行軌跡描繪??＾?＿、丨電啦行狀態(tài)丨＾＾?Ｘ狀態(tài)預(yù)判???態(tài)勢(shì)感知技術(shù)???圖２．１電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知理論示意圖??２．２電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知研究應(yīng)用??目前，電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知主要是圍繞大數(shù)據(jù)背景下的態(tài)勢(shì)感知技術(shù)。多元大數(shù)據(jù)??融合在態(tài)勢(shì)感知研究中比較成熟，算法各具優(yōu)越性。大數(shù)據(jù)分析方法主要是用于??處理態(tài)勢(shì)感知的不確定性問題，并從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用規(guī)律轉(zhuǎn)化為邏輯規(guī)則。??態(tài)勢(shì)感知技術(shù)目前己經(jīng)運(yùn)用于輸電網(wǎng)、配電網(wǎng)及微電網(wǎng)系統(tǒng)中。??針對(duì)電網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知的研究應(yīng)用，具體有以下幾種：??（１）基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰膽B(tài)勢(shì)評(píng)估模型［￣。由于ＷＡＭＳ和ＰＭＵ裝置在電??網(wǎng)中的廣泛使用，電力系統(tǒng)產(chǎn)生了具有時(shí)空特性的高維海量運(yùn)行數(shù)據(jù)。因此，相??關(guān)學(xué)者采用數(shù)據(jù)挖掘方法，根據(jù)隨機(jī)矩陣?yán)碚摻㈦娋W(wǎng)數(shù)據(jù)模型，利用隨機(jī)矩陣??特征值計(jì)算平均譜半徑評(píng)價(jià)指標(biāo)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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