如何利用各種指標(biāo)準(zhǔn)確地對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估是調(diào)度運(yùn)行部門所關(guān)注的一個(gè)重要問題。綜合冪律分布、電壓裕度、潮流沖擊熵、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵和損失負(fù)荷相對(duì)值五種評(píng)估指標(biāo),考慮電網(wǎng)結(jié)構(gòu)變化、新能源注入、線路老化、系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)行狀況、天氣等不確定性因素,利用L2范數(shù),建立了電力系統(tǒng)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)的評(píng)估函數(shù)。通過MATLAB工具箱中的Lowess函數(shù)對(duì)三維空間坐標(biāo)系中數(shù)據(jù)擬合,實(shí)現(xiàn)了電力系統(tǒng)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)的三維可視化。對(duì)IEEE39節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的仿真,驗(yàn)證了所提方法的有效性,為電力系統(tǒng)運(yùn)行安全態(tài)勢(shì)評(píng)估提供了一種新思路。

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【文章目錄】：
1 局面評(píng)估指標(biāo)體系
    1.1 指標(biāo)體系的構(gòu)成
    1.2 具體的評(píng)估指標(biāo)
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵指標(biāo)
        1.2.2 潮流沖擊熵指標(biāo)
        1.2.3 損失負(fù)荷相對(duì)值指標(biāo)
        1.2.4 整體性指標(biāo)
        1.2.5 電壓裕度指標(biāo)
    1.3 隨機(jī)性故障概率模型
        1.3.1 線路風(fēng)災(zāi)故障
        1.3.2 線路老化失效
        1.3.3 系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)行狀況故障
2 基于L2范數(shù)的局面評(píng)估模型
    2.1 子指標(biāo)歸一化處理
    2.2 基于熵權(quán)法的各子指標(biāo)權(quán)重計(jì)算
    2.3 基于L2范數(shù)的局面評(píng)估
3 評(píng)估結(jié)果的三維可視化
    3.1 初始條件設(shè)定
    3.2 三維可視化擬合方法的選擇
    3.3 圖像復(fù)雜度檢驗(yàn)
4 算例分析
    4.1 三維可視化
    4.2 三維可視化有效性檢驗(yàn)
5 結(jié)論



本文編號(hào)：3922912