基于支持向量机的电力系统紧急控制实时决策方法
Real-time Emergency Control Decision in Power System Based on Support Vector Machines作者机构:电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)北京市海淀区100084 国家电网公司西南分部四川省成都市610041 中国电力科学研究院北京市海淀区100192
出 版 物:《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)
年 卷 期:2017年第37卷第16期
页 面:4567-4576页
核心收录:
学科分类:080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金:国家电网公司科技项目 清华大学电力系统国家重点实验自主课题(SKLD16Z08)~~
摘 要:电力系统紧急控制是故障消除后保持系统稳定性、防止事故扩大的重要手段。相比于目前电网普遍使用的离线决策,实时紧急控制决策能够提供更准确有效的控制措施。但实时决策对计算速度的要求极高,传统方法无法胜任。基于支持向量机技术,该文研究了电力系统紧急控制实时决策方法,关键在于利用支持向量机从大量的仿真数据中挖掘系统稳定规则,并用于构造可以实时求取的稳定性约束,由此将大量的仿真搜索从实时阶段转移到离线阶段。该文首先建立紧急控制决策的优化模型;然后利用灵敏度方法将模型中的稳定性约束线性化;接着通过改造支持向量机的分类表达式将其用于拟合,提出能够实时求取的稳定裕度指标,实现灵敏度求解;最后在IEEE39节点系统中进行算例仿真,仿真结果显示:所提出的稳定性指标能够准确反映系统的稳定裕度,同时针对不同的失稳状况该文提出的决策方法能有效恢复系统稳定性。